大家好呀，本次全国大学生数据分析大赛开赛后我一直在做，然后昨天是已经完成了A题的成品，至此，A、B两题全部求解结束，都有了完整成品，大家可以看本文章最下面的卡片。里面还有AB题的讲解视频哈，然后本文章是A题的一个图文版讲解，保姆级别的教程哈，我会手把手教大家怎么去做这道题。先定下主基调，没想到做了快两天才做完A，这道题比我预想的要麻烦很多，模型不难，本质上就是分类汇总＋绘图＋预测，难点在于这道题数
这个比赛偶然在saike上看到的，不是很难比较水，由于是单人参赛，秉持着巩固锻炼一下自己的数据挖掘和机器学习水平的想法就报名了。由于赛题确实没什么含金量，7天的比赛3天我就把论文和代码写完了。不过也得益于我以前存过情感分析的深度学习bert模型代码，所以最后的训练效果非常好。最后离一等奖差了五名，有点遗憾但是也捞了个二等奖。给大家参考一下思路和代码吧题目选择——题目 B：餐饮服务评价情感倾向分析餐
AETA地震预测 AI 算法大赛——Helloworld队比赛方案（亚军） 首先很幸运拿到AETA地震预测AI数据分析大赛的亚军，非常感谢我的大佬队友（也是我的学弟）。我第一次参赛没有思路也没有经验，想先做一个可行性分析，做一个大而全的方案，导致的后果就是无从下手。队友直接给我上了一课，别想太多，先定一个简单的方案先试着，后期再做改进，不管三
现如今，大数据的发展越来越好，也越来越多的企业中大数据分析已经朝着更好的方向发展。也正是因为这个原因，数据分析行业的人才需求也变得火爆起来，尤其是数据分析、数据挖掘、数据科学家等高端人才，越来越稀缺。
当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂还具有强大的编程能
题目 B：餐饮服务评价情感倾向分析 完整解题
餐饮行业被誉为“永不落幕的黄金行业”，一方面是其“民以食 为天”的刚需特性，另一方面是较低的创业门槛，使得行业竞争激烈。 中国餐饮市场经过迅速发展，产业链逐步完善，餐饮外卖市场逐步成 熟，在网络和疫情的影响下，年轻人的线上消费倾向进一步养成，很 大程度上也助推了餐饮行业的线上发展。对餐饮企业来说，结合线上 线下精细化运营，把握好用户评价，才能在竞争
题目： 数据来了，废话不多，直接上python!读取数据import pandas as pd
###step1 数据清洗
# 读取数据
df=pd.read_csv('./台北房产数据集.CSV')数据基本概述# 打印数据样本个数
print(df.shape[0])
# 打印数据描述性统计情况
print(df.describe().T)
print(df.min())
print(df.ma
# 大学生大数据分析技术技能大赛题库 Excel 实现指南
## 引言
在当今的信息化时代，数据分析已成为各个行业的重要技能之一。在大学生大数据分析技术技能大赛中，有一个相关的任务是创建一个题库的 Excel 文件。本文将为初学者提供一个详细的流 程以及相应的代码，以便快速实现这一目标。
## 流程概要
以下是实现大学生题库 Excel 的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# 大数据分析高级技能证书实现流程
## 1. 确定学习目标
在开始学习大数据分析高级技能证书之前，首先需要明确学习的目标和目标时间。了解自己的起点和终点，制定学习计划。
## 2. 学习基础知识
在进行大数据分析之前，需要掌握一些基础知识，包括数据结构、算法、统计学等。这些基础知识将为后续的学习打下坚实的基础。
## 3. 学习编程语言
大数据分析中常用的编程语言有Python、R等
原创
2023-08-18 04:54:47
101阅读
一、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他领域。
数字时代监控运维系统数据量暴增，指标、日志、代码堆栈、网络数据包等等时间序列数据从每天几百兆采集量膨胀到每天上百GB，上TB。由于故障总是偶发，而监控数据在故障发生回朔时才更有价值。如何利用这些低价值密度的海量数据呢？传统监控系统要么只是针对指标、日志等单一类型数据提供分析能力，要么只针对网络、基础设施、应用中间件提供监控能力。随着应用系统快速复杂化，政府、企业现有数据孤岛式的监控系统已经严重阻碍
大数据的迅猛发展使得越来越多的人加入到这一行业，数据分析便是对大数据的潜在作用进行挖掘的途径。行业的巨大需求和丰厚的报酬，吸引着一大批要来从事数据分析行业的人，在学习数据分析时，需要掌握哪些技巧和工具，数据分析的类型又是哪些。数据分析数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。需要掌握的
