使用Matlab进行数据处理一、 一维数组创建：（1）直接输入法：test=[1 2 3 4] test=[1;2;3;4] >> test = [2 4 6 8]
test =
2 4 6 8
>> test = [2;4;6;8]
test =
2
4
6
8（2）步长生成法：test=1:0.5:10>> test
转载
2024-09-23 13:19:59
147阅读
写在前面本文是介绍Anaconda中的Jupyter Notebook 的安装和基本使用方法，个人也是非常建议在使用Python语言做数据分析的时候安装和使用Jupyter Notebook的。因为我们在数据分析时候往往需要输出大量图表，如果以脚本形式运行，在修改数据时候，大量输出在控制的图表会让界面很乱，生成在本地的图片查找起来也是很麻烦。Notebook因为能按代码块+markdown的形式标
转载
2024-01-04 13:31:58
151阅读
●
基础指标
1、用户：总用户数、新用户数、留存用户、转化率、地域分析； 2、活跃：日活跃（DAU）、周活跃（WAU）、月活跃（MAU）； 3、营收：付费人数、付费率、付费点分布； 4、应用：启动次数、使用频率、使用时长、使用间隔、版本分布、终端类型、错误分析； 5、功能：功能活跃、页面访问路径、核心动作的转化率；
●
转载
2023-07-03 22:18:55
192阅读
1.概念验证性因子分析，是我们已经知道需要将题项分为多少类，每题属于哪一类时，可使用验证性因子分析进行验证。如果没有预期的框架这类明确的概念，就需要采用探索性因子分析，尝试对题项归类，探索因子与对应项关系。分为多少因子？题项对应哪个因子？是否有理论预期？如果可以明确回答这几个问题，则可用验证性因子分析；反之，如果研究者没有坚实的理论基础支撑，一般先用探索性因子分析再在此基础上用验证性因子分析，这样
在日常的工作和生活中，强大的分析能力成为专业人士的基本特征。那么，如何拥有强大的分析能力呢？ 对此，答案很多。比如，丰富的知识储备、强大的逻辑思维能力、拥有批判性思维能力。这些因素对于成为专业人士非常重要，然而却不是一朝一夕才能拥有。对于普通人而言，学习像专业人士那样使用一些分析工具，或许会事半功倍。因此，接下来我将会介绍一些实用的思维模式。今天我先介绍矩阵分析法。 什么是矩阵
转载
2024-09-05 20:39:05
239阅读
数据分析可视化1第一章第一节 matplotlib第二节 绘制折线图 plotcolor的选择一张图中绘制两条线：图片保存风格样式fmt格式第三节 绘制柱状图（离散数据） bar直方图和条形图的区别统计数的技巧绘制柱状图 bar简单柱状图分组柱状图堆叠柱状图第四节 绘制直方图（连续数据）hist第五节 绘制堆叠图 stack第一种分组图：第二种堆叠图：bottom第三种 df.plot: 加ba
作者：Anthony Agnone 今天分享的文章，是足以挑战jupyter notebook数据分析地位的神器----Deepnote。用过的都说好背景 对全世界的 Python 高手而言，Jupyter Notebook 是目前最流行的编程环境，但它也有一些令人难以忍受的缺点。为此，一个位于旧金山的小团队开发了一款名为 Deepnote 的笔记本工具，这是一种云协作、云硬件，上云的
目录第一章：Python Excel基础操作1.1 环境搭建1.2 Excel文件操作1.3 Excel单元格操作1.4 Excel行列操作1.5 数据类型与公式1.6 实战案例：学生信息管理系统1.7 总结第二章：Python Excel高级应用2.1 数据处理2.2 图表创建2.3 自动化办公2.4 实战案例：销售数据分析2.5 总结第三章：Python Excel实战案例解析3.1 实战案例
转载
2024-06-12 12:49:08
473阅读
一直以来都有关注数据分析与挖掘领域，但网上信息繁杂，特此整理并筛选了python相关笔试题，供感兴趣的同仁共同学习提高。第一次发文，引陆游《冬夜读书示子聿 》的诗句共勉！古人学问无遗力，少壮工夫老始成。 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。（陆游）一、 单选／填空题1 一般说，numpy-matplotlib-pandas是数据分析和展示的一条学习路径，哪个是对这三个库不正确的说明？ A.pandas
转载
2023-12-13 10:48:25
0阅读
# 验证性数据分析的例子
## 引言
验证性数据分析（Confirmatory Data Analysis, CDA）是数据科学中一个重要的环节，主要通过进行统计测试，验证我们在探索性数据分析和理论假设阶段提出的假说的有效性。这一过程不仅帮助我们确认假设的真实性，同时可以有效地减少错误的结论。
在本篇文章中，我们将探讨验证性数据分析的基本概念，并通过实际的代码示例介绍其在Python环境中的
