reactnative实战系列教程之影片数据获取并解析剖析

react native 实战系列教程之影片数据

获取并解析

fetch介绍

fetch是React Native的一个网络请求库，使用该库不用引入模块，可以直接使用。一个简单的请求如下：

fetch('http://facebook.github.io/react-native/movies.json')

发起请求之后，我们还需要对它的响应进行处理，只要这样

fetch('http://facebook.github.io/react-native/movies.json')

.then((response)=>{

console.log(response)

}

)

.catch((e)=>{

console.log(e)

}

)

在浏览器中打开调试工具，在Console下输入以上代码：

从上图可以看出fetch返回的数据对象Response包含body、headers、status等。

Response常用的两个函数是

json() - 返回一个JSON格式.

text() - 返回一个文本.

fetch还可以构造复杂一点的

fetch('https://https://www.doczj.com/doc/ec215440.html,/endpoint/', {

method: 'POST',

headers: {

'Accept': 'application/json',

'Content-Type': 'application/json',

},

body: JSON.stringify({

firstParam: 'yourValue',

secondParam: 'yourOtherValue',

})

})

可以配置请求的方法method，头部headers和body。

上面的请求都是异步的，也可以使用同步操作，如下

async getMoviesFromApi() {

try {

let response = await fetch('http://facebook.github.io/react-native/movies.json');

let responseJson = await response.json();

return responseJson.movies;

} catch(error) {

console.error(error);

}

}

整个方法是异步的，但是内部的fetch请求是同步的，使用await 会等待fetch返回结果response再执行下一步。记得try catch任何异常。

更多fetch相关，可以查看官方文档

使用fetch获取数据

打开DramaComponent.js文件，定义一个方法fetchData

fetchData(){

var url = 'https://www.doczj.com/doc/ec215440.html,/hanju/new';

fetch(url)

.then((res)=> res.text())

.then((html)=>{

console.log(html);

})

.catch((e)=>{

console.log(e);

}).done();

}

//在最初的render方法调用之后立即调用。

//网络请求、事件订阅等操作可以在这个方法中调用。

//作用相同与Fragment生命周期中的onViewCreate方法。

componentDidMount(){

this.fetchData();

}

这样我们就获取到网页html数据，接下来我们要解析html获取想要的数据。使用到的解析库是cheerio。

使用cheerio解析html获取影视信息

cheerio属于第三方模块，我们要使用它首先要先把它安装到我们的项目中来。

cheerio依赖events模块，所以events也要安装进来。不知道依赖关系也没事，在你运行程序的时候，它就会提示你缺少了哪个module，再安装下就可以了。

使用命令行cd到我们的跟目录下，然后执行命令

npm install cheerio --save

npm install events --save

等待安装完毕之后，在DramaComponent.js中引入该模块

import Cheerio from 'cheerio';

然后将html加载到cheerio解析器里,利用cheerio API进行数据提取，通读cheerio API。

var $ = Cheerio.load(html);

我们要分析提取的网站地址是https://www.doczj.com/doc/ec215440.html,/hanju/new。打开该网站，右击查看网页源代码，先自己静态分析下，该如何通过html标签获取筛选到数据。

通过分析，我们发现影片列表信息存放在class为m-ddone的div标签下，并且ul的每一li 标签代表一部影片,然后继续分析下去获取每一部的详细信息即可，这里就不再详细分析了。我们声明一个方法来解析这一个过程，代码如下：

//解析html

resolveHtml(html){

var $ = Cheerio.load(html);

var body = $('div.m-ddone').find('ul');//ui

var datas = [];//影视列表数据集合

body.each((index,item)=>{//li

var dramaItem ={

name:'',//影片名称

title:'',//标题

actor:'',//演员

pic:'',//图片地址

url:'',//详情链接

};

var link = $(item).find('a');

link.each((i,a)=>{//获取影片名称

var aTag = $(a);

if(i===0){

dramaItem.pic = aTag.find('img').attr('src');

dramaItem.url = aTag.attr('href');

dramaItem.title = aTag.find('label.tit').text();

}else if(i===1){

https://www.doczj.com/doc/ec215440.html, = aTag.text();

}

});

var actor = $(item).find('li.zyy').text();

dramaItem.actor = actor;

