数据分析工具FineBI怎样实现web页面嵌入式集成
数据分析工具FineBI怎样实现web页面嵌入式集成
1. web页面嵌入式集成
1.1 描述
FineBI是基于B/S架构的浏览器/服务器模式，现在用户开发的系统基本上趋向于B/S 架构的浏览器/服务器模式，因此完全可以直接采用web页面嵌入式集成的简易方式完成集成。通过集成，用户从自己的系统通过链节使用浏览器访问FineBI的服务器，从而在自己系统内调用BI的web页面，来实际嵌入式集成。这种集成通常会有两种方式：一种是直接使用URL链节，另一种方式是通过js的iframe框架来链节分析模板。下面先提供各部分的URL链接接口，再以BI分析模板为案例讲述两种集成方式。
2. 各部分URL链接
2.1 BI分析模板的URL链接
用户使用BI工具进行业务模板制作，最后将制作好的模板直接嵌入到自己的系统中，以节省项目开发周期，这是一种常见的使用场景，不同的分析模板会对应着不同的URL。FineBI的分析模板本身就是HTML5的页面，当用户系统平台是B/S构架的情况下，使用浏览器访问服务器，完成可以通过URL来访问这个纯HTML5的页面。这就是URL集成的基本原理。因此取得分析模板的URL即可。FineBI取分析模板的URL相当方便，如下
图：
取到的URL如下：
1.http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fr_bi&cmd=bi_init&
id=9&createby=-999#
注：此处取到的URL时候是查看的时候状态，在编辑状态也可通过这种方式取，编辑状态最后有参数标识即“&edit=_bi_edit_#”,使用此类URL可以继续进行该模板的编辑（组件、控件详细配置，页面布局等），当把这个标识去掉后，该模板就转到编辑状态了。
注：当前的URL是由“布署路径”+“接口”；其中“布署路径”通常为
http://localhost:端口号/工程名/ReportServer，“接口”为
1.?op=fr_bi&cmd=bi_init&id=9&createby=-999#
以下均相同，不再赘述。
2.2 创建业务包
FineBI创建业务包是在管理系统>BI数据源配置选项中进行的，BI数据源配置的URL 链接为：
1.http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fr_bi_configure&c
md=init_configure_pane
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启动tomcat服务器，地址栏中输入创建业务包API接口
http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fr_bi_configure&cmd=in it_configure_pane，如果还没登录系统，则要先跳转到op=fs系统的登录界面，登陆成功之后，再回到创建业务包界面，如下图：
注：创建业务包页面需要权限才能访问，一般为管理员，非管理员如果没有权限则不能打开页面，如果要使非管理员拥有创建业务包的权限，首先得给非管理员配置BI数据源的使用权限，详细权限分配过程请查看权限配置与查看，创建业务包界面可以分配业务包的使用权限，业务包权限设置请查看业务包权限分配。
2.3 新建分析
业务包创建好之后，就可以在新建分析页面添加即时分析了，新建分析URL链接如下：
1.http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fr_bi_dezi&cmd=ini
t_dezi_pane
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在浏览器地址栏中输入
http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fr_bi_dezi&cmd=init_de zi_pane，即可打开新建分析页面，如下图：
2.4 我创建的
我创建的是指当前用户创建的所有即时分析都会显示在我创建的列表中，URL链接API接口如下：
1.http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fr_bi_dezi&cmd=my_
bi_saved
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在新建分析页面新建2个分析模板，在浏览器地址栏中输入
http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fr_bi_dezi&cmd=my_bi_
saved，即可看到所有分析模板的列表：
2.5 分享给我的
分享给我的是指其他用户将即时分析分享给当前用户，该即时分析就会显示在分享给我的目录中，URL链接如下：
1.http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fr_bi_dezi&cmd=my_
bi_shared
注：由于管理员账户不能分享分析模板，所以只有非管理员账号才拥有分享给我的目录列表，如果管理员账号打开分享给我的目录列表，其显示为空。
