文章目录3.2.3 Python 标志转换3.3.4 Python 数据降维3.3.7 Python 处理共线性问题3.6.4 Python 数据抽样3.8.3 Python 相关性分析4.1.6 Python 聚类分析4.2.6 Python 回归分析4.3.6 Python 分类分析4.5.5 Python 异常检测分析 3.2.3 Python 标志转换import pandas as p
函数型数据分析1.是将观测看成是在无穷维的空间上，但实际上样本曲线只能在有限的时间节点上观测。2.第一步，就是离散观测点的函数型重构。最普遍的解法是考虑样本路径属于一些基函数张成的有限维空间；另一个接发是基于函数的非参数光滑方法；如果观察的样本曲线没有误差，就直接用；如果存在误差，还要加上误差项，那么选择合适的基函数后，还要smoothing。这时，每个Xi(t)Xi(t)基函数的系数被逼近为 &
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2023-05-31 09:09:32
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Excel的统计函数用于对数据区域进行数据统计分析。在Excel中的统计函数有很多个，下面将介绍常见的统计函数的功能，语法，参数以及实例展示。一、COUNT函数（1）功能COUNT函数用于统计参数中包含数字的个数。（2）格式=COUNT(value1,[value2],...)注：Excel中所用所有标点符号均为英文格式下的标点符号。（3）参数value1：必需参数，表示计算其中数字个数的第一个参
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2023-08-09 20:43:21
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Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。很多传统行业的数据分析师甚至只要掌握Excel和SQL即可。对于初学者，有的时候并不需要急于苦学R语言等专业工具(当然会也是加分项)，因为Excel涵盖的功能足够多，也有很多统计、分析、可视化的插件。只不过我们平时处理数据的时候很多函数都不知道怎么用。关于Excel的进阶学习，主要分为两块：一个是数
函数可以被我们想象成一个盒子，专门负责将输入转换成输出，不同的函数对应不同的输出。 =Vlookup( lookup_value ,table_array,col_index_num,[range_lookup] ) 上文的 Vlookup 就是一个经典函数。函数中包含参数，括号里的部分都是参数。我们可以把参数想象成盒子上的开关。vlookup 就有四个开关，不同开关组合决定了函数的输入和输出。
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2023-08-09 20:43:13
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常用模块import pandas as pd常用函数1、pd.read_csv(): 读取csv文件Data = pd.read_csv('Data.csv',sep=',',dtype=object)2、pd.to_csv(): 写入csv文件链接: link3、head(): 返回前n行的dataframetail():返回后n行的dataframehead() 函数：返回前n行的dataf
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2023-05-23 18:01:44
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大圣众包小编根据平时工作需要及以往遇到的问题给大家总结些EXCEL中的函数。 1、先说说统计函数吧： large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 统计函数在数据分析中十分有用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到，用法就不一一解释了，大家看英文也应
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2023-09-11 17:09:08
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别院深深夏席清，石榴开遍透帘明。树阴满地日当午，梦觉流莺时一声。-《夏日杂诗》在这炎炎夏日，有没有像小编一样的数据分析师忍着高温在处理这些繁琐的数据，即使被数据虐的千百遍还是对她如初恋。那小编呢还是给大家分享一下怎么来讨好这个初恋吧!这里主要列举了数据分析最常用的三个函数，有了这三个函数，初恋变的不再那么难以琢磨啦。一 拉关系——vlookup，根据查找值找出对应的值二 情场点兵——countif
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2023-09-07 17:54:12
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一、漏斗分析是什么？我们都知道，漏斗分析是数据分析中的一个重要方法。漏斗分析是能够在用户行为和数据方面客观反映用户的行为状态以及从起点到终点各阶段用户的转化率情况的这么一款分析模型。以营销漏斗模型为例，营销漏斗模型指的是营销过程中，将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化了营销过程各个环节的效率，帮助找到薄弱环节。实际上，就是分解和量化。如果你还是看不明白，我来举个例子你
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2023-10-09 20:32:38
