因为Anaconda 和 Jupyter notebook已成为数据分析的标准环境。为了开始我的python数据分析之路，今天我将安装Anaconda 和Jupyter notebook，并展示其流程简介：Anaconda是包管理器和环境管理器 2. 安装Anaconda？官网链接 如果官网地址网速太慢无法下载，可以通过我分享的百度云链接下载：链接：https://pan.baidu.com/s/
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2024-09-29 23:15:14
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目录：一.python如何安装第三方包二.Numpy的语法三.Pandas的语法四.Matplotlib的语法五.Sklearn的语法六.大数据组件的知识七.Linux的基本命令八.Excel九.SQL十.统计概率十一.机器学习十二.python中函数的参数一.python如何安装第三方包import numpy as np1.pycharm中以点击的方式安装2.Anaconda环境下，先cond
# 数据分析电脑配置实现教程
## 一、流程
首先，让我们来看一下整个实现“数据分析电脑配置”的流程：
```mermaid
erDiagram
数据分析电脑配置 ||--|| 选择CPU
数据分析电脑配置 ||--|| 选择内存
数据分析电脑配置 ||--|| 选择显卡
数据分析电脑配置 ||--|| 选择硬盘
数据分析电脑配置 ||--|| 选择显
原创
2024-05-19 04:38:07
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作为一个科研民工，顺手的工具能让自己的搬砖过程顺利许多。本期我们邀请到了梦马来为大家推荐一些有利于科研的笔记本(台式机)配置。PS：如若内容读起来有点困难，可直接划到下方图片，查看具体型号推荐哦~关于电脑配置的选择，首先得从需求出发 ，在满足自身需求的前提下可以根据预算进行选择。我们日常科研学习中经常使用到的软件主要有E-Prime和Matlab。其中的E-Prime对硬件的需求不是那么高，主流的
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2024-08-06 09:25:01
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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从零开始学R（一）——R语言简介大数据时代来临，各行各业都更青睐数据思维，但是很多小伙伴在面对各式各样的数据分析软件时非常烦恼，不知如何下手。作为一个攀爬在数据高山的秃头少年，我非常理解初学者在探索数据分析过程中的痛苦。因此，我想在这里以介绍的形式帮大家循序渐进，从零开始学R。R是什么R是一款开源的、免费的、专注于数据分析的软件。它通过代码来控制相应的程序，通过对内嵌的数据集(data set)或
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2023-06-21 11:21:10
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做数据分析时，拿着手里的数据不知道怎么分析、从什么维度分析。来给大家分享7种最常用的数据分析方法，让你轻松运用数据分析解决实际工作问题，提升核心竞争力。一、漏斗分析法漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与
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2023-12-08 10:49:14
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
252阅读
目录电影数据集介绍加载数据数据探索和清洗评分最多的电影评分最高的电影评分与年龄的关系不同年龄段对某部电影的评分电
原创
2024-05-24 10:15:23
252阅读
本实验主要目的是演示如何从原始数据获取信息。其中有些信息无法给出重要结论，而有些信息能够验证假设，增加我们对系统状态的认识，而找出
原创
2024-05-24 10:29:41
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AI Conference 北京站O'Reilly AI Conference 于 6 月 18 - 21 日在北京成功举办。整场会议干货满满，可谓技术盛宴。在第二天的 keynote 主题演讲环节，MIT 电气工程与计算机科学副教授 Tim Kraska 带来了 MIT 与布朗大学研究人员研发的最新成果——北极星交互式数据分析系统，该系统能够让无论专业还是非专业人士，都能更方
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2023-10-02 14:52:44
125阅读
1.1数据分析概述1.1.1数据分析的原则(1)数据分析是为了验证假设的问题，需要提供必要的数据验证。在数据分析中，分析模型构建完成后，需要利用测试数据验证模型的正确性。(2)数据分析是为了挖掘更多的问题，并找到深层次的原因。(3)不能为了做数据分析而做数据分析。1.1.2数据分析的步骤(1)探索性数据分析EDA从多种渠道获得了大量的可能杂乱无章、看不出规律的数据的时候，首先需要在没有多少经验的情
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2023-07-17 21:57:58
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作者：小熊妹天继续分享九大数据分析方法系列：矩阵分析法。矩阵分析法是在各路数据分析文章中，出现频率最高的词。甚至有不懂行的小白把它捧到“核心思维”，“底层逻辑”的高度。哈哈，才没有那么神呢。一、矩阵分析法是干什么的？数据分析领域，有一个简单，但非常致命的核心问题：“到底指标是多少，才算好？”为了这个问题，公司里经常吵成一团。矩阵分析法就是试图解决这
PCA（Principal Component Analysis）是常用的数据分析方法。PCA是通过线性变换，将原始数据变换为一组各维度线性无关的数据表示方法，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。1. 降维问题数据挖掘和机器学习中，数据以向量表示。例如某个淘宝店2012年全年的流量及交易情况可以看成一组记录的集合，其中每一天的数据是一条记录，格式如下： &
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2024-03-14 14:46:06
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我也只是个学生物的小垃圾，这个文章是写给看不懂图的那些人的，大佬勿入。 文章纯手打，可能存在错别字；我尽可能用最简单易懂的语言来解释这些图。如果文章出现漏误，请各位批评指正。 目录看我VENN图rank abundanceRank abundance计算多样性指数alpha多样性指数Chao1丰富度估计量（Chao1 richness estimator）香农-威纳指数（Shannon Wiene
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2023-08-09 00:31:01
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pandas数据读取import pandas
csv_info = pandas.read_csv('food_info.csv')
print(type(csv_info)) #<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(csv_info.dtypes) #ps:字符型为object
print(csv_info.head()
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2024-07-04 15:21:15
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读取数据之前系列文章和代码的最后末尾均可自行保存每次操作后的数据，比如新创建的那些列等等。import pandas as pd
df = pd.read_csv('Sina_Finance_Comments_All_20180811_Cleaned.csv',encoding='utf-8')
df.head(2)
复制代码百度地图创建应用本回使用百度地图开放平台的 API 获取经纬度数
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2023-08-30 13:49:59
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by Lucas Kohorst 卢卡斯·科斯特(Lucas Kohorst) (Basic data analysis on Twitter with Python)After creating the Free Wtr bot using Tweepy and Python and this code, I wanted a way to see how Twitter users were
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2023-12-05 21:46:39
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