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用非管理员账号Anna登录系统，创建2个即时分析BITest1和BITest2，根据BI即时分析的分享中的操作，在我创建的页面中将这两个即时分析分享给Cherry，退出系统，在浏览器地址栏中输入
http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fr_bi_dezi&cmd=my_bi_
shared，用Cherry的账号登录，可以通过接口在浏览器中直接看到分享给我的即时分析列表，如下图：
2.6 所有模板
所有模板是管理员专属的界面，可以查看整个平台上所有用户做出来的模板，监控整个平台数据使用及模板制作情况，对可将模板挂在平台节点。其url接口如下：
1.http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fr_bi_dezi&cmd=bi_
all_template
注：由于只有管理员账户有“所有模板”的界面，所以只有管理员账号登录才能看到所有模板，如果非管理员账号打开分享给所有模板，其显示为空。
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2.7 报表管理目录url
除了可以通过输入模板id返回模板信息外，我们还可以通过接
口?op=fs_main&cmd=module_getrootreports&id=-1获取到报表管理目录的url。
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2.8 全局更新
Cube全局更新，顾名思义，是指Cube中的数据全部都更新一遍，包括所有业务包中的所有的表和字段；除了在我们数据配置界面点击进行更新外，还开了相应的接
口?op=fr_bi_configure&cmd=set_cube_generate，以便于直接集成到自己的系统中进行全局更新操作。URL访问地址如下：
1.http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fr_bi_configure&cm
d=set_cube_generate
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在浏览器地址栏输入上述URL后访问可以登录数据决策平台-数据配置-cube更新或者打开tomcat后台，可以看到cube在进行全局更新，如下图所示：
常用的Web架构开发语言
框架是Web架构开发中必不可少的工具，不仅可以提高开发效率，还能让开发项目更成熟，并且可以提升代码的可再用性，Web框架开发离不开相应的开发语言，以下是常用的Web架构开发语言： 1. Node.js Node.js是运行在服务器端的非阻断、异步I/O、事件驱动的JavaScript，是基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台，可以实现js在服务器端的编译，而且拥有更好的组织代码，提升复用性，非常适合在分布式设备上运行数据密集型的实时应用。 2. PHP PHP是Web架构开发常用语言，PHP开发了很多Web框架，如Zend framework、CakePHP、ThinkPHP等，PHP 独特的语法混合了C、Java、Perl 以及PHP 自创新的语法，可以比CGI或者Perl更快速的执行动态网页，而且功能强大，所有的CGI的功能PHP 都能实现，支持几乎所有流行的数据库以及操作系统，还可以用C、C++进行程序的扩展! 3. JavaScript JavaScript是一种属于网络的脚本语言，被广泛用于Web应用开发，JavaScript是一种运行在浏览器中的解释型的编程语言，可以轻松实现跨平台、跨浏览器驱动网页以及与用
户交互的功能，JavaScript开发很多Web框架，如Angular.js、Ember.js以及Javascript MVC等。 4. Swift Swift是一款易学易用的编程语言，主要用于编写IOS和macOS应用，结合了C和Objective-C 的优点并且不受C兼容性的限制，采用安全的编程模式并添加了很多新特性，这使得编程更简单、灵活，也更加有趣，Swift的设计以安全为出发点，以避免各种常见的编程错误类别。 5. Java Java是一门面向对象的编程语言，在电子商务领域以及网站开发领域占据了重要的地位，开发人员可以运用很多不同的框架来创建Web项目，如SpringMVC，Struts2.0以及frameworks等，即使是简单的servlet、jsp和以struts为基础的网站在政府项目中也经常被用到，疗救护、保险、教育、国防以及其他的不同部门网站也都是以Java为基础来开发的。 6. Python Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发，Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，如Django、flask等，选择Python 开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。
数据挖掘与预测分析
数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。 数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。 预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供
