利用python对超市销售数据进行处理、统计、分析、撰写报告。 近些年来，由于网络的快速普及，网购的兴起以及新零售行业的 改革与发展，消费者在购买商品时有了更多的对比和选择，使得传统 的超市行业面临着巨大的冲击和挑战，这也迫使超市必须改善自己的 经营理念，以及自身定位的清晰化。 超市在经营和管理中会产生大量的数据，对这些数据进行分析，超市 可以了解自身的优点与缺点，或许这些数据正是超市得以继续对抗社 会种种变化的关键。

机器学习（6）-逻辑回归：数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集

提炼整理数据分析师Python语言基础应该了解和掌握的知识点，适合定期快速过一遍。

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找了好久的中文版没找到，看英文版又有压力，幸亏有某些好心人扫描了，故和大家分享一下。

文章目录1、数据分析的基本流程2、明确需求和目的2.1 需求和目的3、数据收集4、数据预处理4.1 数据整合4.1.1 加载相关库和数据集4.1.2 数据总体概览4.2 数据清洗4.2.1 缺失值的处理4.2.2 异常值的处理4.2.3 重复值的处理5、数据分析5.1 描述性统计分析（1）哪些城市的空气质量较好/较差？（2）对城市的空气质量按照等级划分，每个等级城市数量分布情况如何？（3）空气质量在地里位置分布上，是否具有一定的规律性？5.2 推断统计分析（1）临海城市的空气质量是否有别于内陆城市？（2）全国城市空气质量普遍处于何种水平？5.3 相关系数分析（1）空气质量主要受哪些因素影响？6

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