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你们都用Python实现了哪些办公自动化? 第1页

  

user avatar   wang-dian-dian-74-68 网友的相关建议: 
      

说到Python自动化办公,就不得不提到数据可视化,毕竟现在职场最抢手的人才,是同时具备数据思维和表达能力的人,简单的excel已经不能达到我们的要求。

然而不少刚入门的小白,难免会产生这样的疑问:这么厉害的东西,会不会学起来好难?

今天我就给大家演示一下如何零基础用Python做电商直播数据可视化

抖音电商 2020 年全年 GMV(商品成交总额)超过 5000 亿元,比 2019 年翻了三倍多。

2019年,直播电商行业整体成交额达4512.9亿元,同比增长200.4%,仅占网购整体规模的4.5%,成长空间较大,预计未来两 年仍会保持较高的增长态势。随着内容平台与电商交易的融合程度不断加深,预计2022年直播带货的渗透率可以增长到 20.3%。

光看这些数字很难有一个具体的概念,今天我们利用Python对电商的直播销售数据进行可视化输出,以一个直观的方式看看直播电商这个行业到底有多火。

废话不多说上几行代码就可以搞定:

第一步 导入数据

Python可视化的库有许多,今天我们要用到的有numpy、plotly、pandas。话不多说,我们先导入!

       import numpy as np import pandas as pd import plotly.express as px     

接下来,我们把EXCEL文件导入python

       df = pd.read_excel('业务.xlsx')     

第二步 可视化

在对数据进行可视化之前,我们得先了解这份数据的特征,不了解数据就盲目画出的图往往没有意义。比如这份数据的指标有时间、地区、销售额、序号。

       df.info()     

知道了指标,问题也随之产生了。不同地区的销售额有什么差别?销售额和时间之间又有什么关系?带着这些问题,我们利用可视化来一探究竟。

       px.scatter(df,x = '序号', y = '销售额', color = '地区', size = '销售额')     

这样,我们的一份可视化图表就完成了。从图中我们可以清晰地看到,上海和北京地区的销售额越来越高,北京的销售规模比上海更大

以北京和上海为例,剩下的大家可以

这个例子展示的仅仅是Python可视化库的冰山一角,它拥有的功能远远没有那么简单。实际上,它不仅能生成一张美观的静态图表,还能根据需求生成可交互的网页。

基于此,我这里将我以前学习过程中用过的电子书(技能类、统计类、业务类),还有相关视频免费分享给大家,省去了你们挑选视频的时间,也希望能够对你们的学习有所帮助。

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3月29日 20:00&数据可视化门:60分钟,用Tablue快速实现炫酷可视化效果

场景工具:Python可视化常用工具箱

流程处理: 大厂数据分析工作流程解析

学习成果:高效的对数据驱动型业务作出精准决策

实战案例:利用可视化工具构建电商直播数据--动态地图


3月30日 20:00&数据可视化进阶:4个案例,用Python快速实现【交互式可视化报表】

入门级图表:用Python快速实现

进阶交互图:股票价格走势

动态趋势图:电商直播分析

地图效果图:销售数据汇总


3月31日 20:00&量化交易入门和进阶:0基础利用Python快速选择优质股票

场景工具:利用pandas工具分解KDJ指标构成

流程处理: 交易数据爬取,业务场景分析建模和可视化

分析结果:用KDJ指标模型对比特币行情买卖点搜索&交易回溯

实战项目:掌握根据数据指数和分析工具寻找虚拟货币买卖原理


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user avatar   zhu-wang-xiao-miao-o 网友的相关建议: 
      

分享一个很优秀且简短的自动化拼写检查器

当然,不是由我搞定的,是来自谷歌Norvig大神的杰作

当我们使用谷歌搜索内容的时候,如果你拼错一个单词,网页会提醒你可能的正确拼法,这就是所谓的"拼写检查"(spelling corrector)。谷歌使用的是基于贝叶斯推断的统计学方法。这种方法的特点就是快,很短的时间内处理大量文本,并且有很高的精确度(90%以上)。

效果大概是下面这个样子:

当用户输入一个单词的时候,分为了两种情况:

  • 拼写正确,记为 (correct)
  • 拼写错误,记为 (wrong)

所谓的"拼写检查",从概率论的角度看,就是已知 ,然后在若干个备选方案中,找出可能性最大的那个 ,也就是求式(1)的最大值。

根据贝叶斯定理可得:

对于所有的备选项C来说,W都是相同的,因此可以将上式简化为:

所以,实际上可以看成是求式(3)的最大值

的含义是,某个正确的词的出现"概率",它可以用"频率"代替。如果我们有一个足够大的文本库,那么这个文本库中每个单词的出现频率,就相当于它的发生概率。某个词的出现频率越高, 就越大。

的含义是,在试图拼写 的情况下,出现拼写错误 的概率。这需要统计数据的支持,但是为了简化问题,我们假设两个单词在字形上越接近,就有越可能拼错, 就越大。

举例来说,相差一个字母的拼法,就比相差两个字母的拼法,发生概率更高。

例如,如果你想拼写单词 Serendipity,那么错误拼成 Serendipitu(相差一个字母)的可能性,就比拼成 Serendipituu 要高(相差两个字母)。

所以,我们只要找到与输入单词在字形上最相近的那些词,再在其中挑出出现频率最高的一个,就能实现 的最大值。

实现代码如下:

       import re from collections import Counter def words(text): return re.findall(r'w+', text.lower())  WORDS = Counter(words(open('big.txt').read()))  def P(word, N=sum(WORDS.values())):      "Probability of `word`."     return WORDS[word] / N  def correction(word):      "Most probable spelling correction for word."     return max(candidates(word), key=P)  def candidates(word):      "Generate possible spelling corrections for word."     return (known([word]) or known(edits1(word)) or known(edits2(word)) or [word])  def known(words):      "The subset of `words` that appear in the dictionary of WORDS."     return set(w for w in words if w in WORDS)  def edits1(word):     "All edits that are one edit away from `word`."     letters    = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'     splits     = [(word[:i], word[i:])    for i in range(len(word) + 1)]     deletes    = [L + R[1:]               for L, R in splits if R]     transposes = [L + R[1] + R[0] + R[2:] for L, R in splits if len(R)>1]     replaces   = [L + c + R[1:]           for L, R in splits if R for c in letters]     inserts    = [L + c + R               for L, R in splits for c in letters]     return set(deletes + transposes + replaces + inserts)  def edits2(word):      "All edits that are two edits away from `word`."     return (e2 for e1 in edits1(word) for e2 in edits1(e1))     

当然, 工业强度的拼写校正器的完整细节是非常复杂的,不过从这个玩具拼写校正器中,我们也可以学习到一些内容,而且其校正的准确率也是不错的。

参考:




  

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