数据挖掘与分析心得体会
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各
web开发工具简介
Web开发工具 一、Web简介 超文本（hypertext）一种全局性的信息结构，它将文档中的不同部分通过关键字建立链接，使信息得以用交互方式搜索。它是超级文本的简称。 超媒体（hypermedia）是超文本（hypertext）和多媒体在信息浏览环境下的结合。它是超级媒体的简称。用户不仅能从一个文本跳到另一个文本，而且可以激活一段声音，显示一个图形，甚至可以播放一段动画。 超文本传输协议（HTTP）Hypertext Transfer Protocol超文本在互联网上的传输协议。 Internet采用超文本和超媒体的信息组织方式，将信息的链接扩展到整个Internet上。Web就是一种超文本信息系统，Web的一个主要的概念就是超文本连接，它使得文本不再象一本书一样是固定的线性的。而是可以从一个位置跳到另外的位置。可以从中获取更多的信息。可以转到别的主题上。想要了解某一个主题的内容只要在这个主题上点一下，就可以跳转到包含这一主题的文档上。正是这种多连接性把它称为Web。 所谓网站(Website)，就是指在网际网路（因特网）上，根据一定的规则，使用HTML 等工具制作的用於展示特定内容的相关网页的集合。简单地说，网站是一种通讯工具，就像布告栏一样，人们可以通过网站来发布自己想要公开的资讯（信息），或者利用网站来提供相关的网路服务（网络服务）。人们可以通过网页浏览器来访问网站，获取自己需要的资讯（信息）或者享受网路服务。 Web的特点可以从以下几个方面考虑： (1)Web图形化 Web是图形化的和易于导航的（navigate）Web 非常流行的一个很重要的原因就在于它可以在一页上同时显示色彩丰富的图形和文本的性能。在Web之前Internet上的信息只有文本形式。Web可以提供将图形、音频、视频信息集合于一体的特性。同时，Web是非常易于导航的，只需要从一个连接跳到另一个连接，就可以在各页各站点之间进行浏览了。 (2)Web与平台无关 无论你的系统平台是什么，你都可以通过Internet访问WWW。浏览WWW对你的系统平台没有什么限制。无论从Windows平台、UNIX平台、Macintosh还是别的什么平台我们都可以访问WWW。对WWW的访问是通过一种叫做浏览器（browser）的软件实现的。如Netscape 的Navigator、NCSA的Mosaic、Microsoft的Explorer等。 (3)Web是分布式的 大量的图形、音频和视频信息会占用相当大的磁盘空间，我们甚至无法预知信息的多少。对于Web没有必要把所有信息都放在一起，信息可以放在不同的站点上。只需要在浏览器中指明这个站点就可以了。使在物理上并不一定在一个站点的信息在逻辑上一体化，从用户来看这些信息是一体的。
数据清洗、数据分析、数据挖掘
数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉",指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 ?残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据
这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题， 解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误，同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结 论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实 用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。
数据分析与挖掘在金融方面的应用
数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》（）给出的定义，“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险，但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展，多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成，商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制，定性并尝试测量这一风险，作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下，操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本，从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手，对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理，一般要进行以下几个步骤的工作：数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示： 图：操作风险量化测评和管理的整体思路
