Linux、Unix-Like平台的用户都可能会发现，du与df的查询结果会不一致。最常见的情况就是，df显示的已使用磁盘占用率比du统计出来的结果要大很多。 下面说下两者结果不同的原因，主要是由于两者计算结果的方式不同。 先来看看两者是如何计算的 df命令： 已分配空间=空间总数-未分配空间 df中的used还包含了程序申请的、被程序占用的空间等等。因为基于文件系统总体来计
CDA备考学习——基础知识点（一）一、数据分析的基础概念1.1 什么是数据分析?1.2 数据分析的分类？1.3 EDIT数字化模型二、数据分析师职业道德与行为准则2.1 职业道德2.2 行为准则三、大数据立法、安全、隐私3.1 原则3.2 隐私与安全3.3 国外的相关法律3.4 我国的相关法律四、数据结构、表结构4.1 表格结构4.1.1 表格结构数据特征4.1.2 表格结构数据获取方法4.1.
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2023-07-04 22:41:51
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我们在上一篇文章中给大家介绍了数据分析工具的维度。一般来说，数据分析的维度有两种，第一种就是数据储存层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。而第二维度就是用户级、部门级、企业级、商业智能级。并且在上一篇文章中给大家介绍了数据储存层，下面我们就给大家介绍一下数据分析中的报表层。一般来说，数据报表层中的数据分析工具相对数据储存层不是很多的，重要就是有fineReport以及Tableau，并且还有F
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2024-03-08 19:49:22
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# 数据分析中的插值处理指南
在数据分析中，插值处理是一种用于在已知数据点之间估算新数据点的技术。简单来说，它可以帮助我们填补缺失的数据，以便更好地理解和利用数据。在这篇文章中，我将详细讲解插值处理的流程、所需的代码和对应的解释。
## 插值处理流程
以下是进行插值处理的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 收集和准备数据集 |
| 2
文章目录一、变量类型——四值变量与二值变量二、固定数组——非压缩数组与压缩数组2.1.非压缩数组2.2.压缩数组三、动态数组四、队列五、联合数组六、数组方法6.1.数组运算方法6.2.数组排序方法6.3.数组定位方法七、结构体八、枚举类型九、字符串变量 一、变量类型——四值变量与二值变量变量（信号）类型分为：四值变量和二值变量；四值变量： （0、1、x、z）四种状态wire——主要用在a
文章目录前言一、AP（Average Precision）1.1 TP（True Positive）、FP（False Positive）、FN（False Negative）1.2 Precision（查准率）、Recall（召回率/查全率）1.3 PR曲线1.4 mAP（mean Average Precision）二、FLOPs、FLOPS三、FPS四、MACsReference 前言目标
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2024-05-13 21:09:41
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一、概念介绍：1.Power Query（查询——数据处理）： 一个插件，相当于Excel中的数据选项卡下的数据查询，可以弥补 Excel 的不足，处理数据的能力边界大大提升。PQ用到的语言是M语言，学习 PP 就是学习 Power BI 中的数据处理模块2.Power Pivot（透视——数据建模）： 相当于Excel中的数据透视表，但是PP功能更强大。PP 用到的语言是 DAX，学习 PP 就
三、数据集介绍MNIST数据集，训练集60000张图片和标签；测试集有10000张图片和标签。读取28*28图片以后，要将每张图片转换为1*784的向量。四、KNN算法实现和结果分析代码实现：from numpy import *import operatorimport osimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplot
一：项目开发流程1.项目调研 了解项目的初始需求，然后结合市场的技术，看一下能否完成2.需求分析 明确一个项目到底需要做什么？ 最终做出的是什么样子? 重要性：一个好的需求分析能够明确项目的后续发展主题方向3.方案设计 概要设计： 项目结构，技术选型 详细设计： 按照模块设计4.编码实现 具体实现5.测试 功能测试：功能是否达到了需求 集成测试：模块之间的兼容性 压
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2024-08-24 10:34:30
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# 数据分析中的插值方法
在数据分析中，我们常常会遇到缺失值或者不规则分布的数据点。在这种情况下，插值方法是一种有效的处理办法。插值是通过已知数据点来估算未知数据点的过程，广泛应用于科学计算、工程以及经济学等领域。本文将介绍几种常见的插值方法，并通过代码示例进行说明。
## 常见的插值方法
1. **线性插值**
2. **多项式插值**
3. **样条插值**
### 线性插值
线性插
原创
2024-09-24 03:59:09
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1、数据缺失原因信息获取不及时；很多情况下数据值的属性不是同时获得的，比如体检，安全警报。信息遗漏；可能是人为遗漏，也可能是由于数据采集设备和存储设备的故障等原因。属性不可用；特殊数据中没有该属性值。2、属性值缺失和数据缺失属性值缺失不代表一定存在数据值的缺失，如果缺失的属性值本来就是无关的，则可直接忽略或删除。因此，在补全缺失值时需要结合相应的场景对缺失值中包含的有用信息进行补全。3、缺失值的类
