python数据分析接单平台(python数据分析怎么样)

python兼职工作有哪些？

1.首先在web领域，你可以用Python来做开发，网站，APP，小程序Python都可以用来做。可以自己在家通过一些猪八戒网，程序员兼职网，来做一些web外包项目。

2.学会Python的好处就是，因为Python是胶水语言实用方面特别多，Python爬虫这一块也是非常好的方向，如果你不去上班，爬虫技能可以让你在网上找到更多的兼职项目。

3.Python可以做自动化运维的，帮一些公司在Linux管理服务器集群，很多公司的项目都不是特别大，有时候不会专门找一个运维，会在网上兼职找一个运维工程师，来搭理一下服务器。

4.数据分析这一块，找的一些兼职项目报酬应该更多。数据分析适用的行业，金融行业投资理财的分析，针对某一个行业的诊断，都需要数据分析，数据分析在医疗行业应用也特别多，帮一些疾病做诊断。这些行业的兼职项目也非常多，自己只需要在已有的数据基础上，用学过的数据分析知识来做好项目

手机可以接python的单吗

可以。在手机上安装PythonIDE软件，就可以接python的单了。python就是可以到一些网站上面找到对应的单子，主要是爬虫、数据分析、web开发，还有一些扣扣接单群什么的都可以。Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。

python爬虫去哪接单

python爬虫接单的方式有两种

一、接定制需求的单子

爬虫定制的需求其实很多，比如 “爬取某某电商网站的评论”，这类需求一般是按照爬取数据量的大小来收费，价格不会太高，正常500的样子。

常见的接单渠道有以下几种：

a） QQ群接单

QQ群接单因为没有中介抽成价格相对高一些，但是也容易出现客户跑路不给尾款的情况。以我多年的接单经验，建议大家写完程序之后留一个小BUG，防止客户不给尾款。

b）?猪八戒、程序员客栈等第三方平台

第三方担保平台，你需要入驻成为他们的技术员，优点是有平台担保，缺点是内卷严重，根本接不到单子。

c） 淘宝店铺

淘宝搜索“python爬虫代做”，联系店铺客服，申请成为他们的技术员。店铺老板会把你拉到技术员群里面，通过群里抢单的方式来接单。优点是单子多，价格也还ok，缺点是一旦出了纠纷，淘宝店铺只会维护客户的利益，有时候甚至出现了单子做完了，不给技术员钱的情况。

二、出售源码

不知道大家有没有发现，近两年IT行业内卷非常的严重，python代做这块也超级内卷，培训机构每年都向社会输出了大量的python工程师，python爬虫这块因为接单门槛很低受到了极大的冲击。

与其低价格去接爬虫的定制需求，还不如直接出售源码，实现薄利多销。比如“基于requests的电商爬虫程序”

这里给大家介绍一个比较靠谱的平台，大家可以百度搜索 “知行编程网”，入驻成为创作者之后，就可以在上面寄售源码

也可以直接访问知行编程网的官方网站

python数据分析用什么软件

Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性，这里就为大家分享几个不错的数据分析工具。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是第三方扩展库的简要介绍：（推荐学习：Python视频教程）

1. Pandas

Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。

Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。

带有坐标轴的数据结构，支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据结构没有对齐，以及处理不同来源、采用不同索引的数据而产生的常见错误。

使用Pandas更容易处理丢失数据。合并流行数据库（如：基于SQL的数据库）Pandas是进行数据清晰/整理的最好工具。

2. Numpy

Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。

Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。Numpy的功能：

N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算。可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。非常便于传送数据到用低级语言编写(CC++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。

Numpy不提供高级数据分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算。

3. Matplotpb

Matplotpb是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。

Matplotpb是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。 使用Matplotpb，可以定制所做图表的任一方面。他支持所有操作系统下不同的GUI后端，并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通过数据绘图，我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。 Matplotpb是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了吩咐的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。 Matplotpb有一套允许定制各种属性的默认设置，可以控制Matplotpb中的每一个默认属性：图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性。

4. SciPy

SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。

Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。

Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy；有着绘图工具包Matplotpb;有着科学计算工具包Scipy。 Python能直接处理数据，而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制。Matplotpb能够对数据和记过进行可视化，快速理解数据。Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持，Theano提供了升读学习框架（还可以使用CPU加速）。

5. Keras

Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotpb等。

Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块，基于BSD开源许可证。 Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotpb等模块，Scikit-Learn的主要功能分为六个部分，分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。