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当我们有比较紧急、常规的数据处理工作，使用Excel很便捷迅速。下面整理了Excel中的函数，作用大致分为几类：文本清洗、关联匹配、逻辑运算、统计、时间序列。一、文本清洗函数用于文本的查找、替换、处理等 很多时候我们在处理日期和时间时，不宜直接进行四则运算，需要使用Text函数保证格式不受影响，这里介绍一下Text函数的几个妙用——=TEXT(日期,“aaaa”) 返回星期几 =TEXT(列A-列
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2023-09-01 13:22:45
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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))
大数据分析六种方法：数字和趋势、维度分解、用户分群、转化漏斗、行为轨迹、留存分析。看数字及趋势是最基础进行展示相关数据管理信息的方法，对于谁符合一定的行为或背景资料，分类处理用户。 大数据分析方法如下： 一、数字和趋势 看数字、看趋势是最基础进行展示相关数据管理信息的方式。在数据分析中，教师可以同时通过直观的数字或趋势图表，迅速发展了解例如市场的走势、
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2023-10-26 22:27:36
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2023-01-29 学习笔记
知乎上的一篇文章，虽然之前对深度学习相关模型有所了解，但通过这篇文章了解了更多模型的应用场景，同时也知道了日常一共有多少种实用模型。Excel/Python/sql/PowerBI/Pyecharts这些只是工具，一些经典的数据分析模型和应用场景值得了解学习；模型是指对于某个问题或客观事物、规律进行抽象后的一种形式化表达方法；第一类，基于理论逻辑的弱数据商业模型这一
数据分析有很多模型，其中最常见的就是AARRR模型和漏斗模型，相信大家对AARRR模型有了一个比较深入的了解，其实在数据分析中漏斗模型也是一个十分常见的模型。在这篇文章中我们就简单为大家介绍一下关于漏斗模型的知识，以便于让大家更好地了解漏斗模型。其实漏斗模型广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。之所以称为漏斗，就是因为用户或者流量集中从某个功能点进入，当然这是可
目录简单函数逻辑函数文本函数引用与查找函数本文整理了用excel数据分析时的几种常用函数： 简单函数（包含加总、计数、平均、最值、排序、乘积、除余、取整） 逻辑函数（包含if、iferror、and、or) 文本函数（包含文本提取、文本查找、文本替换、文本转换及合并） 引用与查找函数（vlookup、hlookup、lookup、indirect、index、match)简单函数1.加总求和函数①
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2023-08-30 07:45:52
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我们都有这种感觉，一些新知识如果不常使用，就会慢慢忘记。以至于，在做实际项目时，还是局限于自己认知范围里的那些API。要想克服这个弊病，真正将过往所学应用起来，可能需要真正吃透，并多思考，吸取精华，深入骨髓。近日，推送过一个关于数据分析的系列，主要参考了Pandas官方文档。今天，做一个小结，回顾复习下。以下所写未必足够专业，甚至某些术语值得批判，大家凑合着看吧，如果能帮我指正，不胜感激。Pand
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2023-09-21 16:57:49
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1 、sum（）函数求和语法是 SUM(number1,[number2],…)2 、sumif（）函数条件求和sumif函数语法是：=SUMIF(range，criteria，sum_range) sumif函数的参数如下： 第一个参数：Range为条件区域，用于条件判断的单元格区域。 第二个参数：Criteria是求和条件，由数字、逻辑表达式等组成的判定条件。 第三个参数：Sum_range
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2023-05-23 13:41:21
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该项目从网上爬取并分析彩票数据，为用户查看和初步分析往期数据提供一种简易的工具。
原创
2020-04-19 11:58:00
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1、数据理解导入数据集文件、查看数据集前5条信息，查看数据集大小和摘要信息。df = pd.read_csv('../input/telco-customer-churn/WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv')
df.head()
df.shape
#执行df.shape会返回一个元组，该元组的第一个元素代表行数，第二个元素代表列数，这就是这个数据的基本形状，
利用Python进行数据分析最核心的库就是Pandas，可以说，掌握了Pandas库，Python数据分析就属于中阶水平了。在《一次简单、完整的全流程数据分析，让我们不再害怕Python 》一文中我们介绍了Python进行数据分析全流程的几个主要函数。但由于实际中的分析需求可能比较复杂，就要求对数据做更加复杂的处理。所以，我们有必要提前准备一些常用的函数，这些函数不用全部会，知道有这些函
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2023-08-11 17:25:51
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