# 数据分析师与Jupyter Notebook的应用
在当今数据驱动的时代，数据分析师扮演着越来越重要的角色。Jupyter Notebook是数据分析师常用的工具之一，它不仅具备强大的数据分析能力，还允许用户通过可视化和文档编写，实现数据结果的共享与传播。本文将介绍数据分析师如何利用Jupyter Notebook，在一个简单的例子中完成数据分析工作。
## 什么是Jupyter Note
原创
2024-10-09 05:57:10
21阅读
# 面板数据分析：流程与实例
面板数据分析是一种结合了时间序列数据和截面数据的方法，用于分析不同个体在多个时间点上的数据表现。作为一名刚入行的小白，理解这一分析类型可能会感觉复杂，但其实只需按照一定的步骤来进行。我将为你详细介绍面板数据分析的流程，提供示例代码，并解释每一步的执行。
## 分析流程
下面是进行面板数据分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述
在当今数据驱动的时代，普适健康数据分析作为一个新兴而重要的领域，愈发受到重视。随着医疗数据的快速增长与技术的不断更新，如何有效地分析和利用这些健康数据，为个体和公共健康提供支持，成为了一个亟需解决的挑战。本文将深入探讨普适健康数据分析的相关问题，从背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南，到最佳实践，全面呈现解决“普适健康数据分析例子”的过程。
## 背景定位
在我们的研究中，普适健康
如果有人问我，作为数据分析师必备的软件技能是什么？从使用的频率，使用的场景来回答无非三大工具： 1、Excel 相信大家都不陌生，几乎每天都要和excel打交道，excel虽然在处理的数据量较少，但我们日常面临大数据处理的频次并不多，除非做一些很有针对性的专题分析，所以一个数据分析师excel的水平，决定这一个人的成长和效率 2、PPT 主要用来展示分析思路
转载
2023-10-05 10:47:00
154阅读
原标题：Python说：常见的数据分析库有哪些又是老生常谈的话题了，前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章，但是今天还是得拿出来再聊聊，有免得有些新伙伴再去找了！常见的Python数据分析库PandasPandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometr
转载
2023-07-30 12:48:19
254阅读
直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。 面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，
转载
2024-08-23 14:21:58
141阅读
数据分析案例数据分析案例要求电商数据分析案例电商数据分析案例
一.数据集介绍
此次的数据集来自kaggle的关于在线零售业务的交易数据，该公司主要销售礼品，大部分出售对象是面向批发商。
二.数据集字段介绍
数据包含541910行，8个字段，字段内容为：
InvoiceNo: 订单编号，每笔交易有6个整数，退货订单编号开头有字母’C’。
StockCode: 产品编号，由5个整数组成。
De
转载
2023-08-02 12:04:01
116阅读
矢量数据处理：①点数据：点抽稀/点聚类②线/面数据：矢量重采样线面光滑数据融合提取中心线提取边界线图幅接边 点抽稀：是指根据指定的抽稀半径，以数据集中的一个点为中心，其圆内所有的点都会被抽稀，然后使用一个点表示所有点。抽稀后的点不一定是被抽稀点集的中心点，具有一定的随机性。 点密度聚类：是指根据密度聚类的算法，将空间位置分布较为密集的点划分为一簇，或将同一簇点构成一个多边形。点
转载
2024-02-28 10:09:49
133阅读
Python数据分析：情感分析 自然语言处理（NLP） 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串进行向量化 经典应用： 情感分析 文本相似度 文本分类 简单情感分析： 情感字典(sentiment dictionary) 人工构造一个字典 根据关键词匹配 优点：简单实用 ...
转载
2021-07-12 12:11:00
1870阅读
2评论
数据类型定量数据定量数据(quantitativedata)也称计量资料。变量的观测结果是数值型的,用来说明研究对象的数量特征,其特点是能够用数值大小衡量观察单位不同特征水平的高低,一般有计量单位。根据变量取值域可分为连续型定量数据和离散型定量数据。前者具有无限可能的值,例如身高、体重、血压、温度等;后者通常只能取正整数,例如家庭成员数、脉搏、白细胞计数等。在医学领域通常对这两种数据类型不做特别区
转载
2023-08-10 17:02:36
799阅读
