教程来自扇贝编程常用数据分析：包括平均数、中位数、分位数、众数、极差、方差、标准差等等附代码：# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Thu May 16 2019
@author: YangYang
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import math# 输入数据，假设这是一组订单的金额order = [27.0, 15.0, 19.0, 68.0, 32.0, 19.0, 19
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2023-07-02 14:35:30
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One old watch, like brief python这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。1一行代码定义List定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。x =
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2023-09-18 21:00:46
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如何用Python做EXECE数据分析图
在现代数据分析中，EXECE格式文件的分析变得越来越常见。EXECE文件通常包含多个数据记录，并在许多行业和场景中被应用。能够快速有效地处理这些数据并生成可视化图表，对提高工作效率具有重要的业务影响。
为了更好地理解这个过程，我们可以使用一个有序的业务流程图来展示整个数据分析的触发链路。
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今天学习的视频是：stata入门--国泰安和锐思数据下载_哔哩哔哩_bilibili 【up主：差点没头】stata入门--从国泰安导入数据_哔哩哔哩_bilibili目录1.从CSMAR下载数据以下载年报中的数据为例 2.导入stata中初步处理数据 2.1导入stata2.2数据处理2.3导出处理后的数据1.从CSMAR下载数据以下载年报中的数据为例时间段选择代
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2024-01-12 19:11:58
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# 如何用R做问卷数据分析
在许多研究和调查中，问卷调查是收集数据的常见方式。使用R语言进行问卷数据分析可以帮助我们更好地理解调查结果，并从中获取有意义的信息。在本文中，我将介绍如何使用R语言进行问卷数据分析，并通过一个具体的例子来演示这一过程。
## 1. 加载数据
首先，我们需要加载问卷调查数据。假设我们的数据存储在一个名为`survey_data.csv`的文件中，我们可以使用以下代码
原创
2024-03-18 03:11:14
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Excel表格中数据的拆分和汇总是我们经常会遇到的问题，之前写过一篇利用VBA代码汇总多个工作簿的数据(文章最后有链接，有需要的朋友可以看一下)。有时并不是所有的数据都能共享，这时就需要把数据按类别拆分到不同的工作表或者工作簿里。一.实例要求：下图是某水果超市的进货需求表。我们需要按产品的名称汇总出各个品种水果的需求量，而且要把不同的数据放在不同的工作簿里发给不同的采购人员。 二.操作
目录1，解方程组2，线性回归模型3，线性拟合4，最小二乘法5，用 numpy 库进行矩阵运算6，sklearn 对线性回归的实现7，对波士顿房价进行线性分析8，总结 线性回归模型用于处理回归问题，也就是预测连续型数值。线性回归模型是最基础的一种回归模型，理解起来也很容易，我们从解方程组谈起。1，解方程组相信大家对解方程都不陌生，这是我们初中时期最熟悉的数学知识。假如我们有以下方程组：2x + y
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2024-01-11 14:42:55
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MATLAB空间计量模型操作简介(一)一、数据布局首先我们说一下MATLAB处理空间面板数据时，数据文件是怎么布局的，熟悉eviews的同学可能知道，eviews中面板数据布局是：一个省份所有年份的数据作为一个单元(纵截面：一个时间序列)，然后再排放另一个省份所有年份的数据，依次将所有省份的数据排放完，eviews是将每个省份的数据放在一起，再将所有省份堆放在一起。与eviews不同，MATLAB
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2024-01-26 10:21:24
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前几天，我们聊到了Numberl，今天我们来聊聊它的“近亲”，也就是Numpy.好啦，接下来奉上今天的猪蹄(主题)：Python数据分析下的Numpy模块(一)。首先，我们要知道为什么使用python进行数据分析？python大量的库为数据分析和处理提供了完整的工具集，比起R和Matlab等其他主要用于数据分析的编程语言，Python更全能，Python不仅提供数据处理平台，而且还有其他语言和专业
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2023-08-08 10:06:05
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//2019.07.16python中pandas模块应用1、pandas是python进行数据分析的数据分析库，它提供了对于大量数据进行分析的函数库和各种方法，它的官网是http://pandas.pydata.org/；2、对于pandas数据分析模块的应用主要包括：数据结构的定义，对于数据表格的基础操作大全、数据文件的读入与导出，数据的切片与拼接、表中数据的提取与选择、数据统计方面的应用、缺
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2023-09-26 13:37:26
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在数据分析领域，Python的Pandas库是一个非常强大的工具。本文将为您介绍如何使用Pandas进行数据分析。首先，确保您已经安装了Pandas库。如果没有，请使用以下命令安装：pip install pandas一. 导入Pandas库import pandas as pd二. 读取数据Pandas可以轻松读取多种数据格式，如CSV、Excel、JSON、HTML等。以下是读取CSV文件的示