Scikit-Learn自带一些经典的数据集，比如用于分类的iris和digits数据集，还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构，数据存储在.data成员中，输出标签存储在.target成员中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的机器学习算法，通过一个统一的接口来使用，Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。 Scikit-Learn还有一些库，比如：用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等。

7. Scrapy

Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。

8. Gensim

Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。

更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python数据分析用什么软件的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

基于python的prosper借贷平台之数据分析

项目介绍：

p2p 借贷业务具有门槛低，渠道成本低的特性，风险防控对于出借企业来说非常重要。本项目需要

从大量借贷者的数据集中分析出容易违约和不容易违约的人群画像特征，以给业务做贷前决策使

用。同时使用机器学习算法，实现自动识别风险人群（精准率为 89.86%），加快人工审查效率。

项目具体内容：

1、使用 python pandas 工具进行数据清洗、缺失值、异常值处理以及特征指标筛选。

2、使用 python matplotlib 可视化工具进行探索式数据分析，展示用户关键特征如月收入、信用卡

透支情况对于违约率的影响情况。

3、使用机器学习随机森林进行建模分析，使用学习曲线、网格搜索、交叉验证，最终得到了一个评

分为 84.9%、精准率为 89.86%、召回率为 80.70%、auc 面积为 0.9337 数据预测模型。

? ? 本次数据训练使用的模型是随机森林分类算法，通过对预处理过的数据集进行训练，使用学习曲线、网格搜索、交叉验证。最终得到了一个评分为84.9%、精准率为89.86%、召回率为80.70%、 auc面积为0.9337 数据预测模型。?

数据预处理的基本流程与思路：

1、首先要明确有多少特征，哪些是连续的，哪些是类别的。

2、检查有没有缺失值，对确实的特征选择恰当方式进行弥补，使数据完整。

3、对连续的数值型特征进行标准化，使得均值为0，方差为1。

4、对类别型的特征进行one-hot编码。

5、将需要转换成类别型数据的连续型数据进行二值化。

6、为防止过拟合或者其他原因，选择是否要将数据进行正则化。

7、在对数据进行初探之后发现效果不佳，可以尝试使用多项式方法，寻找非线性的关系。

8、根据实际问题分析是否需要对特征进行相应的函数转换。

导入数据集，并查看数据基本情况。可以看到prosper原始数据量比较庞大，一个有113937个样本，80个特征列，1个标签列。

1.1、特征较多，先共删减一部分无用的特征。

1.2?查看数据缺失情况，可以看到有40个特征是存在数据缺失的，缺失率从0.000219-0.882909不等。下面处理缺失数据。

1.2.1?删除缺失值比较多的特征

下面两个特征缺失率太高，且与我们要分析的相关性不大，直接删除掉。

1.2.2 获取数据类型是分类变量的所有特征，并使用unknown进行填充

1.2.3 特殊变量使用计算公式进行填充

1.2.4 去掉意义重复列

1.2.5 删除缺失率比较少的特征的缺失数据行

处理完缺失数据后，样本量为106290，特征量为55

1.3 数据过滤

1.3.1 从2009年7月开始，Prosper调整了对客户的评估方式，此次我们只对2009-07-01后的贷款进行分析。

过滤完数据后，样本量变为82931，特征量为54

2.1单变量分析

0为未违约人数，1位违约人数，可以看到2009.07以后，违约率为22.90%

2.1.1不同地区贷款数量分布

从图中可以看到加利福尼亚州贷款数量远比其他州的数量高。由于prosper总部就位于加利福尼亚州，这与实际情况一致。其他排名靠前的分别是得克萨斯、纽约、佛罗里达、伊利诺伊，贷款数据均超过了5000条。根据2015年美国各州的GDP排名，这5个州刚好排名前五，而且顺序也是一致的。说明Prosper平台的用户主要分布在美国经济发达的地区。

2.1.2?贷款人收入情况分布

年薪在25000美金以上在美国属于技术性白领或者有一定学历的职员，50000美金已经是近金领阶层，比如：大学教授，医生等。从图中可以看出Prosper平台用户的收入水平都相对较高，有利于用户还款，利于平台和投资者的风险控制。

2.1.3贷款人职业分布

从图中可以看出，除了不愿意透露具体职业的人，大部分用户是教授、程序员、企业高管等具有一定社会地位的人，这部分人受过高等教育，信用有一定保障。另外，这与之前看到的收入情况相符。