//

datas.push(dramaItem);

});

//最后记得刷新一下数据

this.setState({

movies:this.state.movies.cloneWithRows(datas),

});

}

然后在刚才fetchData那里获取到的html传递和调用resolveHtml就可以了。

fetchData(){

fetch(url)

.then((res)=> res.text())

.then((html)=>{

//console.log(html);

this.resolveHtml(html);

})

.catch((e)=>{

console.log(e);

}).done();

}

ok，刷新一下界面，现在已经获取到数据并显示了，如下

然后，你会发现，怎么好像只有一页的数据。嗯，没错，我们还要优化一下，让数据和ListView 支持分页功能。

我们在多分析下网站的源代码，需要的信息有：总页数、当前页、下一页的链接地址，因此，我们的数据结构修改定义为，如下：

dramaList:{

totalPage:1,//总页数

currPage:0,//当前页

pages:[],//页码信息

datas:[],//影片信息列表数据

}

此时，constructor方法内

constructor(props) {

super(props);

this.state = {

movies:new ListView.DataSource({

rowHasChanged:(r1,r2) => r1!=r2,

}),

dramaList:{

totalPage:1,//总页数

currPage:0,//当前页

datas:[],//影片信息列表数据

},

}

}

由于我们初始访问的是这个地址，因此初始化时页码信息也给初始化第一页数据。

解析页码信息的关键代码如下：

//解析页码信息

var page = $('div.pages').find('a');

page.each((i,item)=>{

if(!$(https://www.doczj.com/doc/ec215440.html,m).hasClass('next')){

dramaList.totalPage++;

dramaList.pages.push({

index:$(item).text(),

url:$(item).attr('href'),

});

}

});

dramaList就是this.state.dramaList，因此数据结构改变了，我们也要把之前的datas字段改为dramaList.datas。所以此时resolveHtml方法的完整代码如下：

//解析html

resolveHtml(html){

var $ = Cheerio.load(html);

var dramaList = this.state.dramaList;

//解析剧集列表

var body = $('div.m-ddone').find('ul');//ui

body.each((index,item)=>{//li

var dramaItem ={

name:'',//影片名称

title:'',//标题

actor:'',//演员

pic:'',//图片地址

url:'',//详情链接

};

var link = $(item).find('a');

link.each((i,a)=>{//获取影片名称

var aTag = $(a);

if(i===0){

dramaItem.pic = aTag.find('img').attr('src');

dramaItem.url = aTag.attr('href');

dramaItem.title = aTag.find('label.tit').text();

}else if(i===1){

https://www.doczj.com/doc/ec215440.html, = aTag.text();

}

});

var actor = $(item).find('li.zyy').text();

dramaItem.actor = actor;

//

dramaList.datas.push(dramaItem);

});

//解析页码信息

dramaList.currPage++;

var page = $('div.pages').find('a');

page.each((i,item)=>{

if(!$(item).hasClass('next')){

dramaList.totalPage++;

dramaList.pages.push({

index:$(item).text(),

url:$(item).attr('href'),

});

}

});

//刷新一下数据

this.setState({

movies:this.state.movies.cloneWithRows(dramaList.datas),

dramaList:dramaList,

});

}

由于每一页的html解析过程都一样，所以我们改造一下fetchData方法，让它传入一个url 地址

，url参数化。

fetchData(url){

url = HOST_URL+url;

....//省略其它代码

}

HOST_URL是一个const，是该网站的根地址https://www.doczj.com/doc/ec215440.html,

然后还记得在介绍ListView的时候，有个方法_onEndReached是在它拉到底部会调用，是的，我们就在这个方法下去，加载下一页，实现如下：

_onEndReached(){

var dramaList = this.state.dramaList;

var totalPage = dramaList.totalPage;

var currPage = dramaList.currPage;

var nextPage = currPage+1;

if(nextPage <= totalPage){

this.fetchData(dramaList.pages[currPage].url);

}

}

记得ListView的onEndReached要调用bind(this)，否则_onEndReached的this.state.dramaList 会报undefined异常

最后，在componentDidMount改下调用方法

componentDidMount(){

var url = '/hanju/new';

this.fetchData(url);