传统数据分析无法应对大数据的出现，大数据本质上是结构化和非结构化的大数据。能够在关系数据库管理系统上进行导航并使用统计算法得出见解的需求还更多。 好消息是，无论您处理的是小型数据集，大型数据集，还是非结构化数据集，分析部分均保持不变。大数据中最需要的是每分钟从庞大的数据处理量中提取相关信息的能力。这需要技术与传统分析联手。 现在让我们看看成为大数据分析师所需的一些关键技能–
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2023-08-21 10:34:38
63阅读
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。 01 要打好扎实的 SQL 基础 SQL 基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数
客户需求： ①统计数据中排名前十的 所有榜单歌手出现次数 绘制直方图 ②对排名前三的歌手绘制饼图 查看他们的歌曲主要出现在哪些榜单 ③对出现次数多的歌名做词云图（前20）一. 快速搭建环境1.1 由于是新电脑所以我花了一点时间在环境搭建上。首先安装anaconda，（自带jupyter，pandas，matlibplot）由于官网下载的太慢了，我选择了清华下载(安装基本上就是一直下一步，我只改了安
前言响应战忽局号召，坚信局座忽悠，大数据是第四次工业革命的主题之一，是当下乃至以后最值得投入学习的技术之一。大数据在实际工作中，主要是数据分析师的岗位。本文针对大数据的主要技术和工具概念进行了汇总，这些技术也是在数据分析师岗位的技术要求中普遍需要的。每个汇总都有或详或略的介绍，并且都附有较为科学完善的指导教程。 文章目录前言1. SQL2. BI（Business Intelligence）2.1
现如今，数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好，使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因，数据分析行业的人才也开始变得火热起来，尤其是高端人才，越来越稀缺。当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大
Kaggle
是一个数据建模和数据分析竞赛的平台。企业和研究者可在其上发布数据，统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛，通过“众包”的形式以产生最好的模型。 Kaggle可以分为Competitions竞赛、Datasets数据集以及Kernel内核三个子平台、配套的Forum论坛模块以及供各类公司或组织招聘人才的Jobs模块。 Statistics截止到2016年5月份，Kaggle拥有超过
目录题目任务 1 数据处理与分析任务 2 数据可视化分析任务 3 自动售货机画像任务一任务二任务2.1任务2.2任务2.3任务2.4任务2.5 题目任务 1 数据处理与分析任务 1. 1 根据附件 1 中的数据，提取每台售货机对应的销售数据，保存 在 CSV 文件中，文件名分别为“task1-1A. csv”、“task1-1B. csv”、…、 task1-21E. csv”。任务
目录一、项目概述1、概述二、字段解释分析1、数据字段2、应用大类3、应用小类三、项目架构四、数据收集清洗1、数据收集2、数据清洗五、Sqoop使用1、简介2、Sqoop安装步骤3、Sqoop的基本命令六、数据导出七、数据可视化1、概述2、步骤八、扩展1、各个网站的表现能力2、小区HTTP上网能力3、小区上网喜好4、查询语句一、项目概述1、概述 ①、当用户通过网络设备(手机、平板电脑、笔记
首先，是数据分析的模块，numpy 高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，比如pandas，scipy，matplotlib都依赖他，所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。然后，pandas 主要用于进行数据的采集与分析，scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如积分，微分方程求样等。matplotlib 作图模块，结合其他数据分析模块，解
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2023-06-28 14:23:32
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