分类梳理，明确其业务流程，找出关键节点，并在关键节点处科学设置风险监测指标，通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是，依据对操作风险模型构建的要求，财务公司在设置风险检测指标时，将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标（以下简称为“频率指标”）和操作风险事件损失指标（以下简称为“损失指标”）。在完成风险指标设置的工作后，财务公司对上述指标进行横向分类，即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式：内部欺诈，外部欺诈，聘用员工做法和工作场所安全性，客户、产品及业务做法，实物资产损坏，业务中断和系统失灵，交割及流程管理。财务公司通
Web架构开发常用编程语言
Web架构开发常用编程语言 如果你是做Web开发的，Web框架一定会很熟悉，框架是Web架构开发中必不可少的工具，不仅可以提高开发效率，还能让开发项目更成熟，并且可以提升代码的可再用性，Web框架开发离不开相应的开发语言，以下是常用的Web架构开发语言： 1. Node.js Node.js是运行在服务器端的非阻断、异步I/O、事件驱动的JavaScript，是基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台，可以实现js在服务器端的编译，而且拥有更好的组织代码，提升复用性，非常适合在分布式设备上运行数据密集型的实时应用。 2. PHP PHP是Web架构开发常用语言，PHP开发了很多Web框架，如Zend framework、CakePHP、ThinkPHP等，PHP 独特的语法混合了C、Java、Perl 以及 PHP 自创新的语法，可以比CGI或者Perl更快速的执行动态网页，而且功能强大，所有的CGI的功能PHP都能实现，支持几乎所有流行的数据库以及操作系统，还可以用C、C++进行程序的扩展！ 3. JavaScript JavaScript是一种属于网络的脚本语言，被广泛用于Web应用开发，JavaScript是一种运行在浏览器中的解释型的编程语言，可以轻松实现跨平台、跨浏览器驱动网页以及与用户交互的功能，JavaScript开发很多Web框架，如Angular.js、Ember.js以及Javascript MVC等。
4. Swift Swift是一款易学易用的编程语言，主要用于编写IOS和macOS应用，结合了C和Objective-C 的优点并且不受C兼容性的限制，采用安全的编程模式并添加了很多新特性，这使得编程更简单、灵活，也更加有趣，Swift的设计以安全为出发点，以避免各种常见的编程错误类别。 5. Java Java是一门面向对象的编程语言，在电子商务领域以及网站开发领域占据了重要的地位，开发人员可以运用很多不同的框架来创建Web项目，如SpringMVC，Struts2.0以及frameworks等，即使是简单的servlet、jsp和以struts为基础的网站在政府项目中也经常被用到，疗救护、保险、教育、国防以及其他的不同部门网站也都是以Java为基础来开发的。 6. Python Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web 开发，Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，如Django、flask 等，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。 以上是常用的Web架构开发语言，想要更好的进行Web开发，最好是能够熟悉相应框架的开发语言，这样就可以根据实际需求进行框架的二次开发，从而达到自己想要的效果！
Web项目开发流程精编
W e b项目开发流程精编 Document number：WTT-LKK-GBB-08921-EIGG-22986
Web项目开发的一般流程——总纲 1.需求确定 2.分析与设计 架构分析与设计 业务逻辑分析 业务逻辑设计 界面设计 3.开发环境的搭建 4.开发-测试-开发-测试 5.文档撰写 6.图解
7. 一． 需求确定 通过各种手段确定系统的功能与性能 功能：用户维护、物料维护... 性能：可以支持n 个并发的访问，并且响应时间不高于m 毫秒… 手段：头脑风暴、会议、询问 原型-界面原型、业务原型… 本阶段是项目开发的重要阶段 在web 项目中，通常界面设计会在本阶段进行 二． 架构分析与设计 需求确分析与设 架构分析与设计 业务逻辑分析 业务逻辑设计 界面色设计 开发环境搭建 开发 测试 文档撰写
三． 1.逻辑架构:3层架构，n层架构…，MVC…Model 1 or Model 2… 2.物理架构：Web服务器的分布、数据库服务器的分布… 3.技术的解决方案的确定：Java/.NET、Open Source/商业… 4.业务逻辑分析 根据需求分析业务逻辑 1）有哪些人会用本系统 2）他们会使用本系统做什么 3）通常他们使用本系统的步骤是什么样的 4）会有哪些明显的类来支持本系统的运行 5）会有哪些不同的提示会反馈给用户 6）… 本阶段与需求确定密切相关，通常在确定需求的时候就会进行相关的分析。 5.业务逻辑设计 根据需求的分析来确定具体的类 确定类的属性 确定类的接口 确定类之间的关系 确定用户操作流程在设计上的反映 进行数据库的设计
A12 “数”说营销----大数据挖掘与营销应用实战(SPSS)
