一、层次分析法回顾 目标层：我们的目标很显然是玩得开心（在最小的消费下，所以我们把约束条件设置成花费资金） 准则层：评估的指标我们简单设置为提高修为、外观装饰、社交作用 变量呢？我们简单设置成多个不同的市场： 1、特殊活动市场（包含各类收益加总的均值大于消耗一级代笔即氪金直接所得代币的宝箱、抽卡等） 2、商城（包含各类收益加总的均值等于消耗一级代笔即氪金直接所得代币的宝箱、抽卡等） 3、集市（策划
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2024-01-03 11:06:57
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首先，数据导入 1 import numpy as np
2 import pandas as pd
3 from collections import Counter
4 import matplotlib.pyplot as plt
5 from pymining import itemmining,assocrules,perftesting,seqmining
6 impor
# 教你用 Python 实现经济走势分析
在当今这个数据驱动的时代，经济走势分析是非常重要的，无论是对于投资决策还是市场洞察。Python 是一个强大的工具，可以用来分析和可视化经济数据。本篇文章将引导你通过几个步骤实现经济走势分析，内容包括数据获取、数据处理、数据分析和数据可视化。
## 流程概述
我们将整个分析过程分解为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤
本文探讨了经济学家在科技行业中的角色演变，重点介绍了因果建模在商业决策中的应用，以及理论模型与数据分析的结合如何推动行业发展，内容涉及广告效果评估和会员服务价值分析等实际案例。
导言 随着信息化的发展和科学技术的进步，数据分析与挖掘技术开始得到广泛应用。人们无时无刻不面对着海量的数据，这些海量数据中隐藏着人们所需要的具有决策意义的信息。数据分析与挖掘技术的产生和发展就是帮助人们利用这些数据，并从中发现隐藏的有用的信息。 在此背景下，本文主要运用数据分析与挖掘技术对市财
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2024-01-03 14:31:31
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题目
江西省数学建模-某肿瘤疾病诊疗的经济学分析
基于病人的基本数据，疾病类型（主诉和并发，是否手术），住院天数和费用等，数据清洗并建立数学模型做如下分析： 1、建立根据不同疾病的分类模型。建立诊疗费用与疾病类型的数学关系，并进行预测和检验。 2、建立数学模型分析诊疗费用与各类疾病的亚群的特征，比如，高费用人群的年龄，性别，住院日期和相关数据的相关性，尝试对特定的亚群建立预测模型并
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2024-01-14 21:43:43
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# 税收经济分析与机器学习指南
在这个快速发展的数据驱动时代，税收经济分析与机器学习结合的应用越来越普遍。本文将指导你逐步实现税收经济分析与机器学习的全过程，包括步骤、代码实现、状态图和序列图。
## 一、整体流程
下面的表格概述了实施税收经济分析与机器学习的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-22 04:33:19
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用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。基本上能满足大部分的企业应用。而且Python是数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。这里就和大家分享我做的一个应用实例。解决问题：自动
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2023-11-21 18:56:56
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本节介绍python的关于时间序列的基础内容。一、时间序列的基础内容在金融和经济学领域python已经承担起了很多任务，这得益于pandas对于时间序列的良好支持。现在在金融和数据分析的重要性正在强劲增长，金融和经济领域中实时分析也逐渐兴起，无论是出于监管还是投资决策还是金融产品的定价等等，这一切都离不开对于时间序列的分析。pandas可以高效的处理非常大的时间序列。首先我们熟悉一下python标
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2024-03-02 10:45:23
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答案：微信搜索【电大题酷】小程序1. 下列商品或服务中，适用增值税税率为9%的是（）。A. 销售小汽车 B. 基础电信服务 C. 有形动产租赁服务 D. 增值电信服务2. 为了解企业的资产结构，需要查阅的会计报表是（）。A. 资产负债表 B. 收入支出明细表 C. 利润表 D. 现金流量表3. 通常情况下，反映一个国家或地区经济发展规模的指标是用（）计算的GDP。A. 虚拟价格 B. 不变价格 C
# Python与计量经济：结合编程与经济学的强大工具
在现代经济学研究中，计量经济学被广泛应用于数据分析和实证研究。它结合了经济理论、数学模型和统计方法，使用数据来测试经济理论，评估政策效果。最近，Python因为其简洁易用和强大的数据处理能力，成为计量经济学研究中不可或缺的工具。本文将探讨Python在计量经济中的应用，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解这一学科。