}

重新执行下代码，就可以看到分页效果了，如果/hanju/new地址的数据没有分页，你可以把url改为其他，比如‘人气’页/hanju/renqi/，它们的解析过程都一样的。

写完加载更多，还有下拉刷新呢！下面我们就来讲讲下拉刷新。

下拉刷新

ListView有个refreshControl来设置刷新的状态，效果和Android的SwipeRefreshLayout一样。需要额外在’React-native’import RefreshControl组件，代码如下：

import{

.....//省略其它代码

RefreshControl,

}from 'react-native';

//刷新

_onRefresh(){

}

dataSource = {this.state.movies}

renderRow = {this._renderMovieView.bind(this)}

style = {styles.listview}

initialListSize = {10}

pageSize = {10}

onEndReachedThreshold = {5}

onEndReached = {this._onEndReached.bind(this)}

enableEmptySections = {true}

contentContainerStyle = {styles.grid}

refreshControl = {

refreshing = {this.state.isRefreshing}

onRefresh = {this._onRefresh.bind(this)}

colors = {['#f74c31', '#f74c31', '#f74c31','#f74c31']}

progressBackgroundColor = '#ffffff'

/>

}

/>

RefreshControl内有个refreshing布尔值属性，我们需要通过state来设置这个是否正在刷新的状态。

constructor(props) {

super(props);

this.state = {

movies:new ListView.DataSource({

rowHasChanged:(r1,r2) => r1!=r2,

}),

dramaList:{

totalPage:1,//总页数

currPage:0,//当前页

pages:[{index:1,url:'https://www.doczj.com/doc/ec215440.html,/hanju/new'}],//页码信息

datas:[],//影片信息列表数据

},

isRefreshing:false,//RefreshControl是否正在刷新

}

接着，我们要处理刷新逻辑。当下拉刷新时，要将列表数据清空，初始化到最初的状态。在resolveHtml里添加如下代码：

resolveHtml(https://www.doczj.com/doc/ec215440.html,l){

var $ = Cheerio.load(html);

var dramaList = this.state.dramaList;

if(this.state.isRefreshing){

dramaList.currPage = 0;

dramaList.datas = [];

}

//解析剧集列表

....//省略其它代码

//刷新一下数据

this.setState({

movies:this.state.movies.cloneWithRows(dramaList.datas),

dramaList:dramaList,

isRefreshing:false,

});

}

解析完数据之后，将isRefreshing状态置为false，在刷新回调的方法里fetch初始的地址

//刷新

_onRefresh(){

this.setState({

isRefreshing: true

});

this.fetchData('/hanju/new');

}

组件参数化

上面我们已经将DramaComponent组件的数据获取解析全部实现了，但是我们解析的这个地址是固定写死的，这样一来这个组件就不能提供给别的组件重复使用了，所以我们要将这个地址参数化，由外部调用该组件的时候传入，具体实现如下。

组件的参数是通过props设置的，我们通过propTypes定义一个string类型的url，还可以通过defaultProps设置默认初始值。

static propTypes = {

url:React.PropTypes.string.isRequired,

}

static defaultProps = {

url: '/hanju/new',

}

PropType有入下图这些类型

其中常用到的string\any\array\bool\func\number 关于PropType介绍

接着，将初始的url都替换成this.props.url。两个地方要修改，一个是constructor里的state 初始数据，和componentDidMount调用的fetchData

constructor(props) {

super(props);

this.state = {

movies:new ListView.DataSource({

rowHasChanged:(r1,r2) => r1!=r2,

}),

dramaList:{

totalPage:1,//总页数

currPage:0,//当前页

pages:[{index:1,url:this.props.url}],//页码信息

datas:[],//影片信息列表数据

},

isRefreshing:false,//RefreshControl是否正在刷新

}

}

componentDidMount(){

this.fetchData(this.props.url);

}

最后，我们打开程序入口index.android.js，给组件DramaComponent设置一个url值

class XiFan extends Component {

render(){

return(

);

}

}

AppRegistry.registerComponent('XiFan', () => XiFan);