“数”说营销 -----大数据挖掘与营销应用实战培训 【课程目标】 这是一个互联的世界，点与点的数据的交换，线与线的信息的连接。如何理解你所看到的数据？如何探索数据的模式？如何寻找数据间的相关性？如何从你所有的数据中去挖掘商业机会？一切等待思考和解答…… 本课程从实际的市场营销问题出发，构建数据分析与数据挖掘模型，以解决实际的商业问题。并对大数据分析与挖掘技术进行了全面的介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。 通过本课程的学习，达到如下目的： 1、了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。 2、了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析。 3、熟悉数据挖掘的标准过程，掌握常用的数据挖掘方法。 4、熟悉数据分析及数据挖掘工具，掌握Excel和SPSS软件应用操作。 5、学会选择合适的分析模型来解决相应的营销问题。 【授课时间】 2天时间 【授课对象】 系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。 本课程由浅入深，结合原理主讲软件工具应用，不需要太深的数学知识，但希望掌握数据分析的相关人员。 【学员要求】 1、每个学员自备一台便携机(必须)。
2、便携机中事先安装好Excel 2013版软件。 3、便携机中事先安装好SPSS v19版软件。 注：讲师可以提供14天的试用版本软件及分析数据源。 【授课方式】 理论精讲+案例演练+实际业务问题分析+ Excel实践操作+ SPSS实践操作 本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的收集与处理、数据分析与挖掘，以及数据呈现与报告撰写，全过程演练操作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。 【课程大纲】 第一部分、大数据营销的概述 1、大数据时代带来对传统营销的挑战 2、大数据营销的特点 时效性 个性化 关联性 3、大数据时代的新营销模式 如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等 客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜” 精确营销——装上了GPS，实现“精确打击” 4、如何在海量数据中整合数据，形成你对消费者的独特洞察力 客户的群体特征——“人以群分”，找准你的准客户 大数据用户画像——互联网时代不再“是否是狗” 5、如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率 互联网时代渠道分类 如果进行广告的精确投放——广告受众分析
大数据、数据分析和数据挖掘的区别
大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数
据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组
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介绍2款前端小工具【取色工具和量距离工具】 1.取色工具——TakeColor 2.量距离工具<像素） JavaScript调试器VenKman【firefox插件】 26.IE WebDeveloper V2.3.2.108：点击下载 一款用于IE浏览器地插件,允许直接地在浏览器窗口中浏览、传输和更新HTML DOM.该软件可以实时分析网页并且显示为一种允许你察看表格风格、Java脚本,表格以及其它网页元素地树形风格.该软件还可以在浏览器中交互式地突出显示被选择地网页元素,因此你可以在实际网页中定位其代码b5E2RGbCAP 其详细介绍见：IE DOM查看工具,IE Web Developer V2 破解版本注册码:88ZWT-71C2D4E621BD3D4A =================================2008年5月6日更新==========================p1EanqFDPw 25.IETester-同时拥有IE6、IE7、IE8 虽然以前我写过IE6、IE7、IE8共存地解决方案,但是看到IETester这个软件以后那些都已经没有意义了<那些办法副作用比较大,而且实现起来有些难度）.使用IETester能够较好地解决,测试网页兼容性地多IE版本地需求.暂时已经支持IE5.5——IE8beta1,我想这已经足够了.还在苦苦找寻IE6和IE7共存或者IE7和IE8共存地朋友,可以试试这个软件.当然这个软件也不是万能地,在最后,官方非常厚道地给出了暂时存在地重要bug列表.DXDiTa9E3d 推荐理由： 1同时拥有IE 5.5、IE6、IE7、IE8 2.常用地IE6绿色版不能在Vista上使用 二十四搜索引擎——百搜吧<） 直接搜索网址： 第1章 数据挖掘与预测分析概述1.1 什么是数据挖掘和预测分析 最近，计算机制造商Dell对提高其销售人员的工作效率非常感兴趣。为此，公司利用数据挖掘和预测分析方法分析其潜在客户数据库，以发现那些最有可能真正成为其客户的人群。通过利用LinkedIn及其他能够提供大量丰富潜在客户信息的类似网站，研究潜在客户的社会网络行为，Dell就能为其客户开发出更具个性化的销售方式。