本次推文将分享关于辅助线和点的相关功能介绍，在统计图添加辅助线或辅助点，可以快速发现关注数据所在的位置，或者明确与目标的差异情况等。SuccBI支持为图表添加参考分析，包括常量线、比率线、平均线、最大值、最小值、参考线、参考点、参考区间等。可以轻松快速实现为图表增加辅助线等内容，好奇吗？赶紧往下看！ 基准线 为统计图添加基准线，帮助快速发现实际数据与计划数据的差距，增强图表的专
目录1：作业题目2：答案第一题代码执行效果第二题代码执行效果第三题代码执行效果第四题不该变原数组代码执行效果改变原数组代码执行效果第五题代码执行效果第六题代码执行效果第七题代码执行效果第八题代码执行效果第九题代码执行效果第十题代码执行效果第十一题代码执行效果第十二题代码执行效果 1：作业题目np.random.seed(1)
np.random.randint(0,20,size=(4,5))
前言1.为什么选择Python进行数据分析?Python是一门动态的、面向对象的[脚本语言]，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其
目录：研一Python期末作业B题（思路分享）一、题目介绍1.1 A题1.2 B题二、B题思路讲解2.1 问题的引入2.2 不平衡数据集2.2.1 不平衡数据的实例2.2.2 不平衡数据集导致的问题2.2.3 不平衡数据集的主要处理方法2.2.4 不平衡（均衡）数据集常用的处理方法实战2.3 检查是否存在空值2.4 数据分析过程2.5 数据编码2.7 数据集采样2.8 模型的建立与求解2.9 最
python数据分析期末复习归纳（更新中） 文章目录python数据分析期末复习归纳（更新中）前言一、python语言基础二、内建数据结构、函数、文件（重点）元组列表内建序列函数字典函数三、Numpy基础（重点）四、pandas入门（重点）SeriesDataFrame五、数据载入六、数据清洗与准备七、数据规整：连接、联合与重塑八、绘图与可视化GOOD LUCK ! 前言可以通过《利用Python
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2023-06-19 21:31:56
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文章目录前言一、简答题二、编程题总结 前言接上篇博文的总结，本篇博客来总结简答题和编程题。一、简答题1、简述python中利用数据统计方法检测异常值的常用方法及其原理。 答：①散点图：通过散点的分布，可以观察出偏离拟合模型的异常数据点；②箱线图：大于上限max，小于下限min的为异常值。 ③3σ法则：在正态分布的假设下，距离平均值3σ之外的值出现的概率小于0.003.因此根据小概率事件，可以认为
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2023-08-07 18:16:04
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数据科学是从非学科原理角度从事物的结果和事物的表现出发，基于实验数据了解规律认知规律应用规律的学科，是一类工具和方法。 数据应用一：有监督问题 在有监督的问题下，是否给一定量有标签的数据和无穷大的算力就可以得到完美模型？几个反例：数据无法提供足够的规律例如给到数据1 2 3 label：A1 2 3 label：B1 2 4 label：C求问1 2 3 预测值？在这种情景下数
利用Python进行数据分析（一）一、IPython及Python基础1、数据科学中的术语2、IPython 基础Tab补全内省%load执行剪贴板中的程序IPython快捷键IPython魔术命令3、Python 语法基础代码块缩进注释函数和对象方法调用变量和参数传递动态引用、强类型属性和方法导入比较运算可变对象与不可变对象标量类型类型转换日期和时间控制流三元表达式 一、IPython及Pyt
2.3 新建数据文件，数据字典（1）在名称栏输入变量id。（2）双击变量名id右边的变量或者单击变量视图标签，转到变量视图。（3）双击变量名“sex”右边的变量，或者单击【变量视图【】标签转到变量视图。注意：SPSS输入数据有如下注意事项： 1.字符型数据 在SPSS中，字符型数据值是区分大小写的，小写的m
阅读提示本文将提到Python数据分析与挖掘中的 数据探索与数据特征分析目录阅读提示 一、数据探索 1、数据质量的分析 2、异常值的分析 3、一致性分析 二、数据特征分析 1、分步分析 2、对比分析 3、统计量分析 4、周期性分析 5、贡献度分析 6、相关性分析 一、数据探索根据观测、调查收集到初步的样本数据集后，接下来要考虑的问题是:样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求?是否出现从未设想
广州空气质量数据分析一、背景二、提出问题三、数据处理3.1数据获取3.2数据集描述3.3数据清洗3.3.2 零值处理3.3.3创建季节列四、问题分析及求解4.1问题一 广州市的空气质量总体情况如何？4.2问题二 广州哪个季节的污染最严重？4.3问题三 空气质量主要受哪些因素影响？4.3.1分析方法4.3.2实验步骤4.3.3 结果分析五、结论六、参考文献 摘要 通过获取2017/01/01-
