生成数据，本应当在（1-1）sklearn库的 数据处理里面的内容，但由于现在不是我研究的重点，故单独摘出来备用1.2 创建数据集 我们除了可以使用sklearn自带的数据集，还可以自己去创建训练样本，具体用法可以参考： https://scikit-learn.org/stable/datasets/1.2.1 生成回归数据 make_regression()from sklearn.datas
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2024-02-02 05:57:20
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题目大概就是利用企业发票的信息分析出企业是否为异常企业，其中企业一共有3万多家，发票数大约有400多万条信息，发票明细信息有1000多万条信息 因为之前已经采用一些分析的方法找到了321家异常企业，所以对发票表进行分析，利用sklearn建立决策树模型，并利用训练集对其进行训练，最后对测试数据进行预 ...
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2021-10-21 22:20:00
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波士顿房价使用线性回归进行预测from sklearn import datasets#调用线性回归函数from sklearn.linear_model import LinearRegression#导入数据集#这里将全
原创
2022-06-20 20:31:28
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前提条件：numpy、scipy以及matplotlib库的安装 （注：所有操作都在pycharm命令终端进行） ①numpy安装 pip install numpy ②scipy安装 pip install scipy ③matplotlib安装 pip install matplotlib sk
原创
2022-09-13 12:54:46
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Hi，大家好，本期小编跟同学们聊聊如何利用python进行数据分析。说到数据分析，分析方法五花八门，且应用场景各不相同，本篇文章不针对具体的分析方法进行说明，主要描述数据分析的基础——数据处理。作为长年使用MY SQL的小编，入坑python的原因竟然是：需分析的数据量大且公司无法安装Navicat软件编辑MY SQL。为了完成工作，小编“不得已”接触了python，并完成了当时第一个python
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2023-07-06 15:17:18
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数据挖掘（金融） 数据挖掘是指从大量的不完全，有噪音，模糊的，随机的数据中提取出隐含在其中的有用的信息和知识的过程。金融行业的分析方案旨在帮助银行和保险也客户进行交叉销售来增加销售收入，对客户进行细分和细致的行为描述来有效的挽回有价值的客户，提高市场活动的相应效果，降低市场推广成本，达到有效增加客户数量的母的等。客户细分 使客户收益最大化的同时最大化的降低风险的一种方法 客户细分是指按照一定的标准
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2023-10-12 11:38:21
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在当前全球形势下，COVID-19疫情持续对社会和经济产生深远影响。数据分析在用于疫情预测的过程中，发挥了重要的作用。而使用Python的Scikit-learn库进行大数据分析，是一种行之有效的方法。本博文将详细记录如何利用“**大数据分析新冠预测sklearn**”的问题解决过程，涵盖该过程中的多个核心维度，并为读者提供实用的参考。
### 背景定位
随着大数据技术的迅速发展，数据驱动的决策
文章目录1【案例】拼多多如何实现用户规模按月翻倍？1.1 拼多多日活趋势1.2 AARRR简介1.3
原创
2022-12-09 09:56:43
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## 利用Python爬虫数据分析
在当今信息爆炸的时代，数据无疑是最宝贵的资源之一。而利用爬虫技术获取网络数据并进行分析处理，已经成为许多领域的常用手段之一。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域也有着广泛的应用。本文将介绍如何利用Python爬虫进行数据分析，并给出代码示例。
### 爬虫获取数据
首先，我们需要使用Python的爬虫库，如requests、Beautif
原创
2024-06-24 04:11:58
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利用Python进行数据分析大量实践案例教会你如何利用Python库高效解决各式各样的数据分析问题，本书重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。利用Python进行数据分析目录第1章 准备工作本书主要内容为什么要使用Python进行数据分析重要的Python库安装和设置社区和研讨会使用本书致谢第2
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2023-09-13 21:45:42
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很多人在一开始接触数据分析的时候，往往不知道哪些是内容是有用的，哪些内容是没用的，经常是胡子眉毛一把抓，胡乱分析一大堆数据，根本产生不了什么价值，数据分析的工作也会被老板质疑。其实在我们数据分析的工作中，很多时候都是要在资源有限的情况下，去最大化的撬动效益，这才是数据分析的价值。比如说，用数据分析挖掘创造最大价值的用户，给用户分类针对性营销等，就是一种典型的应用。那么，怎么用数据分析挖掘出企业最有
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2024-01-12 12:15:12
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不懂数据分析的程序猿不是好的产品经理之前写过一篇关于获取流量的文章，里面提到了数据分析在提升收入里会起到至关重要的作用，笔者有幸毕业后从事第一份的工作便是与数据挖掘与分析相关，做的是网站方面的统计分析，公司是覆盖了几十万中小站长的统计平台，每天漂浮在脑子里的就是各种各样的指标和数据——PV、UV、IP、新增用户、活跃用户、用户属性、页面跳转率、页面到达率、访问深度、访问时长......之后便慢慢学
scikit-learn 库是当今最流行的机器学习算法库之一，可用来解决分
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2020-04-21 11:34:00
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关于《利用python进行数据分析》心得今天终于把关于python的第二本书完全的读完，并且做了20mb左右的笔记。算上培训班，也算是正儿八经的在python这门最优雅的语言上入门了。加上值几天边看书，边用python对600多mb的数据进行清洗，并且发现一部分小错误，我在此写下部分心得以便于供各位同学，同行共勉。我将围绕本书的库，环境和问题进行讨论。首先是库，本书围绕三个库进行讨论——numpy
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2024-02-28 16:01:50
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化学材料科研不可缺少的环节：数据处理以及做图我印象中我大多数处理数据的时间是在不同数据格式的转换，复制粘贴等。因为不同仪器软件导出来的数据格式不具有通用性和可移植性，常见的有xls、txt，还有很多不常见的bin、csv、opj这些，有时候希望能够通过数据分析软件直接达到图表展示目的。但是因为互相不兼容的问题，程序之间的衔接和数据传递都做不到，另外在不同的工具之间切换也实在令人不爽。当我认识pyt
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2023-06-08 19:04:35
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利用python进行数据分析numpy:数组与向量化计算pandaspandas读取和写入数据集及文件格式数据清洗与准备数据规整：连接、联合和重排列绘图与可视化数据聚合与分组操作时间序列高阶pandasPython建模库介绍高阶numpy 本篇是《利用python进行数据分析》的学习笔记。numpy:数组与向量化计算ndarray，一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能
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2023-10-16 09:32:41
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如何利用Python怎么进行数据分析
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2023-06-16 07:44:59
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导读：上两期，我们分别讲了通过提高并行度和自定义分区策略来解决数据倾斜的方法，同时我们也讲到了他们的共同缺点：针对于不同key倾斜到同一个节点到场景。那如果是同样的key太大怎么办呢？如何将同一个key分配到不同的节点呢？答案就是通过对key增加前后缀的方式，这样就可以重新为这些数据划分分区了。这种方式解决起来比较麻烦，我们可以一步一步来。系列完成会把代码开源～ 本文经授权转自DLab数
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2023-11-27 17:51:52
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找到一个Github 上的公开apiurl = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars' 网页内容是一个巨大的Python字典，我们来获取一些信息内容包括文章所获得星数，文章名，以及文章的链接。首先，展示一下成品 &nb
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2019-10-07 18:32:00
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MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：1、利用clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类，这个方法简洁方便，其特点是使用范围较窄，不能由用户根据自身需要来设定参数，更改距离计算方法；2、分步聚类：（1）用pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；（2）用linkage函数定义变量之间的连接；（3）用cophenetic函数评价聚类信息；（4）用clu
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2023-08-31 19:56:46
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