目录第一题第二题第三题第四题1.不改变原来数组2.改变原来数组第五题第六题第七题第八题第九题第十题第十一题第十二题 第一题查看Numpy的版本号代码import numpy as np
print(np.__version__)运行结果第二题如何创建一个所有值都是False的布尔类型的数组代码import numpy as np
arr1 = np.full((3, 4), False)
pri
数据分析什么是数据分析？数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。使用python做数据分析的常用库numpy 基础数值算法scipy 科学计算matplotlib 数据可视化pandas 序列高级函数numpy概述Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。Nump
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2023-08-21 02:11:57
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数据分析总纲一、定义数据分析，即从大量、无序的数据当中获取有用的信息进而形成相应策略的方法与手段。二、数据分析的三大原则1.在数据分析之前，必然要对所研究的事物做详尽的调查，只有全面的了解之后，你给出的策略才会更有意义。2.数据分析的方法追求适用，而不是复杂度。3.在不违反前两条的情况下，数据分析要追求创新性。三、数据分析流程在我看来数据分析主要分为五个大部分。数据分析理论基础—数据获取—数据清洗
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2023-08-11 20:16:37
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前言 一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名 :-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。 毕竟受文章和理论之限，本文将摒弃绝大部分的细节
# CTF 数据分析题科普
Capture The Flag (CTF) 是一种广受欢迎的网络安全竞赛。参与者通过解决各种安全问题来获取“旗帜”，其中数据分析题尤为重要。本文将对此进行深入探讨，并通过代码示例帮助大家理解数据分析的基本流程。
## 什么是数据分析题？
CTF 数据分析题通常涉及从某些数据集中提取有用的信息。这些数据集可能是日志文件、网络抓包、数据库 dump 或其它格式。参赛
计算平均有哪些指标，各有哪些优缺点数值平均数有算术平均数、调和平均数、几何平均数等形式 位置平均数有众数、中位数、四分位数等形式 前三种是根据各单位标志值计算的，故称为数值平均值，后三种是根据标志值所处的. 相关分析和回归分析有什么关系 回归分析与相关分析的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题，需进行直线相关和回归
数据集下载Pandas数据题Chipotle快餐数据Chipotle快餐数据
原创
2022-03-23 10:08:18
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# Python数据分析题dataframe实现流程
## 1. 简介
在Python中，`pandas`是一个强大的数据分析工具，可以通过`DataFrame`对象有效地处理和分析数据。本文将介绍如何使用`pandas`的`DataFrame`来实现Python数据分析题。
## 2. 实现步骤
下面是实现Python数据分析题的整个流程，我们将通过表格展示每个步骤以及需要进行的操作：
赛题A是一道算不上“大数据”的数据题目（维度＜10数据量只有9000条），背景性较强。下面放上题目：赛题A-背景及数据介绍部分赛题A-任务要求部分由以上题目分析可以看出，虽然背景介绍给的很长，但是题意只有一个，就是“提前预测设备生产中的故障风险”，故该数据题可定位为预测类题目。根据具体任务的分析可以将五个任务概括为：1.数据预处理+特征提取2.建立二分类模型并评价3.拓展成多分类模型并评价4.预测
# 数模数据分析与旅行图可视化
在现代社会，各种数据以惊人的速度生成。如何有效地对这些数据进行分析，以提取有价值的信息，成为一个重要的课题。数模数据分析题是利用数学和计算机技术，针对真实世界的问题进行建模和模拟的一种方法。本文将介绍数模数据分析的基本概念，并使用 Python 代码以及旅行图可视化来展示分析结果。
## 什么是数模数据分析？
数模数据分析是通过数学模型、算法和计算机技术来解决
文章目录1.项目背景2.使用“人货场”拆解方式建立指标体系3.确认问题4.准备工作4.1 数据读取（用户行为数据）4.2 数据预处理5.指标体系建设5.1 用户指标体系5.1.1 基础指标5.1.2 RFM模型分析5.2 商品指标体系5.3 平台价值指标体系6.结论6.1 用户分析6.2 用户精细化运营X6.3 商品分析6.4 产品功能路径分析 1.项目背景 随着电商⾏业近⼏年的迅猛发展，电
