随着信息产业技术的升级，产生了大规模的时间序列数据，长期并广泛存在于工业制造、航空航天、公共卫生、环境保护等关键基础领域。时间序列信息能够被充分理解、计算和利用，实现精准预测并辅助决策，是关系到国家竞争力的重要问题。该类分析的朴素描述是回归问题，在上个世纪60年代，序列数据规模较小、任务相对简单，以线性回归为代表的统计学方法是主流的解决手段，通常要求被分析的序列具有一定统计假设。进入互联网时代后，
RDD（Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集）代表可并行操作元素的不可变分区集合。1 为什么需要RDD1.1 数据处理模型RDD是一个容错的、并行的数据结构，可以控制将数据存储到磁盘或内存，能够获取数据的分区。RDD提供了一组类似于Scala的操作，比如map、flatMap、filter、reduceByKey、j
文章目录1、理论1.1、定义1.2、AARRR解释1.2.1、Acquisition [获取]1.2.2、Activation [激活]1.2.3、Retention [存留]1.2.4、Revenue [收益]1.2.5、 Referral [传播]二、AARRR模型python实战2.1、 数据预处理2.2、活跃度分析2.3、复购率分析2.3.1、用户购买次数直方图分布2.3.2、复购率 =
自帆软君入驻知乎以来，在知乎上回答了很多关于数据分析的问题，为大家解答了很多疑惑。因此，经常有小伙伴私信问帆软君一些关于数据分析的问题，其中问的最多的就是：小白该如何入门数据分析行业？其实不管是小白还是已经在数据分析这个行业的人，我们都要清楚的认识到数据分析师到底是干什么的，并且积极提高自己的职业能力。只有这样，才可以成为一名优秀的数据分析师，在数据分析的路上越走越远。今天就给大家推荐
前言数据分析是目前数据时代的热门方向，统计学又是数据分析必备的基础知识。 本文简单总结了一下需要的统计学知识。基础的统计学知识1.集中趋势(Central Tendency) 2.变异性(Variability) 3.归一化(Standardizing) 4.正态分布(Normal Distributions) 5.抽样分布(Sampling Distributions) 6.估计(Estimat
数据分析工作对于大家来说不是一件容易的事情，只有很好掌握了数据分析的方法才能够做好数据分析工作，在掌握数据分析方法之前，我们还需要做好准备工作和完善工作。那么大家知道不知道数据分析中的需要注意什么呢？一般来说就是数据可视化、数据的统计分析、数据的挖掘。做好这三个部分的工作才能够更好地做数据分析工作。就目前而言，数据分析设计的领域有很多，数据分析的领域和目标都不是相同的，尽管目标
伦敦银的高杠杆和T+0双向交易机制，使它成为了十分适合于短线操作的品种，在实际交易的时候，我们建议投资者结合一定的技术指标，来达到更好的盈利效果，比如利用伦敦银的15分钟图，结合MOM指标来来做交易。 动量线指标的英文全名Momentum，简称MOM，是反映一段时间内银价涨跌变动的比率,它将行情的动量值连为曲线形成动量线，该指标属于超买超卖型指标。 MOM指标研究银价在波动过程中的各种
很多同学会认为Excel是很简单的工具，而数据分析师需要更“高端”的工具来处理数据。事实上，Excel 在数据分析师的日常工作中扮演着非常重要的角色。下面听我一一道来：一、为什么要学习ExcelExcel 是被最广泛使用的数据分析工具之一，比较便于跨部门间的沟通；容易上手，不需要学习编程即可操作功能强大，覆盖数据分析的全流程小贴士：数据分析全流程：①数据获取 – ②数据清理 – ③数据转换 --④
我们来看看以下的几个典型样例：①查找上一年度各个销售区域排名前10的员工②按区域查找上一年度订单总额占区域订单总额20%以上的客户③查找上一年度销售最差的部门所在的区域④查找上一年度销售最好和最差的产品我们看看上面的几个样例就能够感觉到这几个查询和我们日常遇到的查询有些不同，详细有：①须要对相同的数...