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2023-09-11 21:17:05
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数据分析第一步，一定是先从数据库提取数据做基本的描述统计分析，整体查看做到心中有数，而80%的描述统计需要用SQL尝试取数后，或放到Excel或其他Tableau等工具，待基本了解数据整体现状之后，才会上模型上算法，去进一步挖掘数据价值。不要忽略这第一步，实际工作中，它是极其高频的使用场景，80%的数据需求依赖于SQL解决，不会SQL的数据分析师， 只能站在数据仓库的门口望洋兴叹，因为自己手里没有
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2023-08-27 21:35:43
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Python是一种计算机程序设计语言，具有简洁性、易读性以及可扩展性，相较于其他语言学习起来更加容易。随着互联网的发展，Python知识也被越来越多的人所熟知。但还是有很多人不了解它究竟可以用来做什么，接下来就跟随我们了解一下吧！ 随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢？简单来说，可以做到的内
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2023-08-09 14:58:14
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文章目录一、破冰 SELECT 基础检索1.1 检索所需要的列1.1.1 检索单列数据1.1.2 检索多列数据1.2 * 符号初体验1.3 独特的 DISTINCT1.4 使用 ORDER BY 排序检索结果1.5 使用 LIMIT 限制返回行数1.6 ORDER BY 与 LIMIT 结合的妙用二、过滤数据，选你所想三、计算字段真奇妙四、常用的聚合函数五、分组的意义六、SELECT 语句的执行
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2024-01-12 18:08:51
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前言随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，也是一种强大的工具，python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。1. 安装 Python 和必要的库要使用 Python 进行数据分析，您需要先安装 Python。在安装 Python 之前，请确保您的计算机符合以下要求：操作系统：Windows、macOS 或 Linux内存：4GB 及以上存储：至少有 10GB 的可用磁盘空间安装
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2024-07-21 09:07:45
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在不同的场景下通常可以采用不同的数据分析方式，比如对于大部分职场人来说，Excel可以满足大部分数据分析场景，当数据量比较大的时候可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务，对于更复杂的数据分析场景可以通过BI工具来完成数据分析。通过工具进行数据分析一方面比较便捷，另一方面也比较容易掌握。但是针对于更加开放的数据分析场景时，就需要通过编程的方式来进行数据分析了，比如通过机器学习的方式进行数据分析，而
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2023-08-14 23:34:22
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我们为什么数要数据可视化，如何用图表讲故事？#大家经常需要做数据可视化，然后用PPT来说服高层或者做各类决策，今天分享一些做PPT的技巧！温馨提示：用派代APP看的派友，请在有WIFI的网络下观看，图多会打开比较慢哦~先看个数据可视化视频：-------------------------------------------华丽丽的分割线------------------------------
本文实例讲述了Python数据分析pandas模块用法。分享给大家供大家参考，具体如下：pandaspandas10分钟入门，可以查看官网：10 minutes to pandas也可以查看更复杂的cookbookpandas是非常强大的数据分析包，pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。就好比 Numpy的核心是 ndarray，pandas 围绕着 Ser
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2023-08-11 09:58:44
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DBSCAN属于无监督学习算法，无监督算法的内涵是观察无标签数据集自动发现隐藏结构和层次，在无标签数据中寻找隐藏规律。聚类模型在数据分析当中的应用：既可以作为一个单独过程，用于寻找数据内在规律，也可以作为分类等其他分析任务的前置探索。内容什么是DBSCANDBSCAN算法实现原理算法优缺点DBSCAN 数据分析实战案例本文技术来自技术群小伙伴的推荐，加入按照如下方式
原创
2022-10-03 08:31:27
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Python 如何用于数据分析？1. 首先，我们需要了解数据采用什么形式。假设数据是一个非常大的 Excel 工作表，有大量的行和列（以十万计）。我们通过执行一些操作并在每一列和每一行中搜索特定类型的数据来获得洞察力。执行如此高的计算任务可能很麻烦且非常耗时。因此，Python 提供了像 Numpy 和 Pandas 这样的库，它们通过使用并行处理来简化这项任务。2. 第二步是获取数据。我们并不总
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2023-09-11 11:43:53
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