数据库设计的过程： ER模型：ER模型有三种类型：1对1的关系1对多的关系多对多的关系题目中的关系可能不会明显的标记出现，而是会放在实体中，比如：员工表中会包含部门编码，员工和部门就是一个1对多的关系；答题技巧：详细分析试题说明熟练掌握基本知识 案例分析1：自己的答案问题1：1：1；1：1；1：n（0分）问题2：补充权限信息与员工之间的联系，联系类型是岗位（1分）问题3：员工号
赛题分析1 2017-2022年题目名称及类型1.1 20171.2 20181.3 20191.4 20201.5 20211.6 20222 选题建议3 优秀论文分享 纯属菜鸡自我记录，仅供参考，如果需要下面资料的可以留言邮箱，看到会发的，感觉有用可以点赞收藏。1 2017-2022年题目名称及类型1.1 2017A题:无人机航线和数据传输优化问题 目标规划和优化类题 B题: 面向下一代光通
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2023-08-25 13:28:57
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题型分类1 题型分类1.1 预测类1.2 评价类1.3 机理分析题1.4 优化类2 聚类分析3 题型难度 1 题型分类1.1 预测类指通过分析已有的数据或者现象，找出其内在发展规律，然后对未来情形做出预测的过程。根据已知条件和求解目的，往往将预测类问题分为:小样本内部预测，大样本内部预测,小样本未来预测，大样本随机因素或周期特征的未来预测，大样本的未来预测。1.2 评价类指按照一定的标准对事物的
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2023-08-13 16:52:24
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Excel数据分析案例一——业绩达成分析业绩达成销售分析数据的加工处理①看板制作②业绩额完成率表格KPI子弹图的绘制累计销售额同比、员工销售情况及单月业绩变化图的绘制累计销售额同比单月业绩变化员工销售情况绘制数据汇总表项目总结 业绩达成销售分析销售明细原始数据中有以下字段 有销售目标表如下以上两个表格可以提取以下5个指标业绩完成率 业绩完成率=(本月销售额-本月目标)/本月目标环比 (本月业绩-
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2023-07-14 17:32:55
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异常指标分析提问方式模板实例 最近准备面试数据分析，记录一下学习的过程。很多都是从博文、公众号上整理来的，只是为了督促自己整理、输出。 提问方式如果告诉你GMV（商品交易总额）同比下降20%，怎么分析？日活跃人数同环比下降了15%，怎么用数据分析得到原因？转化率同比下降15%，会从哪些角度考虑？ 类似的提问：分析GMV、日活、转化率、客单价、跳转率、CPC、毛利率等指标波动的原因。模板对于这类
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2023-08-21 09:13:40
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数据分析之NumpyArray数组：相关程序运行如下：索引与切片：与python大同小异，还是从0开始相关程序运行如下：数值运算--array数组相关程序运行如下：排序操作：相关程序运行如下：数组形状操作相关程序运行如下：数组的连接：相关程序运行如下：数组生成--构造出来一个数组相关程序运行如下：*一切都在变好的路上*1、熬夜2、没有节制地书刷手机3、相对于刷短视频4、不断地缅怀过去5、反复拖延
先从今年的国赛C题说起吧，第一次建模比赛还是很紧张的，和队友晚上五点就在等着啦 初步看一下三道题，作为知识储备不深的三位小白果断选择C题，数据分析题国赛C题：先来看一下题问题 1 对这些玻璃文物的表面风化与其玻璃类型、纹饰和颜色的关系进行分析；结合玻 璃的类型，分析文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律，并根据风化点检测数据，预 测其风化前的化学成分含量。
?♂️ 个人主页：@Lingxw_w的个人主页✍?作者简介：计算机科学与技术研究生在读 ? 希望大家多多支持，我们一起进步！? 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 ?点赞?? 收藏 ?加关注+ 目录一、查看数据DA1 用pandas查看牛客网用户数据DA2 牛客网用户数据集的大小DA3 牛客网的第10位用户DA4 统计牛客网部分用户使用语言二、数据
来源 | 接地气学堂 很多做数据的同学，光看着自己写报告，看不到自己的建议被落地，常心怀缺憾。觉得不能像产品/运营那样，打造一个数据分析的闭环，能力也没法提升。其实这是一种误解。今天结合一个具体案例，看看数据分析的闭环，究竟如何打造。问题场景：某餐厅，其所在的商场原本可免费停车，从本月起改为收费停车，而且停车费相当贵。餐厅店