最后再给这个组件优化一下(养成编写代码边思考边优化的习惯！)，两点：

在组件请求网络并解析数据时，给它一个loading界面，加载完成后再显示结果页面。

由于fetchData方法是内部重复循环调用，但是并不是每次都需要去解析页码信息的，只有第一次没有数据的时候要去解析获取页码数据。

state增加loaded和hasPage参数

constructor(props) {

super(props);

this.state = {

movies:new ListView.DataSource({

rowHasChanged:(r1,r2) => r1!=r2,

}),

dramaList:{

totalPage:1,//总页数

currPage:0,//当前页

pages:[{index:1,url:this.props.url}],//页码信息

datas:[],//影片信息列表数据

hasPage:false,//是否有分页

},

isRefreshing:false,//RefreshControl是否正在刷新

loaded:false,//是否初始加载完成

}

}

增加加载中页面和逻辑

//加载中页面

_renderLoadingView(){

return(

加载中，请稍后...

);

}

render(){

if(!this.state.loaded){

return this._renderLoadingView();

}

return(

...//省略其它代码

/>

);

}

修改解析页码逻辑，并设置loaded状态

//解析html

resolveHtml(html){

...//省略其它代码

//解析页码信息

dramaList.currPage++;

if(!dramaList.hasPage) {

dramaList.hasPage = true;

var page = $('div.pages').find('a');

page.each((i, item)=> {

if (!$(item).hasClass('next')) {

dramaList.totalPage++;

dramaList.pages.push({

index: $(item).text(),

url: $(item).attr('href'),

});

}

});

}

//刷新一下数据

this.setState({

movies:this.state.movies.cloneWithRows(dramaList.datas),

dramaList:dramaList,

isRefreshing:false,

loaded:true,

});

}

OK！本节的内容就讲完了。

【EXCEL】数据分析那些事(菜鸟入门必看)

Q1：我现在的工作有一点数据分析的模块，自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作，我现在想做这一行，但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟，请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备？ A：很简单，我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。 数据分析师职位要求： 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳； 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神； 6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。 Q2：对数据分析有浓厚兴趣，希望从事数据分析、市场研究相关工作，但听说对学历要求较高，请问我是否要读研，读研的话应该读哪个方向？ A：读研要看自身情况，但可明确：专业不是问题，本科学历就够。关键是兴趣与能力，以及自身的努力，兴趣是学习成长最好的老师！ 当然如果是在校生考上研究生的话那是最好，如果考不上可以先工作，等你工作有经验了，你就知道哪方面的知识是自己需要，要考哪方面的研究生，也就更有方向性。 Q3：那么如何培养对数据分析的兴趣呢？ A：建议如下： 1、先了解数据分析是神马？ 2、了解数据分析有何用？可解决什么问题？ 3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例； 4、关注数据分析牛人微博，听牛人谈数据分析（参考Q1的三个链接）； 5、多思考，亲自动手分析实践，体验查找、解决问题的成就感； 6、用好搜索引擎等工具，有问题就搜索，你会有惊喜发现； 7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣：开拓视野，立定志向》； 有网友说：让数据分析变的有趣的方法是，把自己想象成福尔摩斯，数据背后一定是真相！Q4：我有点迷茫，是练好技能再找工作，还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作，在工作中提升？ A：建议在工作中进行学习实践，这才是最好的提升。看那么多书，没有实践都是虚的。 Q5：我是做电商的，对于数据分析这块，您有什么好的软件工具类推荐吗？ A：做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具！不论是EXCEL、SPSS还是SAS，只要能解决问题的工具就是好工具。 问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。

数据处理与分析教案课程.doc

授课教案 班级： 17 计 1 班课程：office2010授课教师：黄媚课题名称 第七章电子表格中的数据处理 第二节数据处理与分析 知 识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选 目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式 标 教能 1、通过课件讲解，让学生了解数据处理的步骤，理解其中的力 学操作含义 目 目2、准确判断使用正确的方法，正确处理数据 标 标 素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣，有 欲望了解之后的操质 作，激发学生的学习兴趣 目 2、能自觉完成课堂练习 标 课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序 教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序 教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式

教学方法讲授演示法、任务驱动法 教具及材料多媒体机房、课件、习题 课时8 课时理论课， 8 课时实践课，共720 分钟课前准备了解学情，备好教学素材，操作习题 教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况，对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中，应多鼓励会的同学多多指道不会的同学，这样可以提高学生的兴趣，被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进，这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时，这样才会印象深刻。

