当谈到数据分析和可视化时，许多人会思考使用哪种编程语言来实现这一目标。在IT行业，最流行的两种编程语言是Matlab和Python。这两种语言都有广泛的应用，但是对于初学者来说，选择哪种语言可能会有些困难。在本文中，我们将比较Matlab和Python这两种编程语言的优缺点，以便帮助读者选择适合他们的编程语言。一、概览Matlab是一种数值计算和科学计算语言，最初是由MathWorks开发的。它的
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2023-08-08 09:14:11
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数据质量分析主要是检查原始数据中是否存在 脏数据 ，并做相应的处理，是数据预处理的前提，主要包括以下几种：缺失值 ：记录的缺失或某个字段信息的缺失，一般的做法是删除、插补或者不作处理。异常值 ：也即离群点，常用 简单统计分析 ， 3 σ \sigma σ 原则 ， 箱图分析 。1、 简单统计分析 ：先对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据是不合理的，如199岁的年龄显然不合理）；2、 3 σ
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2023-08-30 20:47:59
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# MATLAB大数据分析
## 引言
大数据分析是当前社会中非常热门的研究领域，它主要涉及从大规模数据集中提取有价值的信息和洞察力。MATLAB作为一种功能强大且易于使用的编程语言和开发环境，在大数据分析中扮演着重要的角色。本文将简要介绍MATLAB在大数据分析中的一些常用技术和方法，并提供相应的代码示例。
## 数据导入
在进行大数据分析之前，我们首先需要将数据导入MATLAB环境中。常见
原创
2023-08-26 09:37:38
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如何处理大规模的快数据集大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。此趋势的主要驱动因素是不断增加的信息数字化。采集设备的数量和类型以及其他数据生成机制无时无刻不在增加。大数据源包括来自仪表传感器、卫星和医疗图像的流数据，来自安全摄像机的视频以及派生自金融市场和零售运营的数据。上述来源的大数据集可以包含千兆字节或百万兆字节的数据，并且每天以兆字节或千兆字节的级别增长。大数据使分析师和
# Python和R语言在大数据分析中的应用
## 引言
随着技术的发展，大数据分析在各个领域中扮演着越来越重要的角色。而Python和R语言作为两种常用的数据分析工具，也被广泛应用于大数据分析的过程中。本文将介绍Python和R语言在大数据分析中的应用，并给出一些示例代码。
## Python在大数据分析中的应用
Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，它有着丰富的数据分析库和工具，
原创
2023-07-28 11:31:37
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实验名称R语言大数据分析工具的安装与应用专 业软件工程姓 名 学 号 班 级软件16-1班 一、实验目的： 学会R语言大数据分析工具的安装与应用过程 二、实验内容： 在Windows平台上安装并配置R语言大
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2023-11-17 16:53:46
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如今的社会是互联网大数据的年代，我们日常生活的各个方面都和互联网大数据有着密不可分的关联。大数据时代的来临衍生了大数据分析。越来越多的应用软件和企业运营都开始接触和使用大数据相关的技术了，下面我们就一起来了解一下，关于大数据分析我们需要掌握哪些方面。 大数据分析我们需要掌握哪些方面 1.Analytic Visualizations(可视化分析) 不管
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2024-01-06 09:02:33
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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
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2023-09-20 22:57:43
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对于 Pandas 运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及 Dask ，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas 和 Numpy 大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合 RAM&n
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2024-02-29 19:25:38
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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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matlab数据分析，优化等数据分析 数据分析--做图mm6files\mm1701.m 数据分析—统计分析和通用数据分析 (求均值及如何指所求维,如何求各数据采样对均值的偏离量)精通matlab综合辅导与指南\17Chap9.doc 实验数据的处理：数据插值精通matlab综合辅导与指南\18Chap11.doc 数据插值:一维函数interp1,二维函数interp2 ; 注意： 首先，不能要
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2023-09-08 15:01:02
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1、pandas数据结构之DataFrameDataFrame生成方式：1、从另一个DataFrame创建。2、从具有二维形状的NumPy数组或数组的复合结构生成。3、使用Series创建。4、从CSV之类文件生成。下面介绍DataFrame的简单用法： a)：读取文件代码：from pandas.io.parsers import read_csv
df=read_csv("H
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2024-08-23 18:53:14
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R语言——什么是数据分析数据数据：是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符合的组合为什么要做数据分析我们可以通过数据分析的结果来指导决策数据分析的过程数据采集---->数据存储---->数据分析---->数据挖掘---->数据可视化---->进行决策1.数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始
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2023-10-03 12:44:16
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作者：东哥起飞对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其他社区项目（如Numpy，Pand
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2023-08-31 22:35:17
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数据分析的步骤 第一步：提出问题 第二步：收集数据 第三步：数据处理和清洗 第四步：数据分析 第五步：可视化，得出结论一、提出问题 一个数据分析的过程，其实是从数据中得到结论的过程。但分析的起点并非数据，而是问题！ 先确定问题是什么，再投入精力从相关的数据中挖掘答案。二、收集数据 通常情况下，我们想要收集数据，会有4种数据的来源：1.观测和统计得到的数据2.问卷和调研得到的数据3.从数据库中获取的
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2023-09-11 17:04:06
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数据分析流程数据分析的流程和思路主要分为五部分，分别是 提出问题、收集数据、数据处理和清洗、数据分析以及可视化。那我们先从提出问题和数据收集开始，一般想收集数据主要有四种来源：观测、统计、问卷、调研、数据库以及网络爬虫。三、数据清洗1数据预处理#导入数据分析包import pandas as pdimport numpy as np▲理解这份数据集▲结合代码来看数据.2调整数据类型3修改列名4选择
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2023-08-07 20:48:50
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如果您曾经想通过流数据或快速变化的数据在线学习Python，那么您可能会熟悉数据管道的概念。数据管道允许您通过一系列步骤将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式。数据管道是数据工程的关键部分，我们将在新的“ 数据工程师之路”中进行讲授。在本教程中，我们将逐步使用Python和SQL建立数据管道。 数据管道的一个常见用例是找出有关您网站访问者的信息。如果您熟悉Google Analytics(
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2024-05-16 10:35:17
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作者：东哥起飞首发于公众号：Python数据科学对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其
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2023-08-31 21:28:47
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Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Lear
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2023-07-29 23:39:21
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出差中…………，换pc了，没有开发环境，看看其他口味的课程 数据工作流抛出问题——数据——数据研究——问题结论——解决方案用py用py来分析数据，结合很多包，py类比手机，安装不同app就是安装不同的包知道2神器，火车头，Gephi。数据采集与分析火车头简单教程：A、网址识别 （*）强大的变量，和bs4一样，唯一定位即可原理：超链接 1、1级网址识别，（
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2024-04-30 14:26:38
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