2.1.4贷款人债务收入比分布

大部分用户的债务收入比在0.2左右，超过0.5的占很少部分。说明Prosper平台用户的还款能力还是比较乐观的

2.1.5?贷款者信用卡使用情况

BankcardUtilization代表的是信用卡使用金额和信用卡额度的比值，可以体现用户的资金需求。Prosper用户多是0.5~1之间，说明用户每个月还有信用卡要还，降低了其还款能力。

2.2?相关的关键因素对贷款违约率的影响

2.2.1借贷人收入IncomeRange对违约率的影响

从图中可以看出：

1.一般来说收入越高违约率越低

2.贷款的人员主要集中在中等收入群体

2.2.2?债务收入比DebtToIncomeRatio对违约率的影响

从上图可以看出：

1.债务收入比小于0.6时，违约数明显小于未违约数，

2.当债务收入比大于0.6时，两者的差距不是很明显甚至违约数大于未违约数，说明了债务收入比越大的人越容易违约

2.2.3 借款人BankcardUtilization对违约率的影响

1.总的来说，随着信用卡的透支比例越来越高，违约率也越来越高

2.SuperUse的违约率到了37.5%，这部分人群需要严格了监控，No Use人群也有31%的违约率，当初将信用卡透支比例为0和NA的数据都归类为No Use，显然没有这么简单，应该是大部分人群的NA值是为了隐藏自己的高透支比例而填写的

2.2.4 消费信用分CreditScoreRange对违约率的影响

从上图可以看出：

1.随着信用分数CreditScore的上升，它的违约率在下降

2.大部分贷款者的信用分为650-800，违约率在0.06-0.02

2.2.5 过去7年借款人违约次数DelinquenciesLast7Years对违约率的影响

过去七年违约次数(DelinquenciesLast7Years)能够衡量一个人在过去七年中征信情况，违约一次或以上的人在借款时违约概率更大。

?从上图可以看出：

1.总体来说过去7年违约次数越多，违约率越高

2.过去7年未违约的人数相对来说比其他违约的人数高很多，具体看下面的分析

3.1 数据转化

3.1.1类变量进行哑变量化

样本量变为82931，特征量为127

3.1.2?标签变量进行二分类

已完成贷款的样本量变为26365，特征量为127

未违约率为：0.7709084012895885；违约率为0.22909159871041151

3.2 至此，数据预处理的工作就告一段落，保存预处理好的数据。

?导入经过预处理的prosper借贷数据集

4.1?手工挑选特征查看一下建模效果

准确率为0.7695

4.2?使用模型自己选取特征

准确率为0.7780

4.3?使用学习曲线选取最优n_estimators

在0-200/20内学习，得到最优n_estimators=161,score = 0.8508

在151-171/20内学习，得到最优n_estimators=163,score = 0.8511

4.4?使用网格搜索调其他参数

在0-60/5内学习，得到最优max_depth=41

在0-60/5内学习，得到最优max_features=16

这里由于比较耗时，没有进一步细化选择更高的参数

4.4 最终模型效果

最终准确率 0.8490528905289052

混淆矩阵 :

[[5552? 554]

[1175 4914]]

精准率 : [0.82533076 0.89868325]

召回率 : [0.90926957 0.80702907]

roc和auc面积为0.9337

4.5 查看各特征的重要性

4.6?数据预测

预测的违约率0.0427

大数据分析平台和工具有哪些?

①Disco

Disco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapReduce。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。

支持的操作系统：Linux和OSX。

②HPCC

作为Hadoop之外的一种选择，HPCC这种大数据平台承诺速度非常快，扩展性超强。除了免费社区版外，HPCCSystems还提供收费的企业版、收费模块、培训、咨询及其他服务。

支持的操作系统：Linux。

③Lumify

Lumify归Altamira科技公司(以国家安全技术而闻名)所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try.Lumify.io试一下演示版，就能看看它的实际效果。

支持的操作系统：Linux。

④Pandas

Pandas项目包括基于Python编程语言的数据结构和数据分析工具。它让企业组织可以将Python用作R之外的一种选择，用于大数据分析项目。

支持的操作系统：Windows、Linux和OSX。

⑤Storm

Storm现在是一个Apache项目，它提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、美国天气频道、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify、Group、Flipboard及其他许多公司。

支持的操作系统：Linux。