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2023-12-13 01:46:53
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## 数据分析缺失值处理
在进行数据分析和建模过程中，我们经常会遇到数据中存在缺失值的情况。缺失值可能是由于数据采集过程中的错误或者数据录入时的遗漏所导致的。缺失值的存在会对数据分析和模型建立的结果产生影响，因此在进行数据处理前，我们需要对缺失值进行处理。
### 缺失值的处理方法
缺失值的处理方法主要有以下几种：
1. 删除含有缺失值的样本
2. 删除含有缺失值的特征
3. 用均值、中位
原创
2023-09-18 05:17:18
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SPSS是一款数据统计与数据分析工具，操作简单属于数据分析的入门工具。想要灵活使用SPSS，需要掌握两个方面内容：数据分析相关知识、SPSS操作 1 数据分析在使用数据分析工具之前，首先要了解数据分析的思路，有的人刚拿到数据就迫不及待的把数据一股脑丢进SPSS里，然后才发现自己什么都不会，不知道要做什么，更不知道怎么做。因此核心是拥有数据分析的思维。在学习数据分析的过程中，建议大家按照以
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2023-08-15 23:52:46
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以下操作是基于Office 2016 版本 单击【文件】-->> 【选项】-->>【加载项】-->>【转到】 在加载项目中，添加【分析工具库】 如果在上图列表中没有【分析工具库】，可以单击【浏览】，如果系统提示是否安装，单击"是"即可。 安装完成后，在【数据】中可以看到【数据分析】
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2020-01-06 18:02:00
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----------------维度--------------- 维度是观察数据的角度和对数据的描述。可以说地区是一种维度，这个维度包含上海、北京这些城市。也可以认为销售额是一个维度，里面有各类销售数据。维度可以用时间、数值表示，也可以用文本，文本常作为类别。数据分析的本质是各种维度的组合，我想了解和分析全国各地的销售额，就需要将地区维度和销售维度结合，如果想知道各个年份的变化，那么再加入时间维
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2023-12-14 22:19:24
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智能数据分析软件，大家或许多多少少都用过一些，但接下来要介绍的这款智能数据分析软件不同于一般的智能数据分析软件，不管是从智能分析的效率、便捷性，还是满足实际分析需求的实用性、直观易懂性来说，这款智能数据分析软件都表现地可圈可点。接下来我们将从几个方面来介绍这款名为OurwayBI的智能数据分析软件。1、智能数据分析的高效、精准OurwayBI智能数据分析软件通过构建数据中台，将多个业
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2024-01-31 18:27:53
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插值、拟合和逼近的区别据维基百科，科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，这过程就叫做拟合。通过拟合得到的函数获得未知点的数据的方法，叫做插值。其中，拟合函数经过所有已知点的插值方法，叫做内插。 拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点列；逼近是已知曲线，
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2023-10-17 21:34:37
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ABC分类法又称巴雷托分析法，它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成 A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。
ABC分析法是由意大利经济学家巴雷托首创的。1879年，巴雷托在研究个人收入的分布状态时，发现少数人
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2023-12-22 15:57:12
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建立大数据分析能力需四大要素
如今，企业都嗅到大数据带来的巨大价值，纷纷发力大数据领域，其中，建立大数据分析能力，是企业运用大数据的关键环节。领先的企业主要从四个方面入手建立自己的大数据分析能力：高质量的数据、先进的工具、精通数据的员工以及支持分析决策的流程和激励机制。
要素一：数据
任何一个企业都首先需要制定一个数据收集和整理的策略规划，这一
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2023-12-08 09:47:18
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在IT审计中，数据分析是一个至关重要的环节，能够帮助我们识别潜在的风险和问题，并确保数据的一致性和完整性。在这篇博文中，我将分享我在处理IT审计数据分析时所制定的策略，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和案例分析。这些内容将帮助您在IT审计中有效进行数据分析。
## 备份策略
在备份策略中，我们首先需要构建一个思维导图，明确备份的目标和范围。接着，我们再搭建存储架构，确保数