教学过程设计 教学环节及时间分配导入新课（3 分钟）讲授新课（20 分钟） 教学内容师生活动设计意图 通过一个与该节相同的例子观看，教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象， 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查 找和替换-查找-在 “查找和替换”的 对话框输入查找内 容 - 选择“查找全 部” 2、数据替换 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输 入查找内容和替换内容- 选择“全部替 换” 序 选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选 表示数据按递增顺序排 列，使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排 列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和 筛选】组 - 排序 - 确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式

浅谈课堂教学统计中的数据分析.pdf

浅谈课堂教学统计中的数据分析 ——黄冈名师基层巡回讲学数学听课体会 徐永圆 5月26日有幸听了万贵秋、程来魁两位教师关于复式折线统计图同课异构课和吴文涛名师关于折线统计图的展示课，我也曾教过这一单元，然而我的教学重统计图的绘制轻数据分析，三位教师与我截然不同的教学思路让我感悟颇深。统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。分析数据是统计的核心，也是本单元的重难点之一。如何在课堂教学中突破这一重难点我有以下看法： 一、感知数据 《新课程标准》指出：在"统计与概率"中，帮助学生逐渐建立起数据分析的观念是重要的。数据分析包括：了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究、收集数据，通过分析作出判断，体会数据中是蕴涵着信息的。数据分析的第一步要调查研究收集数据，在这一过程中感知数据不再是简单的数字，它的背后蕴藏着数学信息。在课堂教学中采取的是： （一）选取贴近学生生活素材，加强学生对数据的感知。本次课堂上万贵秋教师调查学校趣味数学魔方选拔赛郭宇和徐伟的成绩，吴文涛教师调查学校足球队方瑶投篮的成绩，这两个发生在学生生活中的问题进行调查，既增加了学生对收集数据的亲切感，又激发了学生挖掘的数据背后隐藏的数学信息的欲望。 （二）选取具有统计意义的真实的生活素材，加强学生对数据的感知。程来魁教师选取的是调查全国人口老龄化这一具有统计意义的事情。首先让学生了解到抽样调查是统计中常见的调查方法，调查全国人口老龄化，只需抽样调查上海老龄化情况。而每年出生人口数和死亡人口数是连续性变量，非常适合用复式折线统计图来表示其变化。学生从视频中看到这一令人震惊的事实，激发其探究的欲望，同时在真实的死亡人口数与出生人口数中，增加学生对数据的感知，无形之中会将两者进行比较。 二、数据读取 学生会从收集的数据感知一些大略的信息，第二步就要整理数据了，整理数据的方式一般就是统计表，统计图等。在以往我的教学中我通常会教授学生绘制统计图，再读统计图中的数据。一节课大部分时间用在画图，特别是横轴和纵轴的填写，而读图时间会过少。这样的教学往往导致学生会成为画图的高手，读图的哑巴。此次三位教师都是通过读图来画图，万贵秋和程来魁教师都是通过读两个折现统计图来画复式折现统计图，吴文涛教师是通过读条形统计图来画折现统计图，从学生已有的作图起点出发不仅让学生自主的探究统计图的制法及注意事项也为后面的读数，数据分析大大节省了时间。读懂统计表中的数据为后面的数据分析做铺垫。 （一）读显性数据 显性数据就是统计图中直观的信息。读图标，图例，横轴、纵轴、以及点的信息。这部分内容很直观，加之有以前学习条形统计图的经验，学生较易掌握。 （二）读隐性数据 隐性数据即是通过显性数据得出的统计量。在运用统计量时一定要注意其统计意义。比如平均数、中位数、众数。平均数是一个虚拟的数，它能反应一组数据的总体水平。中位数是个半虚拟的数，它则能反应一组数据的中等水平。一般而言，平均数作为数据代表相对可靠和稳定，但遇到极端数据时它则不能反应这组数据的基本情况。在万老师执教的这一课里面有同学提出了用平均数来反应两名同学玩魔方的总体水平，从而决定由谁参加决赛，这个结果与我们从统计图数据变化趋势分析的结果大相径庭。造成两种不同的结论的原因在于这个同学没有看到极端数据对平均数的影响，一次失误能拉下一个学生比赛的平均分，但是这时的平均分并不能代表这个同学的整体水平了。 三、数据比较 读懂数据，了解数据所蕴含的信息，我们还要更深层次的挖掘数据的隐藏信息。这一部分的数据分析是通过数据比较来完成的。 （一）横向比较 在折线统计图中了解了点所代表的信息，再引导学生横向观察折线统计图，相邻的两个点之间的线段的方向代表数据的增减；线段的陡平代表数据增长的快慢，整条折线有代表数据的发展趋势，由部分到整体挖掘数据隐含信息。在吴老师的教学中这一细节做的非常的到位，从点，(线段，折线三个方面深挖信息，并通过整条折线的趋势做了预测，预测方瑶的后两次成绩。万老师执教的这一课也从整体折线趋势预测两个同学的下次成绩，从而得出决策。 （二）纵向比较 数据之间纵向比较主要体现在复式折线统计图里，两个量之间的差距是同一纵轴上两点间的距离，也是复式折现统计图中蕴含的一个重要信息。比如万老师的这节课通过比较两个同学每次成绩相差多少，判断两个同学成绩的变化。又比如程老师执教的调查人口老龄化，其中自然增长数等于出生人口数减去死亡人口数，就是比较两个量间的差距变化从而判断人口是呈正增长还是负增长，以及增长的幅度来判断人口老龄化的情况。

