一、内容概要：本课题研究的是通用网络爬虫，它是从一个或若干个初始网页的链接开始进而得到一个链接队列。伴随着网页的抓取又不断从抓取到的网页中抽取新链接放入到链接队列中，直到爬虫系统满足了停止条件。该课题主要涉及到了HTTP和SSL协议，BeautifulSoup，pyecharts，jieba，Tkinter的使用等相关技术。  本说明书叙述的网络爬虫是以python实现的，加以Tkinter界面使用户更加方面的操作。 二、适合人群：具备一定编程基础，准备毕业设计的同学 三、能学到什么：①如何实现一个客户管理系统，从数据库设计到系统实现全流程； ②如何去编写一个与之类似的毕业实际系统。 四、阅读建议：首先阅读python数据可视化分析毕业设计.docx文档掌握整个系统的设计过程以及使用到的技术，接着阅读源码，运行源码。

5.固定效应变系数模型（OLS法） 模型形式为 其中：ai为29个省市的自发消费倾向，bi为边际消费倾向，两者用来反映省市间的消费结构差异。 EViews估计方法：在Common coefficients（系数相同）选择窗保持空白；在Cross section specific coefficients（截面系数不同）选择窗填入YD?；在Intercept（截距项）选择窗中选Fixed effects；其余选项同上。固定影响变系数模型输出结果如表11.5.10。 表11.5.10 固定影响变系数模型估计结果

为避免无关数据提高数据处理量，本项目将相关的农产品映射值提取为data_code.csv文件，便于第3小节的预测。图2-2部分有关农产品映射值处理异常值farm

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【课程3.4】 文本序列str常用操作 字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号(‘或”)来创建字符串 字符串也是序列：文本序列 1.字符串引号 str1 = "abc" str2 = 'abc' str3 = 'my name is "fatbird"' # 双引号单引号无区别，但文本中有引号的时候要相互交替使用 str4 = '''hello! how are you? I`m fine, thank you.''' # 需要多行字符串时候用三引号 ''' ''',""" """ 2.转义字符：\ print('\'', '\"') # \',\

第五章 探索性数据分析，结合了dplyr和ggplot2 1.简介 提出问题→通过可视化，转换和建模来解决问题→优化并提出新问题 2.提出问题 变量自身会发生何种变动？ 变量之间会发生何种相关变动？ 术语：在tidydata（整洁的数据）中，行是观测，列是变量。 变量：一种可测量的数量、质量或属性。 值：变量在测量时的状态。变量值在每次测量之间可以发生改变。 观测：或称个案，指在相同条件下进行的一组测量（通常，一个观测中的所有测量是在同一时间对同一对象进行的）。一个观测会包含多个值，每个值关联到不同的变量。有时我们会将观测称为数据点。 表格数据：一组值的集合，其中每个值都关联一个变量和一个观测

