一、python数据分析的作用和意义？

随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢？简单来说，可以做到的内容有很多，比如检查数据表、数据表清洗、数据预处理、数据提取和数据筛选汇总等等。下面我来为大家详细讲解一下这些用处。

1、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。

2、数据表清洗

Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。

3、数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。

4、数据提取

主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。

5、数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。

二、ppcr数据分析意义？

缩减销售成本。

对于企业来说，获客的成本远高于维护的成本。 所以，使用有效的方法维护老客户，发掘客户需求，能够大大的降低销售成本。 然而，通过CRM分析，可以在短时间内了解到所有的销售人员跟进客户的情况、客户购买的历史记录，有针对性的給客户推荐产品及服务。 这样，不仅能够缩减销售成本，还可以提高服务质量，加深客户对企业的印象。

有效避免客户流失。

在以往的销售模式里，客户的资料大多数都是掌握在业务员的手里，只要员工一离职，要不然就失去维护，要不然就是一并带走客户，导致企业陷入人财两失的局面。

对业务人员进行分析和管理。

通过记录在CRM的数据分析，业务人员不仅可以根据实时数据，进行市场预测分析，制定可行性计划和目标。 如企业在产品线上，哪些产品更受客户喜爱？ 哪些产品沦为冷门？ 这些都是可以通过CRM数据分析快速得出结论，为占领市场打下基础。

三、数据分析的意义？

以下是数据分析的几个重要意义：

1. 基于证据的决策：数据分析可以帮助我们了解问题的本质、趋势和模式，从而提供基于事实和证据的决策依据，减少主观判断的偏见。

2. 发现隐藏的模式和趋势：通过数据分析，可以深入挖掘数据中的模式、趋势和关联性，从而发现对业务或问题有重要影响的因素，从中获取洞察力并制定相应的策略。

3. 识别问题和机会：通过数据分析，可以检测到问题和机会。它可以帮助我们发现异常、异常或低效率的区域，并提供改进和优化的建议。

4. 提高效率和效果：利用数据分析，可以实现流程的优化和效率的改善，从而提高业务运营效果、降低成本并提供更好的客户体验。

5. 客户洞察和个性化：数据分析可以帮助企业了解客户的需求、偏好和行为，从而为客户提供更个性化、定制化的服务，满足客户需求并提升客户满意度。

总而言之，数据分析是一个强大的工具，可以帮助组织更好地理解数据，做出明智的决策，并提高业务绩效和竞争力。

四、行业数据分析的意义？

行业的数据分析可以让人们更直观的了解公众的需求，更好的服务

五、IBM数据分析的意义？

IBM通过搜集高质量的数据，能够生成，提供给公司员工，并且用持续的方法来使用这些数据，形成一个文化，让大家都能参与到创新当中，所以每个人的参与都是非常重要的。

此外IBM建立了量化的创新文化，从内部创新到落地实施，得到令人满意的回报。

六、商务数据分析的意义？

商业数据分析最大作用之一，用数据量化现状，用清晰消除模糊。比如卖货这件看似简单的事，如果没有数据，就只能笼统的说：感觉卖的还好。如果在交易系统对订单ID、商品名称、商品原价、商品实际交易价格、商品交易数量、参与优惠活动、付款用户ID进行了记录。就能很准确的知道：到底销售金额是多少，到底哪些用户来购买，到底商品卖了多少件。

除了直接记录，还能基于以上数据做二次加工，衍生出更多的有价值信息。

七、旅游数据分析系统意义？

智慧景区大数据分析平台的建设不但能够为数据存储、数据挖掘、数据分析等提供数据支持，还能提供景区实时监控和流量预警信息，有助于景区疏导，为管理者制定科学决策提供依据。

在数据应用上，具有运营商数据分析、游客客源分析、景区实时客流分析、交通数据预警分析、网络营销分析、游客画像分析、旅游资源统计等功能。通过大数据多方位掌握客流动态与景区游客线下行为轨迹，了解各景点之间的关联性，辅助景区调整和组合决策。深度了解游客基本特征和线上行为偏好，挖掘个性化服务，提升游客消费体验。

大数据对于旅游海量的非结构化数据的采集、存储及清洗做数据处理，改变了传统的人工对旅游数据的采集、排查、分析等工作程序，促进了旅游企业朝信息化、智慧化发展。在旅游市场经济的带动下，促进景区、旅行社等旅游企业与涉旅企业的智慧化转型，带动整体旅游业的发展和创新。

通过大数据实现了智慧管理、智慧营销、智慧服务，准确地反映了该区域旅游的客源市场、产品市场，从而对资源市场等各个要素进行准确把控，为旅游目的地的发展提供了有力的数据支撑。

八、生物样品分析意义和作用

可以从生物的生存习惯、生存环境、捕食等方面获取对人类有帮助的信息。

九、交通数据分析的作用？

①提高交通运行效率，大数据技术能提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析；

②提高交通安全水平，大数据技术的实时性和可预测性则有助于提高交通安全系统的数据处理能力；

③提供环境监测方式，大数据技术在减轻道路交通堵塞、降低汽车运输对环境的影响等方面有重要的作用。

十、数据收集的意义和作用？

数据采集（DAQ），是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号，送到上位机中进行分析，处理。数据采集系统是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。

在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的数量不断增大，与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集设备先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。