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从入门到精通pandas操作 Pandas简介：Python Data Analysis Library（数据分析处理库）或pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 pandas的数据结构： Series：一维数组，与Numpy中的一维ndarray类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。 Time- Series：以时间为索引的Series。 DataFrame：二维的表格型数据结构，可以理解为Series的容器。 Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。 本文主要介绍DateFrame数据结构。 本文中用到的数据集为food_info.csv，若有需要，在留言区留言即可获得。 本文只是介绍pandas的基本使用，若要详细深入学习，请参阅pandas官方文档。 1.读取.csv格式的数据文件

food_info.csv文件的局部预览图： 每一行：代表一种食品所包含的各种营养成分#导包 import pandas #读取数据文件，并将数据赋值成一个变量 . . food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") #将数据赋值成一个变量后，打印此变量的类型为Dataframe . . print(type(food_info)) #打印文件中数据的类型。object类型即string类型

print(food_info.dtypes) #若对pandas中的某函数不了解，可以通过help()来查看. . print(help(pandas.read_csv)) . 运行结果： 补充：DataFrame结构中的dtype类型 object————for string values int————for integer values float————for float values datetime————for time values bool————for Boolean values

Python数据分析基础教程教学大纲

《Python数据分析基础教程》课程教学大纲 课程编号： 学分：8学分 学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课） 适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业 一、课程的性质与目标 《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。 二、课程设计理念与思路 通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。 本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。 三、教学条件要求 操作系统：Windows 7 开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook

四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述 第二章Python与数据分析

第三章Python语言基础 第四章NumPy数组与矢量计算

数据统计与分析教案

“数据统计与分析”教案 一日三餐学问大 教学目标： 1．学习如何进行调查问卷的数据统计，学会用不同的方式来表达数据。 2. 引导学生经历数据分析的过程，提高分析概括能力。 2．根据问卷结果，进一步确定各组研究的小课题，明确研究任务。 教学过程： 谈话导入：前期我们经过讨论，确定了以我们最为熟悉的“饮食”来作为下一阶段研究的主题。 一、对调查问卷的分析指导 （一）学习数据统计的方法。 1．根据自己的兴趣爱好，各组已经初步确定了研究方向，分别是：关于早餐、晚餐、中餐、零食、特殊人群的饮食等方面。 2.为了解人们三餐的现状，上周我们已发放了有关的调查问卷，我们的调查对象有哪些职业？被调查者年龄有？ 小结：看来我们所抽取的样本是比较科学的。 3.有四位同学自告奋勇地进行了问卷的汇总工作，做得非常好。他们是怎样进行汇总的呢，我们请他们来示范一下。（在白板上示范） 刚才演示的“正”字法是我们常用的汇总调查数据的方法，大家在数学课上也曾经接触过。

