数据分析数据集

Python数据分析--献金数据适合初学者进行数据分析练习，包含三个数据集：contb_1.csv, contb_2.csv, contb_3.csv。这些数据集可以帮助用户学习和掌握基本的数据处理与分析技能。

课程内容包括pandas及其用途、numpy的矩阵运算功能、matplotlib数据可视化工具。通过pandas进行结构化数据分析和数据挖掘，例如学生成绩和股票数据分析。区分python和ipython命令行的数据显示优势，展示Shell命令的便捷补全。

EViews是一款在经济学、金融学及社会科学领域广泛使用的专业统计分析软件，以其强大的时间序列建模和预测功能著称。本压缩包包含20个章节，详细介绍如何有效使用EViews进行数据分析和建模。从基础操作到高级应用，内容涵盖数据管理、统计分析、计量经济模型的建立与预测。每章提供实例和练习，帮助用户掌握操作技能。

项目模块“编程和脚本编制”中，使用Python编程语言分析Fisher鸢尾花数据集的科学高级文凭项目要求学生。数据集已被广泛研究，学生需要通过编写Python代码和文档来汇总数据集，包括计算每列的最大值、最小值和平均值。项目帮助学生将大任务分解成小任务，最终完成综合报告。

在数据分析领域，淘宝用户购物行为数据集是一项非常有价值的资源，为研究人员和分析师提供了深入了解消费者行为、购买模式以及市场趋势的机会。这些数据通常包含大量用户活动信息，如浏览历史、购买记录、用户属性等，有助于进行深度洞察和预测。用户数据集文件名为user_data.csv，可能是数据集的核心组成部分，包含用户的详细信息，如用户ID、商品ID、时间戳、行为类型、价格、类别信息、用户属性和交易详情。通过分析这个数据集，我们可以进行用户行为模式识别、购买频率分析、商品关联性研究、用户分群、销售预测、促销效果评估、热门商品识别和时间序列分析。

该工具集提供一系列Matlab函数，用于设置Eyelink眼动仪以及绘制眼动轨迹，尤其适用于需要被试注视中心点的实验设计。 Eyelink设置 EyelinkSetup文件夹 下包含用于设置和校准Eyelink眼动仪的功能函数： setupEyelink_Projector: 初始化、设置和校准Eyelink，用于跟踪观察投影仪屏幕上刺激的被试。 setupEyelink_Bore: 初始化、设置和校准Eyelink，用于跟踪观察膛孔监视器上刺激的被试。 在开始任何需要眼动追踪的实验前，请运行相应的设置函数。 眼动轨迹绘制 PlottingEyeMovements文件夹 下包含用于绘制眼动轨迹的功能函数，其中最重要的是 eyetrackQA 函数。该函数可以： 读取Eyelink眼动数据文件。 分析眼动数据并生成可视化结果。 注意： eyetrackQA函数只能在Mac系统上使用Matlab 2016或更高版本运行。

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

基于 Python 数据挖掘的聚类实验，使用 Kiwitobes 的博客数据集，分析了单词在不同博客中的出现频率，并利用 K-means 算法对其进行了聚类。