## Python
原创
2024-10-15 06:58:42
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案例13-2 销售人员的报酬假设大旧金山地区一个销售专业人员的地方分会对该组织的成员进行一项调查，其目的是：对受雇的销售人员，无论销售场所是在室内还是在户外，如果他们的资历与年薪之间存在某种关系的话，则对这种关系进行研究。在调查中，受访者要求在三种资历水平中指定其中的一种：低（1~10年），中（11~20）年和高（21或21年以上）。调查所得数据的一部分如下所示。导入模块与数据import pan
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2023-11-12 22:20:28
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文章目录Python数据分析与应用一、基础知识数据分析：检查、清理、转换、建模AnacondaPython基础1.3 包/模块使用示例二、Numpy2.1 ndarray类（N-Dimension Array, n维数组）2.3 索引和切片2.4 数据拷贝2.5 数据处理2.6 高级索引附录：NumPy通用函数：三、Pandas3.1 Series类3.2 DataFrame对象3.3 inde
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2023-08-08 18:13:17
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第三部分 实现简单的量化框架框架内容：开始时间、结束时间、现金、持仓数据获取历史数据交易函数计算并绘制收益曲线回测主体框架计算各项指标用户待写代码：初始化、每日处理函数 第四部分 在线平台与量化投资本节内容：第一个简单的策略（了解平台）双均线策略因子选股策略多因子选股策略小市值策略海龟交易法则均值回归策略动量策略 反转策略羊驼交易法则PEG策略鳄鱼交易法则JoinQuant平台
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2024-09-06 19:52:22
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大家或许知道，Python 为了提高内存的利用效率，采用了一套共用对象内存的分配策略。例如，对于那些数值较小的数字对象（[-5, 256]）、布尔值对象、None 对象、较短的字符串对象（通常 是 20）等等，字面量相等的对象实际上是同一个对象。# 共用内存地址的例子
a = 100
b = 100
s = "python_cat"
t = "python_cat"
id(a) == id(b)
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2024-08-19 14:38:02
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NO.652020.04.10 工欲善其事，必先利其器// - 前言 - 今天，小咖带大家使用Python制作三大产业对GDP贡献的饼状图。最终将得到以下效果： 数据来源：wind，西瓜财经资讯 数据来源：wind，西瓜财经资讯 - Python生成饼状图 - ◆ ◆ ◆ ◆为了得到以上图形需要进行以下完整步骤：第一步：导入各种“包”(有些不一定用到)。
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2023-08-10 17:01:33
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xieyao经济专业，0基础自学python，从事相关工作，但是不是一个成功的案例不过说是0基础，也不完全算，因为毕竟数据处理多多少少还是做过，如果用过excel基本上对基础的数据结构应该有些感觉，比如说每个小格子里是数字、字符、时间还是公式其实是不一样的，不同excel表格之间的关系直观理解和公式关联是怎样的。复杂一点，在用过了数据处理软件类似于r、stata或者matlab之类的，实际上也多少
# 经济学因果分析Python指南
经济学因果分析是一个重要的研究领域，旨在识别并分析变量之间的因果关系。在这篇文章中，我将指导你如何使用Python来实现这一分析，分步介绍每个步骤的实现及相关代码。
## 整体流程
以下是进行经济学因果分析的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集：获取相关的经济数据 |
| 2 | 数据预处理
原创
2024-09-28 05:29:37
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# 用Python分析国民经济
国民经济的分析是理解一个国家经济运行的重要环节。在这一过程当中，Python语言提供了强大的数据分析和可视化工具，能够帮助我们快速而有效地进行数据分析。本文将分步骤教你如何用Python分析国民经济，并在每一步中提供必要的代码和详细注释。
## 流程概述
在进行国民经济分析时，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
也许会有专业软件工程师认为，Python的火热有些“过誉”了，但是在经济学乃至数据科学领域，Python的火热绝对是能够理解和值得期待的。大数据时代来临，任何一位想要在未来的经济学界立足的「有志青年」，都应该抓住这把“火”。本文将为那些还没有上手但准备上手的「有志青年」们梳理一份学习Python的内容清单，着重列出数据分析处理方面需要用到的模块。注：以下知识点主要以 Python 的第三方包为主。
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2023-11-13 13:47:17
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