（二）学习数据表达的方法。 1.为了更好地展示调查的数据与整体之间的关系，我们一般可用百分比来表达。（贴板书：表达数据百分比）这次我们共收到有效调查问卷100份，如果有71人选择了该项，我们就可以说选 择该项目人的占总数的71% 2.如果调查问卷的总数不是100份，就需要算一算了，我们可以用计算器来帮助计算，可以用所选人数除以总人数。师示范。 3.我们学习过的统计表和统计图是更直观的表示统计结果的方法。（贴板书：统计表和统计图）你们知道有哪些统计图？（出示条形统计图和扇形图各一张）。小结：瞧，这样比单纯的数据直观多了。 （三）学习数据分析的方法。 数据统计完以后，我们就可以对这些数据来进行分析了。（贴 1.请看这组数据： 出示： 你吃零食吗？（） A从来不吃8％ B有时吃64％ C经常吃28％ （1）说明了什么？ （2）吃零食的好坏不能凭主观想法，我们在分析数据的时候还可以通过查找资料或者请教专家等多种途径来寻找依据，分析原因。（贴板书：找依据寻原因） （3）显示资料： （4）再看这组数据：您会在什么时候吃零食？（） A饭前8人B饭后14人C两餐之间54人 D睡前16人

统计数据分析

1 《统计数据分析基础教程》1读书笔记 SPSS 部分 一、 知识准备 1、 定性变量（qualitative variable ）—P5 也称离散变量或分类变量，如：民族、党派等。为方便计算机处理标示的值并无算术上的意义。 2、 定序变量—P5 也称有序变量，如：等级、职称等。为方便计算机处理标示的值有大小、先后的递推关系，数值之间无相互的倍率关系。 3、 定量变量（quantitative variable ）—P5 也称有序变量，如：成绩、身高等。值之间有大小与倍率关系。 4、 调查对象—P6 调查所要面对的对象。 5、 个体—P6 调查对象的观点。 6、 总体—P6 所有潜在调查对象的观点集合。 7、 样本—P6 被调查对象的集合。 8、 普查—P6 对所有潜在调查对象的调查。 9、 简单随机抽样—P7 总体中所有个体均有同等机会被抽取到样本中。 10、 方便样本—P7 采用简单的随机方法获得的样本。 1 叶向著，中国人民大学出版社2010年2月第一版

2 11、 抽样误差—P7 抽样产生的样本中，个体特征的比例与总体中的比例差异带来的。 12、 未响应误差—P7 抽中的个体没有回应其观点。 13、 响应误差—P7 个体回应的观点并非其真实的。 14、 抽样调查—P7 从总体中选取部分个体进行的调查。 15、 问卷—P8 向调查对象发出的问题集合。 16、 系统抽样—P8 将所用样本循环排列，根据样本量与总体量的比率确定一个“间距”，再随机选取一个开始点，以此点开始等间距抽取下一个。 17、 分层抽样—P9 先把总体按某些特征分类，然后再在各类中按简单随机法抽取样本。 18、 整群抽样—P9 先把整体划分为无规律特征的“群”，让后随机地抽出“群”来。 19、 多级抽样—P9 在抽出的“群”中再次抽“群”。 20、 目的抽样—P9 调查人员主观选择调查对象方法。 21、 方便抽样 貌似随机实际非随机的选择调查对象方法。 22、 判断抽样—P9 调查者主观选择获取样本的方法。 23、 定额抽样—P9 在各分类中按比例的个数采用方便抽样或判断抽样法进行的抽样。 24、 雪球抽样—P9 由被调查对象推荐下一个被调查对象的方法。

