一个很大的购物网站有不通类别的商品， 怎样对其中某类商品在某月的销量进行分析。

在做信用评分模型数据来源较多，既有连续变量如日均交易额也有分类变量如性别、行业当前比较迷茫，网上关于这方面的资料也比较少。连续变量有没有必要离散化？还是先把连续变量放到一起PCA之后，再进行离散化？或者，先离散化，再进行降维（离散化之后还能用PCA吗？）

系统：MAC OS X 10.11python：2.7.10用python的Project interpreter 导入了anaconda的包书中使用ipython –pylab模式可以直接用plot（）绘图在pycharm中如何达到同样效果？

使用pd.read_csv读取文件，提示OSError: File b’d:\\Data Mining\\Airbnb\test_users.csv’ does not exist。读取同目录下其他文件就没问题，请问是啥原因啊？

就业薪资哪个好些，难易程度呢，多谢了（顺便，学习大数据一定用HADOOP吗）

想了解除了可视化之外有哪些量化的相关分析算法 >_<1. Pearson, Spearman等方法都是衡量变量线性相关的关系。有什么统计量可以用来分析变量之间的非线性相关关系呢？2. 如果一个结果A受多个原因B,C,D等的影响，那么1)直接做多元分析2)分别做偏相关性分析 各有什么利弊呢？感谢各位大大的指教(o^^o)

本科应用化学，现在大二，混了一年才开始考虑以后的问题，才发现化学化工前景不是很好，自己也不是很有兴趣，想知道有哪些适合跨考的专业（就是没啥歧视的）！ps:前段时间错过了转专业的机会，觉得很麻烦就没转了，现在也是后悔莫及。对了，有什么数学统计方面前景好的专业吗？稍微有点兴趣。希望能从大二就开始准备，谢谢。

大家好！楼主目前拿到了新加坡国立的商业分析MSBA和新加坡管理的会计MPA，两个offer，不知道选哪个。我本科是会计，一方面，感觉国立的MSBA用计算机很多，很高端，怕学不明白，另一方面，这个项目不需要托福，感觉好像挺水的。管理大学的话，名气不如国立，但是听说好找工作？我想留在新加坡工作，请问这两个应该怎么抉择呢？

对中心化和标准化的目的和结果不是很了解，请问如果拿到一组数据，需要对所有变量做中心话和标准化的处理吗？如果不是，什么时候需要，什么时候不需要，为什么？