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尼尔森顶新服务团队 2014年4月24号 尼尔森数据分析方法分享 谨呈：顶新饮品市调组 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第1页。 议程： 主要指标回顾 分析思路解析 实际案例分享 提问&回答 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第2页。 销售量 Page 3 零售跟踪调查 Facts & Fundamentals Training 销售量 Volume Sales 转换成统一销售单位的销售量 (如e.g. liters, kilograms, etc.) 销售额 Value Sales 销售总金额 （'000元） 销售额/销售量份额 Value/Volume Share 某一品牌或单品占总体市场或者某一个市场细分的比重，是一个重要的衡量相对表现的指标 销售额/销售量渠道比重 Value/Volume Share of Trade 用来衡量某一个渠道或者城市在整体市场中所占的比重 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第3页。 铺货率定义及应用 （数值销售铺货率）Numeric Selling Distribution 表示在核数周期内销售过某种产品的零售店数量占零售店总体数量的百分比。 用来衡量铺货的深度（铺货店铺质量） （加权销售铺货率）Weighted Selling Distribution 指在核数期内销售过某种产品的零售店，其经营该类产品的零售额占该类产品总体零售额的百分比。 用来衡量铺货的质量 （铺货店铺数量） Page 4 零售跟踪调查 Facts & Fundamentals Training 销售铺货率 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第4页。 销售铺货率 Page 5 零售跟踪调查 Facts & Fundamentals Training 零售市场总体 总体市场零售店数: 10 有售卖Brand A店数: 5 品牌 A 的数值铺货率: 5/10×100 = 50 有A品牌销售的店品类销售额: 73 品牌 A 的加权铺货率: 73/100×100 = 73 总体市场品类销售额：100 30 20 15 15 4 4 4 3 3 2 A A A A A 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第5页。 加权铺货率下滑 数值铺货率下滑 数值铺货率平稳 掉店 品类店铺扩大到一些新店 将以前丢失的店铺补回 跟着品类去到一些新兴重要店铺 可能性 原因 措施 数值铺货率上升 去到品类不重要店铺 梳理店铺，去掉无效店铺 铺货率定义及应用 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第6页。 主要铺货质量衡量指标 单点单品数 – 是否提供给消费者足够多的选择? 单品选择 – 在资源有限的条件下,是否选择了正确的单品进入店头? 品类管理? 陈列位置 – 在同样的进场费下,我们是否能够占据更佳的陈列位置或者更多的产品排面? 理货 – 产品的整齐化一在很大程度上影响消费者的消费决策,我们的销售代表多久拜访一次门点? 如何理货? 特殊陈列的有效性 – 圣诞/元旦/农历新年将至,作为每年的旺季之一是否有特殊陈列? 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第7页。 单点卖力 单点卖力 (Share In Handler) 衡量每个铺货点上某个产品的销售份额 公式 Value Share/Volume Share WTD Distribution 单点卖力 (S.P.P.D.) 衡量每个铺货点上某个产品的销售量 公式 Value Sales/Volume Sales WTD Distribution 方法 :品牌或SKU的市场份额除以当前的加权铺货率再乘以100 Title of Presentation 单点卖力 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第8页。 例如: SKU 1 JF MA MJ JA SO ND 加权铺货率 90 85 80 80 80 80 市场份额 3.5 3.2 3.0 3.2 3.5 4.0 单点销售 3.9 3.8 3.8 4.0 4.4 5.0 单点销售份额 (SIH) 解释: 1. 由于铺货下降导至在1月至6月期间的份额丢失 解释: 从7月开始,份额呈现持续上升是由于单点卖力增长 单点卖力增长暗示了潜在的市场份额,铺货率应提升 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第9页。 SPPD 和SIH是有一个有效的指数。但他不应单独使用，应把铺货率水平相应的不同品牌或SKU比较； 并非新增加一个铺货点，即可保证跟之前的份额上涨水平； 在品牌的销售过程周期早期得以实现铺货率主要是在较大规模的商店,当铺货率延伸至较小规模的商店,将表现为SPPD下降,并非一定是产品在以前的店铺表现力下滑 在分析SPPD和SIH时需注意的几点 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第10页。 品类回顾/品类机会 品牌表现分析 价

基于python的二手房数据分析 spider - 爬虫脚本，负责获取二手房数据 conf - 项目的全局配置, config.yaml 里定义获取过程中的 url 地址和自己的用户名密码 cities.py - 获取每个城市对应子域名 cas - cas模拟登录模块，二手房成交信息需要登录才能获取。其采用cas单点登录，密码使用 rsa2 和 rsa 加密隔天轮换 utils - 工具包，包含从 UA 池中获取随机 User-Agent 的方法，操作数据库的方法。 spider.py - 爬虫主文件，根据城市，地区爬取相应数据, 存入mysql UA.txt - UA 池，反反爬 sql/table.sql - 建表脚本 sh_house_backend - 系统后端 sh_house_frontend - 系统前端(可视化部分) static - 静态图片，资源和使用 pyecharts 动态绘制出的可视化图 template - 模板 app.py - app draw.py - 各种画图函数