文 | 潮汐数据分析是什么？数据分析的目的是什么？数据分析为什么在企业应用中体现得越来越重要？今天的文章主要讲解数据分析与可视化的相关步骤以及每个步骤需要用到的 Python 库，给正在从事数据分析或者学习数据分析的同学提供工作或者学习思路。小编也正在学习的路上，如有不妥的地方希望大家多多指正，咱们一起前进。什么是数据分析数据分析指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们
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2023-12-19 20:04:06
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就目前而言，很多工作岗位都是需要数据分析这份工作，但是毕竟很多人不是“科班出身”，所以需要学习。数据分析这个事物是比较重要的，很多企业都是需要分析数据才能够推进业务的发展，那么大家知道不知道怎么快速上手数据分析呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。我们在进行数据分析讲解的时候，我们需要了解数据分析的目标，那么什么是数据分析的目标呢？数据分析目标就是以量化方式来分析业务问题。数
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2024-01-31 17:39:36
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1 目标检测目标检测任务=分类+定位目标检测位置信息表示方式(一般图像左上角为0，0)：
极坐标表示(xmin,ymin,xmax,ymax)即左上角坐标和右下角坐标中心点表示(x_center,y_center,w,h)2 常用的目标检测数据集PASCAL VOC数据集 和 MS COCO数据集。2.1 PASCAL VOC数据集PASCAL VOC包含约10,000张带有边界框的图片用于
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2024-04-06 22:33:53
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# Python 数据分析课程目标
随着数据时代的来临，数据分析成为了一个越来越重要的技能。Python 作为一种强大且易于学习的编程语言，已经成为数据分析领域的主流工具之一。本篇文章将探讨 Python 数据分析课程的目标，并通过实际代码示例，帮助读者理解数据分析的基本流程。
## 课程目标
1. **掌握 Python 基础知识**
在进行数据分析之前，学生需要具备一定的 Py
什么是数据分析?数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的目的是什么?数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数
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2024-01-09 23:06:22
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文章目录一、介绍二、更好2.1 批量规范化2.2 高分辨率分类器2.3 使用Anchor Boxes的卷积2.4 Dimension Clusters2.5 直接定位预测2.5 细粒度特征2.6 多尺度训练三、更快3.1 Darknet-193.2 分类训练3.3 检测训练4、stronger（YOLO9000部分） 一、介绍 目标检测现状： 大多数检测方法仍然局限于一小部分对象。这是因为对
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2024-04-01 00:55:44
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想必做过数据分析的同学一定接触过很多分析方法，比如漏斗法，同期群，A/B测试等等。并且由于不同版本的演绎，造成了分析方法种类繁多，令人眼花缭乱，甚至高深莫测。其实真不用把分析方法看的太高大上了，所有的分析方法总结起来就两种：分类和对比，分类和对比，分类和对比，重要的事情说三遍，并且大部分的分析方法都是这两者的结合为什么说数据分析就是分类和对比呢？拿我家娃来举例子，我家娃3岁多了，他现在就会用分类和
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2024-01-10 18:42:41
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# 营销目标与完成情况数据分析指南
## 一、流程概述
在进行营销目标与完成情况数据分析时，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
|----------|----------------------------|---------------
在进行影视解说的数据分析时，首先需要明确分析的目标。这不仅帮助我们更好地理解数据，还能为后续的实操提供方向。在这篇博文中，我将详细阐述影视解说确定数据分析目标的过程，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成以及多协议对比。通过这些步骤，我们能够精准地提炼影视解说中的有效数据内容。
## 协议背景
影视解说领域正在迅速发展，在这背后是各种数据交互协议的支持。近年来，随着流媒体服务的
数据集和性能指标目标检测常用的数据集包括PASCAL VOC，ImageNet，MS COCO等数据集，这些数据集用于研究者测试算法性能或者用于竞赛。目标检测的性能指标要考虑检测物体的位置以及预测类别的准确性，下面我们会说到一些常用的性能评估指标。 数据集PASCAL VOC（The PASCAL Visual Object Classification）是目标检测，分类，分割等领域一个
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2024-05-07 16:07:06
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中软国际《分布式计算框架》机试题 数据挖掘——流数据分析实训 项目源码获取：
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2024-07-29 20:16:08
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目录一、前言二、数据分析和深度学习的区别三、人工智能四、深度学习五、Pandas六、Pandas数据结构6.1 Series - 序列6.2 DataFrame - 数据框七、输入、输出7.1 读取/写入CSV7.2 读取/写入Excel7.3 读取和写入 SQL 查询及数据库表八、调用帮助九、选择(这里可以参考上一篇文章的 Numpy Arrays 相关部分)9.1 取值9.2 选取、布尔索引及
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2024-08-20 17:33:39
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文章目录1 目标检测简介2 lmdb数据制作2.1 VOC数据制作2.2 lmdb文件生成 lmdb格式的数据是在使用caffe进行目标检测或分类时，使用的一种数据格式。这里我主要以目标检测为例讲解lmdb格式数据的制作。1 目标检测简介【1】目标检测主要有两个任务：判断图像中对象的类别类别的位置【2】目标检测需要的数据：训练所需的图像数据，可以是jpg、png等图片格式图像数据对应的类别信息和
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2024-05-11 21:36:47
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一、背景介绍计算机视觉领域有四大主要任务，分别是图像分类、目标检测、目标跟踪、图像分割。图像分类的目标是将给定的图像进行分类，给图片或视频分配一个类别标签。（比如图像中大部分都是气球，还有其他物体，要给这个图片或者视频提供气球的标签）目标检测的有两个主要任务，分别是物体分类和定位，具体来讲就是在图像中用边界框(bounding box)标定多个目标的位置和类别。（具体是用边界框标出图像中气球的位置
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2024-05-11 19:13:43
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1、主要贡献 主要是现有的一些trick的集合以及模块重参化和动态标签分配策略，最终在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的目标检测器。 当前目标检测主要的优化方向：更快更强的网络架构；更有效的特征集成方法；更准确的检测方法；更精确的损失函数；更有效的标签分配方法；更有效的训练方法。2、主要思
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2024-04-22 20:16:02
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摘要目标检测竞赛的第一步就是需要一个全面的数据分析，需要分析长宽比，各个类别的比例，对json文件的解析有二种方式，一种是利用cocoAPI解析也很方便，另一种就是使用json文件特有的读取方式，以下代码全部是在jupyter notebook上使用，上一个单元的信息依旧保留在下一个单元，如果使用pycharm的话，把使用的代码段在重新复制一下。数据分析分析标签数量，每个类别对应的idimport
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2024-04-24 12:06:40
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对毕设有任何疑问都可以问学长哦! 大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目。以下是适合大数据技术专业的毕业设
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2023-11-20 16:18:03
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数据分析师的成长之路在学习数据分析之前应该明白几点数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。数据分析师本身融合了业务知识、统计学和计算机等学科，并不是新的技术。数据分析更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据分析项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。以数据分析师为例，先看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求：计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 
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2023-10-24 18:31:29
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一、数据研究获取数据后的第一件事是了解并探索数据，这个步骤在数据分析领域叫做探索性数据分析EDA（Exploratory Data Analysis）。而在CV领域也需要这步，关于目标检测，我会从给定数据的具体内容来进行以下研究：1. 图像：a. 宽高频次图：▼ 决定图片预处理方式。例如：像宫颈癌病理图属于高分辨率图片，那后续就得切小图准备合适的数据。▼ 了解数据采样方式。例如
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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