1、绪论 关于“大数据”与“数据科学”这两个概念的论述哪些是准确的？ ADE下面实例中哪些是“大数据分析”的代表性应用？ BDE关于“大数据分析生命周期”的论述哪些是正确的？ BE关于“大数据处理技术”的论述哪些是正确的？ CE下面关于大数据生态系统论述哪些是正确的？ AB2.云计算 为什么人们从追求单个更快的计算机转移到了追求更多的核，以及更多的机器 ABC关于仓库规模的计算机，下边哪个说法是错
数据分析1.数据分析定义2.数据分析的作用3.数据分析的基本步骤 3.1明确分析目的和思路3.2数据收集3.3数据处理3.4数据分析 （过程中的重点，必须确保正确）3.5数据展现3.6报告撰写 4.数据分析行业前景4.1蓬勃发展的趋势4.2数据分析师职业要求5.随着科技发展带来的挑战5.1分布式系统5.2海量数据处理数据分析1.数据分析定义数据： 计量和记录一起促成了数据的诞生数据分析：是指用适
前言
本篇文章是根据老师画的重点，作为期末大数据复习资料，持续更新中~目录一、大数据概念1.什么是大数据，大数据的意义是什么？大数据的特征是什么？2.大数据的技术支撑是什么？3.大数据的处理方法有哪些？二、数据采集与预处理1.Kafka数据采集2.数据预处理原理3.数据预处理方法4.数据清洗有哪些方法？5.数据集成要考虑的问题有哪些？6.数据变换主要涉及哪些内容？三.数据挖掘1.数据挖掘的概念2.
实验目的：理解JSON数据的基本结构掌握使用Gson解析JSON数据的方法实验内容：使用解析JSON文件获取天气预报信息，并将不同城市的天气信息显示在主界面中，应用程序运行时界面如图1所示。单击其他城市按钮时，将显示相应城市对应的天气信息，如图2所示。图1 程序运行初始界面 &nb
浙江省气象数据处理与分析报告一、题目要求：（1）从[中央气象台官方网站(http://www.nmc.cn/)；浙江气象台(http://zj.weather.com.cn/)]爬取所采用的数据 （2）对最近24小时各个城市的天气数据，包括时间点（整点）、整点气温、整点降水量、风力、整点气压、相对湿度等数据进行处理和分析 （3）使用echarts对数据进行可视化二、数据爬取使用工具（1）Googl
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2023-09-04 15:51:30
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文章目录0 前言1 课题背景2 数据处理3 数据可视化工具3.1 django框架介绍3.2 ECharts4 Django使用echarts进行可视化展示（mysql数据库）4.1 修改setting.py连接mysql数据库4.2 导入数据4.3 使用echarts可视化展示5 实现效果5.1前端展示5.2 后端展示6 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统
Android Studio利用阿里云获得天气数据一、准备工作，开启网络访问权限二、导包，添加依赖三、打开阿里云服务，注册加上实名认证，购买使用次数，有100次优惠，我们买那个就好了四、建立一个Api接口实现它五、核心代码六、实现效果总结 一、准备工作，开启网络访问权限AndroidManifest.xml加入<uses-permission android:name="android.p
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2023-06-15 06:08:07
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文章目录前言一、课前准备二、课堂主题三、课堂目标四、知识要点文档说明：VMware版本：linux版本1. 三台linux服务器的安装1. 安装VMware2. 通过Vmware安装第一台linux机器3. 为我们创建的linux虚拟机挂载操作系统4. 为我们的linux虚拟机设置网络配置5. 克隆第一台机器6. 更改克隆机器的IP地址2. 安装大数据集群前的环境准备1. 三台虚拟机关闭防火墙2
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2023-08-07 12:25:17
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AQI 的数据分析是一个非常好的训练的案例，唯一的不足就是数据是2015年的，但也没有办法，在Kaggle中也没有找到最新的数据，因此，就那这个数据来练手吧，由于内容过多，这次只推到数据的预处理，下次在放数据统计描述及分析.内容目录：Python：数据分析实战之AQI分析1.数据分析的基本流程2.明确需求和目的3.数据收集4.数据预处理4.1 数据整合4.1.1加载相关库和数据集4.1.2 数据总
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2023-07-24 16:36:31
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