以上案例是通过挖掘客户数据，帮助识别潜在客户市场行为类型的实例，它基于客户的个人档案记录。这一工作能获得什么样的效益呢？可以将需要联系的预期人群数量减少50%，只与那些最有可能成为客户的人群联系，销售人员的效率和效益提高一倍左右，同时Dell的营业额也获得了类似的增长1。 美国麻省州政府以预测分析为工具，大大减少了全州的医疗福利诈骗案件。当医疗索赔发生时，州政府立即将相关信息实时发送到预测分析模型，执行异常检测。据麻省州医疗福利欺诈中心负责人Joan Senatore透露，在投入使用的前6个月期间，该系统“发现了涉及大约两百万美元的不应支付的款项，避免了大量欺诈索赔金额的支付”。2 1 How Dell Predicts Which Customers Are Most Likely to Buy, by Rachael King, CIO Journal, Wall Street Journal, December 5, 2012. 2 How MassHealth cut Medicaid fraud with predictive analytics, by Rutrell Yasin, GCN, February 24, 2014. Web架构是为解决Web开发中开放性问题而设计的具有一定约束性的支撑结构，使用框架可以帮助快速实现Web开发，并解决开发过程中遇到的常规问题! 以下是2018年常用的Web框架： 1. Bootstrap Bootstrap是一款很受欢迎的前端设计框架，基于HTML、CSS、JavaScript设计的，简单灵活，使得Web开发更加快捷，Bootstrap中包含了丰富的Web组件和13个jquery 插件，这些组件和插件可以快速的搭建一个漂亮和功能完备的网站，用户还可以根据自己的需求进行CSS变量的修改，扩展自己所需功能。 2. Angular Angular是一款优秀的前端JS框架，已经被用于Google的多款产品中，其具有很多特性，如MVW、模块化、自动化双向数据绑定、语义化标签、依赖注入等，Angular可以为开发者呈现出一个更高层次的抽象来简化应用开发。 3. Backbone Backbone是一种帮助开发重量级的javascript应用的框架，其文件本身很小，压缩后只有5.3KB，主要提供了models(模型)、collections(集合)、views(视图)三种结构，其中 模型用于绑定键值数据和自定义事件，集合附有可枚举函数的丰富API，视图可以声明事件处理函数，并通过RESRful JSON接口连接到应用程序。Backbone依赖于underscore.js，其中包含很多工具方法、集合操作、js模板等。 4. React React是一个用于构建用户界面的javascript库，主要用于UI设计一构建，很多人认为React是MVC中的views(视图)，其采用声明式设计、JSX的语法扩展、强大的组件、单向响应的数据流，具有高效、灵活的性能，且代码逻辑简单，受到越来越多的人的关注和使用! 以上目前Web开发常用的框架，每个框架都有其不同的特点，且功能都很强大，想从事网站开发的可以学习一下! 精选全国专业的互联网开发企业，提供高超技术，专业团队提供APP开发、网站建设、小程序开发、游戏开发、云服务、企业软件系统开发、定制开发等。您的开发需求，汇桔网帮您解决。 SAS EG数据挖掘与数据库交互课纲 课程定位与课程目标 1.从实际应用出发：结合讲师多年金融行业SAS与数据库结合实际应用开发实战经验，所有程序都是基于实际应用开发角度讲解。 2.实例化讲解、清晰易学：每一个应用程序，都通过详细语法解读，同时进行实际运行操作讲解。 3.内容丰富、深度解析：内容包括SAS对各类数据文件和数据集处理方法和技巧以及数据处理应用案例分析与解读，BASE SAS所有常用的语句处理数据集的实际应用、SAS与数据库数据交互处理实际应用与开发步骤和SQL结构化查询语言，结合企业应用进行深度解析。 课程设计： 课程编号：21090203016 授课课时: 5天 内容摘要：第一部分：SAS基础与数据挖掘（2天） 第一章 1.案例分析：SAS在金融行业的大数据应用 ?某国有商业银行-大数据平台建设 ?某城市农商行-商业智能平台建设 ?识别和修正句法错误 2.大数据无法转化为“大价值”的原因是什么? ?汇丰银行-风险管理 ?Kabbage-开辟新商业模式 3.大数据征信如何提升金融机构风控能力 ?汇丰银行-风险管理大数据征信开启风控新格局 ?客户基本系信息和不良率的关联分析 ?大数据评估和不良率的匹配情况 第二章SAS基础强化 1.学习SAS句法 ?掌握基本概念 ?识别和修正句法错误 2. 熟悉SAS数据集 ?查看描述部分和数据部分 ?访问SAS数据库 4.读入SAS数据集 ?读入数据入门 ?将SAS数据作为输入 ?选取部分观测和变量 ?增加永久性变量属性 5.读入Excel格式数据 ?读入Excel格式数据 6.读入固定格式的原始数据文件 ?读入标准的分隔符数据 对数据挖掘的认识 一、数据挖掘的理解 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的知识的非平凡过程。这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。数据挖掘，简单地可理解为通过对环境数据的操作，从数据中发现有用的知识。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。