论文查重完以后，如果重复率比较高，我们还需要对论文进行修改和降重，论文降重的原则是修改时间、修改态度和修改方法。修改时间是指在论文重复率下降的过程中，必须给自己足够的时间修改，不要着急，着急修改不仅不能达到效果，还会造成论文问题增多，白白浪费检测费用。我们可以提前检测论文，给自己足够的时间进行论文修改。修正态度是指在降低重复率的过程中，不要太着急。降低重复率，任重而道远，论文出现重复率，做好心理准
1、去量纲指是去除数据单位之间的不统一，将数据统一变换为无单位（统一单位）的数据集，也可以作为指标的权重，进行后续的加权计算。2、数据归一化数据分标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。A、对一维数据的缩放有如下定义：0-1归一化（normalization
在进行数据分析时，数据具有单位是非常常见的，比如说GDP可以以亿作为单元，也可以以百万作为单位，那么此时就会出现由于单位问题导致的数字大小问题；这种情况对于分析可能产生影响，因此需要对其进行处理，但是处理的前提是不能失去数字的相对意义，即之前数字越大代表GDP越高，处理后的数据也不能失去这个特性，类似这样的处理我们统称为量纲化。也或者计算距离，数字1和2的距离可以直接相减得到距离值为1
转自：https://www.jianshu.com/p/c21c0e2c403a 1.min-max归一化 针对每一个特征，最小-最大缩放：x-min/(max-min)， 这样就缩放到了[0,1]之间，就会有一个范围，对应sklearn.preprcessing中的MinMaxScaler 。 ...
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2021-10-23 16:16:00
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随着数据分析相关领域变得火爆，最近越来越多的被问到：数据分析如何从头学起？其中很多提问者都是商科背景，之前没有相关经验和基础。我在读Buisness Analytics硕士之前是商科背景，由于个人兴趣爱好，从大三开始到现在即将硕士毕业，始终没有停下自学的脚步。Coursera和EDX等平台上大概上过20多门网课，Datacamp上100多门课里，刷过70多门。这篇文章是想谈一谈个人的数据分析学习经
## 去哪儿数据分析报告实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“去哪儿数据分析报告”。首先，让我们来看一下整个流程的步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 数据收集 |
| 步骤二 | 数据清洗与处理 |
| 步骤三 | 数据分析 |
| 步骤四 | 数据可视化 |
| 步骤五 | 报告生成 |
接下来，我将逐步解释每个步
我们都知道，现在“数据分析”这个词可谓是耳熟能详。在数据分析行业中，有很多的技术，比如说数据挖掘、数据分析、人工智能、深度学习、人工神经网络、机器学习等等。很多朋友都想好好的了解一下数据分析行业的实际情况，在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据分析行业中的数据分析和数据挖掘。1.数据分析数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的
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2023-08-07 19:31:16
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本篇主要讲解的知识：数据分析中数据去重的概念及目标如何借助df.describe()帮助去重df.drop_duplicates()如何简单高效去除重复列什么是数据去重？很多刚入门 入坑然后他们啪啪一顿敲，跑出来的结果连外行看起来都觉得怪怪的。他们便疑惑了，我做的数据预处理，数据去重有什么不对的吗？数据去重不就是把一样的行或列删掉就完事儿吗？事实上，数据去重并不是简单地把数据表中相同的行列舍掉就可
分析的基础概念和实践都是通用的，这些概念和实践可以应用于重复型分析。分析有两种不同的类型：开放式连续分析和基于项目的分析。开放式连续分析常用于企业的结构化数据领域，但是在重复型数据领域很少使用。在开放式连续分析中，分析是从数据的收集开始，对数据进行提炼和分析，当完成数据分析后就会根据分析结果做出决策，通过决策的使用收集更多的原始数据重复分析过程。另一种类型的分析系统是基于项目的分析，对于基于项目的
Pandas指定行进行去重更新值加载数据sample抽样函数指定需要更新的值append直接添加append函数用法根据某一列key值进行去重（key唯一） 加载数据首先，我们需要加载到所需要的数据，这里我们所需要的数据是同过sample函数采样过来的。import pandas as pd
#这里说明一下，clean_beer.csv数据有两千多行数据
#所以从其中采样一部分，来进行演示，当
现在很多人不是在学习数据分析的路上，就是在考虑要不要学数据分析的路上，无论是他或她之前所学的专业是理工学科还是文史学科，也无论他或她现在做的工作是不是数据类工作。 如此多的人学习数据分析，再次说明数据分析这个职业非常火爆。至于为什么火爆，无需多言。我们关心的是做数据分析需要什么知识和技能，怎样做数据分析，如何才能成为一个优秀的数据分析师。 转行做数据分析有两年时间了，虽然还不能算作是优秀的数据分析
我们获取数据的渠道有很多，基本可以分为自己获取和使用外部工具获取两种方式。关于自己获取的途径，App可以选择“埋点”、log等方式，而Web可以通过log、日志与按钮埋点等方式。很多第三方会提供外部工具服务，比如最常用的Google Analytics（谷歌分析）、百度统计等。 获取数
[toc] 1.去重复:duplicated 输出结果： 2.替换:replace 输出结果：
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2020-02-20 21:18:00
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数据分析可视化是一种将数据转化为可视化图形的技术，主要用于帮助人们更直观、更清晰地理解和分析数据。在实现"去哪儿网数据分析可视化"这个任务中，我们可以采用以下步骤来完成。
**步骤1：数据收集和处理**
首先，我们需要收集来自"去哪儿网"的数据。这些数据可以包括用户的搜索行为、酒店的评价、航班的预订情况等等。在收集到数据后，我们需要对数据进行处理，包括数据清洗、去重、格式转换等操作，以便后续的分
基于两步法的网格去噪算法顾名思义包含两个步骤：首先对网格表面的法向进行滤波，得到调整后的网格法向信息，然后根据调整后的法向更新顶点坐标位置，下面介绍三篇该类型的文章。 [Sun et al. 2007]文章首先介绍了当前法向滤波方法以及顶点坐标更新方法，然后提出自己的法向滤波方法和顶点坐标更新方法。 法向滤波方法： 1.均值滤波（mean filter）：ni’ = norma
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
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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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
1、点击流数据模型
1.1、点击流概念
点击流（Click Stream）是指用户在网站上持续访问的轨迹。这个概念更注重用户浏览网站的整个流程。用户对网站的每次访问包含了一系列的点击动作行为，这些点击行为数据就构成了点击流数据（Click Stream Data），它代表了用户浏览网站的整个流程。 点击流和网站日志是两个不同的概念。点击流是从用户的角度出发，注
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2023-08-23 15:19:36
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