转载
2016-01-16 13:09:00
119阅读
2评论
Number数据类型 NaN：not a number 但是它是数字类型的 isNaN：检测当前值是否不是有效数字，返回true代表不是有效数字，返回false是有效数字//=>语法：isNaN([value])
var num=12;
isNaN(num); //->检测num变量存储的值是否为非有效数字 false
isNaN('13') =>false
isNaN('珠
大家好，小编为大家解答利用python进行数据分析案例的问题。很多人还不知道python能进行数据分析的案例，现在让我们一起来看看吧！ 点此下载数据集1.MoviesLens 1M数据集GroupLens实验室提供了一些从MoviesLens用户那里收集的20世纪90年代末到21世纪初的电影评分数据的集合。浙西额数据提供了电影的评分、流派、年份和观众数据（年龄、邮编、性别、职业）毕业论文查重降重
一、Python数据分析基础在进行数据分析之前，我们需要先了解Python中的一些基础知识和库。其中，NumPy是一个用于数值计算的库，提供了多维数组对象和一系列操作数组的函数；Pandas则是一个基于NumPy的数据分析库，提供了数据帧（DataFrame）和系列（Series）两种数据结构，以及丰富的数据处理和分析函数；Matplotlib则是一个用于数据可视化的库，可以绘制各种图表和图形。下
1 AI在气象数据处理方面的应用AI在气象数据处理方面的一直得到应用。来自NOAA/NESDIS的Boukabara介绍了AI在数值模式、态势感知方面的应用，他首先指出目前地球观测资料原来越多，特别是卫星遥感资料。然而目前的数值模式系统还不能很好地同化这些资料。他提出一个实验项目，采用认知学习的方法，来复制遥感的运行结果以及数据同化技术来融合不同来源的数据，其结果为5D参数空间用于描述环境的状态。
万字长文总结Pandas的用法~
原创
2022-11-10 09:39:43
174阅读
点击上方蓝字“Python圈子”，进行关注~现在很多行业，都离不开用Excel：做财务的，要用Excel做报表；做物流的，会用Excel来跟踪订单情况；做HR的，会用Excel算工资；做分析的，会用Excel计算数据做报表。不知道你有没有这样的经历，每次你用Excel做数据分析时，你往往会生成好多张工作簿，来做中间计算过程。鼠标一路移到最后一页，才出现最终结果表。这种现象在咨询师，分析师很常见。
转载
2021-04-07 10:50:16
311阅读
入门读物：深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较
原创
2023-06-14 17:40:39
74阅读
一文讲解Python在数据分析中是做什么的？
原创
2022-11-10 10:04:42
105阅读
# 使用SCIpy进行数据分析
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据] --> B[数据预处理]
B --> C[数据分析]
C --> D[结果可视化]
```
## 表格展示步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------|
| 1 | 导入数据 |
| 2 |
# Tkinter在数据分析中的作用
数据分析是一个涉及收集、处理、分析和解释数据的过程，以得出有意义的见解。在Python中，Tkinter是一个广泛使用的GUI（图形用户界面）库，它为数据分析提供了一个可视化和交互的平台。本文将探讨Tkinter在数据分析中的作用，并通过代码示例和关系图来展示其功能。
## Tkinter简介
Tkinter是一个Python的标准GUI库，它提供了丰富
AI（人工智能）在数据分析中的应用越来越广泛。AI技术可以通过处理大量的数据，提供深入的洞察和预测能力。在本文中，我们将讨论AI在数据分析中的应用，并提供一些代码示例来说明其用途。
AI技术可以应用于数据分析的不同阶段，包括数据收集、数据清洗、数据探索和数据建模。下面我们将介绍每个阶段的应用以及相应的代码示例。
首先，数据收集是数据分析的第一步。AI技术可以帮助我们自动收集大量的数据，包括结构
