目录1.创建一个3行3列的nadrray数组，数组元素为1，2，3，，，9这九个数。编写程序，计算输出其所有的元素的和.每行的均值以及每列的均值2.正则化一个5行5列的随机矩阵，并输出。正则的概念是假设a是矩阵中的一个元素，max和min分别是矩阵元素的最大值和最小值，则正则化后a=（a-min）/（max-min）3.如图所示4.设计程序，绘制函数f（x）=3*x**2+7*x-9，x属于0到8
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2023-11-25 10:51:19
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数据分析的步骤是有很多的，这是大家都知道的事情，但是大家知道不知道数据分析的方法都有哪些呢？在前面我们提到了不少，比如对比分析法、分组分析法、结构分析法、平均分析法、交叉分析法、综合评价分析法、杜邦分析法、漏斗图分析法、矩阵分析法等，我们在这篇文章中给大家解释一下这些方法，希望能够给大家带来帮助。首先说说综合评价分析法，这种方法有三点，第一就是评价过程是通过一些特殊方法将多个指
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2023-10-10 21:45:38
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方差分析（analysis of variance，简写为ANOV或ANOVA）可用于两个或两个以上样本均数的比较。应用时要求各样本是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体且各总体方差相等。方差分析的基本思想是按实验设计和分析目的把全部观察值之间的总变异分为两部分或更多部分，然后再作分析。常用的设计有完全随机设计和随机区组设计的多个样本均数的比较。 一、完全随机设计的多个样本均数的比较 又称
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2023-11-15 20:32:47
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# 数据分析中的Lift计算
在数据分析中，Lift（提升度）是一个重要的指标，常用于衡量特定事件的发生概率与其在随机情况下的发生概率之间的关系。Lift值的计算在市场营销、关联规则学习等领域有着广泛的应用，帮助分析用户行为、优化业务策略等。
## 1. Lift的定义
Lift可被定义为在推广某一产品或服务时，实际转化（如购买、点击等）与预期转化之间的比值。其计算公式为：
$$
\tex
一、公式法所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中提到过。举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解某产品销售额=销售量 X 产品单价销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量 + …渠道销售量=点击用户数 X 下单率点击用户数=曝光量 X 点击率第一层：找到产品销售额的影响因素。某产品销售额=销售量 X 产品单价。是销量过低还是价格设置
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2023-12-21 05:01:57
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经过科技水平的不断提高，以及数字化转型的长期发展发现，从数据中提取洞见的能力也在显著提高。由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革，科技正渐渐融为企业发展和运行的主要方式。对海量的数据进行分析不仅可以为企业发展创造更加丰厚的经济效益，为企业和个人发展提供充足的信息资源;云计算与海量数据分析相结合，还可以保障数据运行的合理化和规则化，促使信息
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2023-08-12 23:46:27
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1、绝对数和相对数绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数）2、百分比和百分点百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的
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2024-01-12 01:03:47
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1、绝对数和相对数绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数）2、百分比和百分点百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的
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2023-08-11 17:25:24
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数据分析是指运用适当的方法和技巧对数据（一般数据量较大）进行分析，从看似杂乱无序或毫无关联的数据中挖掘出有价值的信息，总结出隐藏在数据背后的规律。概括地说，数据分析就是通过分析手段将原始数据提炼成有价值的信息。数据分析一般是带有目的性的，它可能是为了制订解決方案或研究某个对象，也可能是为了预测事物的发展趋势。因此，要有针对性地分析数据、提炼信息，因为分析相同的数据如果目的不同，得到的信息也可能会大
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2023-08-04 15:20:08
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《数学分析》实验课
第二部分
微积分问题的计算机求解
《数学分析》实验课
前言
? Newton 和 Leibnitz 创立的微积分学是
很多科学科学的基础，本课程将借助
MATLAB 语言的符号运算工具箱可以直
接对微积分学中最常见的问题，如单变
量与多变量微积分、极限、级数求和、
Taylor幂级数展开,Fourier 级数展开等
问题直接求解。
《数学分析》实验课
目录
? Matlab符号
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2024-01-15 09:15:16
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第 1 页第 章 绪 论误 差 与 运 算 误 差 分 析数值计算中误差的不可避免性误差在数值计算中是不可避免的。也就是说 ，在数值方法中，绝大多数情况下不存在绝对的严格和精确 。有人会说 ，计算机科学的发展 ，为科学计算 以及数据处理提供 了高速和高精度 的计算工具，但这只是 问题的一个方面 。不可否认 ，由于计算机技术的发展 ，许多复杂的数值计算 问题都得到 了很好解决(这些 问题用手
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2024-01-05 17:44:10
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本篇文章，我们来讲讲数据分析常用语1、绝对数和相对数绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数）2、百分比和百分点百分比：是相对数
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2023-10-10 09:31:00
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一、Bloom filter适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将 hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不 支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是
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2024-01-25 20:18:30
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Enthought Canopy: Easy Python Deployment Plus Integrated Analysis Environment for Scientific Computing, Data Analysis and EngineeringDOWNLOADFREE for ...
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2015-09-05 23:13:00
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今天给大家介绍数据分析中常用的五个统计基本概念。特征统计 特征统计可能是数据科学中最常用的统计学概念。它是你在研究数据集时经常使用的统计技术，包括偏差、方差、平均值、中位数、百分数等等。理解特征统计并且在代码中实现都是非常容易的。请看下图：上图中，中间的直线表示数据的中位数。中位数用在平均值上，因为它对异常值更具有鲁棒性。第一个四分位数本质上是第二十五百分位数，即数据中的25
无论是学术研究还是业界实践，解决问题都是生产力的关键。而解决问题，首先要定义问题。当经验不可靠，实验做不了（或者成本太高）的时候，我们只能依赖历史信息帮助我们做关于未来的决策，特别是在与人有关的社科和商科领域。方法我们大体可以分为两大类，一大类是定性方法，一大类是定量方法。定性方法在社会学和心理学领域等领域仍然发挥着巨大的作用，不过不是本文的讨论重点；另一大类是定量方法，随着统计学方法和计算机技术
作者：NK冬至“ 今天和大家聊聊同比、环比等指标的详细内容。”好久没有分享关于数据分析指标相关的内容了。之前分享过《北极星指标》、《以余额宝为例搭建指标体系》、《指标字典》等文章。今天聊聊常见的指标：同比与环比，以及在实践过程中踩过的坑。01—同环比的背景首先聊聊，为啥要进行同环比的分析。在我们做数据分析的时候，最常用的几个分析套路，无非就是：做对比分析、做下钻细分分析、做
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2024-01-01 22:08:18
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一、用于数据分析、科学计算与可视化的扩展模块主要有：numpy、scipy、pandas、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV。1.numpy模块：科学计算包，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成、并可与C++ /Fortran语言无缝结合。Pyth
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2024-06-13 20:53:56
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数据分析师的核心工作在于数据挖掘、数据处理、数据分析以及总结汇报等。每个环节都体现数据分析师相对应的工作技能。对于核心的数据分析环节。都有哪些常用的方法呢？如何才能提高数据分析的效率呢？在此为大家提供9中数据分析常用的数据分析方法。1、分类分析分类分析师一种最基础的分析方式，与数据预处理有相应重叠的部分。一般是根据所挖掘数据的特点，将数据对象划分成不同的种类，在每一种分类中进一步分析，从而得出分析
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2024-08-28 13:17:14
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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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