数据分析鸢尾花数据集，python 和鸢尾花数据集

xrange(3)的作用可以简单理解为生成了一个数列：[0, 1, 2]因此，变量t 的取值依次为0，1，2。

搜一下：python 和鸢尾花数据集

python的机器学习模块sklearn（Google公司开始投资，是大数据战略的一个步骤）可以用于模式识别，用在一般知识发现，例如户外参与人口的类型，sklearn包自己带了两个数据集，其中一个是鸢尾花数据库（iris，鸢尾花） from sklearn import datasets iris = datasets.load_irises() #把鸢尾花数据集加载 data = iris.data #可以用dir(data)查看数据集的性质其中包括max最大，mean中值等等 data.shape #返回值：（150，4）表示150个观察值，4个特征设定萼片和花瓣的长宽； pylab.imshow(digits.images[-1], cmap = pylab.cm_gray_r)

科学的数据分析：让客户数据驱动企业利润的增长大数据时代下，数据科学让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。企业在进行客户营销时会遇到以下问题：销售团队为什么迟迟做不出业绩；客户转化为什么总那么难；客户来了却留不住；客户跟进那么久，也不知道客户真正要的是什么；企业的产品无法满足客户需求；不清楚客户的来源，无法进行针对性营销。Teamface数据分析系统可以根据客户消费行为和身份信息，识别目标客户；从客户的兴趣爱好分析其感兴趣的产品；从历史营业信息挖其掘埋伏商机等多维度分析潜客户，判断其能否为企业带来可估的价值，是客户开拓的关键一步。一、整合用户行为数据实时追踪用户行为，自定义用户标签，整合不同渠道用户的行为及轨迹，构建360°用户动态画像。准确洞察用户行为，为线索转化提供数据参考。通过用户行为、标签，定制并执行个性化、自动化的线索培育计划。二、及时把控销售过程；精准预测销售结果可视化流程：直观展示销售阶段，方便快速了解项目进展，提升销售效率。流程推进：根据最佳实践流程推进商机，指导员工的工作内容，帮助新人快速提升销售能力。销售漏斗分析：掌握商机阶段转化情况，优化最有效的转化路径，提升销售成单率。目标管理：多对象、多维度目标管理，为企业提供可视化目标进度，确保销售业绩达成。如果企业不去进行客户的分析，那么60%的客户跟进都是无效的。数据的分析可以让企业更加了解客户信息和需求，从而实现针对顾客的精准营销。科学的数据分析可以让客户数据驱动利润的快速增长。