《Power BI数据分析基础教程》-教学大纲

《Power BI数据分析基础教程》 教学大纲 学时： 代码： 适用专业： 制定： 审核： 批准： 一、课程的地位、性质和任务 数据分析是普通大中专院校计算机科学与技术专业的一门重要的专业基础课。通过本课程的学习，使学生能够在已有的计算机基础知识基础上，对数据分析有一个系统的、全面的了解；在系统理解和掌握Power BI数据分析基本原理的基础上，具有设计和开发数据分析报表的基本能力。 数据分析是一门实践性非常强的学科，它要求学生在理解和掌握Power BI数据分析基本功能的基础上，充分利用实验课程，动手完成实际数据分析和报表设计。 二、课程教学基本要求 1.课程教学以Power BI数据分析方法为主，在教学过程中让学生掌握Power BI数据分析报表设计的本原理和方法。 2.要求在教学过程中合理安排理论课时和实验课时，让学生有充分的使用在计算机上练习理论课程中学到的Power BI数据分析技巧和方法。 三、课程的内容 第1章初识Power BI 掌握Power BI Desktop安装方法，了解Power BI Desktop的界面，学会使用Power BI文档。 第2章获取数据 了解数据连接模式，掌握连接到文件、数据库以及Web数据。 第3章查询编辑器 了解查询编辑器，掌握基础查询操作、数据转换、添加列、追加查询以及合并查询。 第4章数据分析表达式 了解DAX基础，掌握DAX函数。 第5章数据视图和管理关系 掌握数据视图的基本操作，掌握关系的管理操作。 第6章报表 掌握报表基本操作、视觉对象基本操作、钻取、数据分组、使用视觉对象数据以及报表主题。 第7章可视化效果 学会使用简单对象和内置视觉对象

数据分析》课程标准

《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 课程的性质与作用 本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性 （2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标 通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神，使学生既具备较高的业务素质，又具有良好的职业道德和敬业精神。

207394 统计数据分析课程教学大纲

上一个洞吞了柏忌，下一个洞你就为抓了老鹰而兴奋不已。有人形容高尔夫的18洞就好像人生，障碍重重，坎坷不断。然而一旦踏上了球场，你就必须集中注意力，独立面对比赛中可能出现的各种困难，并且承担一切后果。也许，常常还会遇到这样的情况：你刚刚还在为抓到一个小鸟球而欢呼雀跃，下一刻大风就把小白球吹跑了；或者你才在 上一个洞吞了柏忌，下一个洞你就为抓了老鹰而兴奋不已。 统计数据分析课程教学大纲 [课程编号]：207394 [英文名称]：Data statistics and analysis [适用专业]：信息管理与信息系统，其他管理专业学生亦可选修 [学分数]：3 [总学时]：48 [实践学时]：24学时实验 一、课程的性质和地位 社会经济领域的研究离不开数据分析。统计分析方法和计算机技术是现代数据分析的基础，本课程从这两个角度出发，主要教授学生如何运用科学的统计理论和方法从数量方面来认识客观事物，同时在教学中加入实验操作和实验设计，使学生亲身体验统计的乐趣。本课程旨在培养学生分析和解决实际问题的能力和动手能力，同时加深对有关统计方法及其应用步骤的理解。通过对本课程的认真学习，学生能够熟练运用计算机软件解决实际的数据分析问题，可以找到科学认识事物数量规律的入门钥匙，并为学习其它知识以及毕业后工作奠定良好的基础。 二、本课程教学基本要求 本课程具有应用性、实践性等特点，因此教学活动必须体现这些特点。本课程的教学内容力求理论分析与实际案例相结合、定性与定量相结合。通过本课程的学习，使学生能掌握对调查过程中收集来的数据资料进行整理、统计、分析的能力；掌握SPSS这种专业统计软件的操作，独立完成从建立数据文件到各种统计分析的操作；使学生掌握一门实用而又专业性很强的技能；同时为学生学习其他专业课程、从事科学研究奠定前提和基础。课程以讲授为主，辅以课堂讨论，案例分析、课后下作业等形式，要求学生除了课堂听讲之外，应按照要求阅读一定的课外资料，提高学生的动手能、综合分析能力。 三、本课程与其他课程的关系 1.先修课程：计算机技术与应用，线性代数，高等代数 2.后续课程：无 四、课程教学内容 数据文件处理基础知识（2学时） 知识点：数据的收集、分类 重点：理解数据的收集和分类，掌握统计特征量的计算 只有凭借毅力，坚持到底，才有可能成为最后的赢家。这些磨练与考验使成长中的青少年受益匪浅。在种种历练之后，他们可以学会如何独立处理问题；如何调节情绪与心境，直面挫折，抵御

大数据分析方向教学计划

大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python