就具体应用而言，数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来做出预测。 从商业角度上看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知，有效和可实用三个特征。先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的，既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。 二、数据挖掘的主要方法 数据挖掘技术主要来源于四个领域：统计分析、机器学习、神经网络和数据库。所以，数据挖掘的主要方法可以粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。 统计方法主要包括：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系 Web开发者欣喜若狂的40个UI设计工具和资源 https://www.360docs.net/doc/197755854.html,/art/201101/244217.htm https://www.360docs.net/doc/197755854.html, 2011-01-28 13:38 一根棒冰译言网我要评论(0) 本文主要给大家分享40个UI设计工具和资源，方便用户了解界面设计在持续的基础上不断成长和演变。Web设计师要跟上时代，你需要关注趋势、新资源和正被实施和谈论的新技术。同时，你也要亲身尝试，并提出原创的见解和应用。 本文主要给大家分享40个UI设计工具和资源，方便用户了解界面设计在持续的基础上不断成长和演变。Web设计师要跟上时代，你需要关注趋势、新资源和正被实施和谈论的新技术。同时，你也要亲身尝试，并提出原创的见解和应用。 下面列举的这些工具能帮你做到这些。尽情分享下面这些我找到的注释出的资源中你认为有用的部分。 模型参考和资料库 User Interface Design Patterns(用户界面设计目标) 看看这些其他人已经想出的对一般用户界面挑战的解决方案，它不仅能帮助你找到正确的现有解决方案，还能作为你提出新的和原创的东西的基础。 一个在线文字和图形目录是常见解决的UI设计问题的方案。使用非常宽松的分类，同时也让你用标签或颜色分类： 地址：https://www.360docs.net/doc/197755854.html,/ Pattern Tap 一个能找到平常被使用的设计模板精神的好资源。Pattern Tap将UI元素分类集合，同时也将个别项目以标签形式在新窗口打开： 地址：https://www.360docs.net/doc/197755854.html,/ Patternry Patternry 将重点放在寻找常见UI问题的解决上，而不只是提出简单的建议： 《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化 C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级 本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 python数据分析与挖掘实战 2018/03/29 11 第六章分别使用了LM神经网络和CART 决策树构建了电力窃漏电用户自动识别模型，章末提出了拓展思考--偷漏税用户识别。 ?第六章及拓展思考完整代码https://github/dengsiying/Electric_leakage_users_automatic_identify.git ?项目要求：汽车销售行业在税收上存在多种偷漏税情况导致政府损失大量税收。汽车销售企业的部分经营指标能在一定程度上评估企业的偷漏税倾向，附件数据提供了汽车销售行业纳税人的各个属性和是否偷漏税标识，请结合各个属性，总结衡量纳税人的经营特征，建立偷漏税行为识别模型。 ?项目步骤： ?数据初步探索分析数据预处理模型选择与建立模型比较1.数据初步探索分析?一共124个样本，16个属性。 ?先用Excel看下不同销售类型和销售模式下的输出频率分布。 ? ?图1 不同销售类型下的偷漏税频率分布? ?图2 不同销售模式下的偷漏税频率分布?可以看到所有销售类型和销售模式都有异常偷漏税情况，由图1可以看出来国产轿车异常数最高，但是与正常数相比，可以明显看出来大客车的异常数远高于正常数，说明大客车更多的存在偷漏税情况。同样由图2可以看出来一级代理商、二级及二级以下代理商的更多的多的存在偷漏税情况。 ?接下来用python进行分析。分异常和正常两类看下数值型经营指标。 ?datafile = ‘Taxevasion identification.xls’df = pd.read_excel(datafile)#print(data.describe().T)df_normal = df.iloc[:,3:16][df[u”输出”]==“正常”]df_abnormal=df.iloc[:,3:16][df[u’输出’]==‘异 常’]df_normal.describe().T.to_excel(‘normal.xls’)df_abnormal.describe().T.to_excel(‘abn数据挖掘与预测分析：第2版
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