## 深入探索TensorFlow数据分析
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，广泛应用于数据分析、机器学习和人工智能等领域。在数据分析领域，TensorFlow提供了丰富的工具和库，可以帮助用户更高效地处理和分析数据。本文将介绍如何使用TensorFlow进行数据分析，并通过代码示例展示其强大功能。
### TensorFlow数据分析基础
在开始之前，我们先来了解一下Tenso
原创
2024-06-10 04:07:24
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数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式： 1. 分类 分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。 2. 回归 回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因
前言最近一直在研究深度学习，主要是针对卷积神经网络（CNN），接触过的数据集也有了几个，最经典的就是MNIST, CIFAR10/100, NOTMNIST, CATS_VS_DOGS 这几种，由于这几种是在深度学习入门中最被广泛应用的，所以很多深度学习框架 Tensorflow、keras和pytorch都有针对这些数据集专用的数据导入的函数封装，但是一般情况下我们的数据集并不是这种很规范的形式
本文主要就笔者在实际工作中遇到的一些在统计分析领域的编程风格和代码技巧做一汇总；由于是想到哪就写到哪，所以文档前后并没有什么太强的逻辑性和关联性，就当做是一次随笔吧。（将会持续更新，把自己遇到的好的写法在此处做已记录和分析，大家若是有好点，尽可留言告知，相互学习，共同进步 ^v^） 笔者在数据分析主要是用到了Python（2.7）以及两个主要的依赖：Numpy 和 Pandas，有关这两
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2023-08-23 16:23:59
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文章目录前言一、Map函数的使用案例： 单纯的提取数组对象中的某个属性值，返回一个数组 或 数组对象。map函数总结二、forEach函数的使用案例一： 对数组中的元素进行求和及给所有元素乘2。案例二： 替换数组对象中的某个属性值。三、some函数 和 every函数的使用及区别案例一： 判断数组 / 数组对象中==每一项==是否存在某个属性值。案例二： 判断数组 / 数组对象中==任一项==是
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2024-01-11 14:59:05
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项目分享原因：在学习完Numpy，Pandas，matplotlib后，熟练运用它们的最好方法就是实践并总结。在下面的分享中，我会将每一步进行分析与代码展示， 希望能对大家有所帮助。项目名称：CD用户消费行为分析项目概述：本项目主要利用上面提到的三个工具进行数据的处理，来分析用户消费行为。数据来源与CDNow网站的用户购买明细。数据链接：链接:https://pan.baidu.com
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2024-01-12 23:00:38
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刚毕业半年，半吊子水平的数据分析师，面试官基本上也不问你特别深层次的东西，问了一些有关职业的理解和发展规划，现在把他记录在博客上面，后续继续改正，如有不妥之处，还望批评指正。0X01数据分析师的理解一、数据分析师的产生数据分析师并不像产品和开发那样在公司创业初期不可或缺，是公司发展到一定程度之后的产物；因为在产品初期，产品本身就可以做数据分析，到后来业务线不断增加，产品那些忙不过来，这个时候就需要
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2024-08-26 10:42:36
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MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会被用作深度学习的入门样例。而TensorFlow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字。图片的大小都为28*28，且数字都会出现在图片的正中间，如下图
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2024-02-19 11:36:46
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第四百一十六节，Tensorflow简介与安装TensorFlow是什么Tensorflow是一个Google开发的第二代机器学习系统，克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法、难以配置、依赖Google内部硬件等局限性，应用更加广泛，并且提高了灵活性和可移植性，速度和扩展性也有了大幅提高。字面上理解，TensorFlow就是以张量（Tensor）在计算图（Graph）上流动（Fl
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2024-01-02 23:37:18
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对于数据分析，Excel可以被当做一款入门的软件。在学习R或Python前，事先掌握一定的Excel知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能，使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。今天小编就给大家分享20个Excel操作小技巧，提高你的数据分析效率。
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2024-09-29 08:58:34
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数据分析需要很多步骤，在整个过程中，数据的预处理往往会占用项目很长的时间，包含清洗、融合、异常值处理等。而作为数据分析的第一步，数据预处理在人工智能的落地实现中是非常重要的一环，这一步的整体质量直接决定了后续建模的准确性，数据越多、训练模型越复杂，对数据预处理的工作需求量就越大。数据预处理的核心工作往往包含了数据融合、异常值处理、数据类型转换、归一化、去噪等多个方面，这些都是数据挖掘任务中不可缺少
实战项目-消费数据分析import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import matplotlib.pyplot as plt
#CDNOW_master.txt 第一部分：数据类型处理（预处理）数据加载字段含义：user_id:用户IDorder_dt:购买日期order_pro
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2024-01-16 16:08:49
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前言在之前文章中，一直讲prometheus的metrics以及apm的指标的重要性，多侧重于收据的收集和存储。如果不对这些数据进行数据分析，那么就没有收集的意义了。通过数据分析和挖掘，让数据产生价值。一直以来我认为devops必须是一个闭环，即apm，日志，监控着三大系统的数据，必须经过分析对dev和ops有价值。数据可视化是大数据的『最后一公里』，做好可视化是对于数据分析是重要的。今天，主要介
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2018-07-30 16:34:59
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前言通过数据分析和挖掘，让数据产生价值。一直以来我认为 devops 必须是一个闭环，即 apm，日志，监控着三大系统的数据，必须经过分析对 dev 和 ops 有价值。数据可视化是大数据的『最后一公里』，做好可视化是对于数据分析是重要的。今天，主要介绍 redash 这款数据分析的利器。redash简介redash 是一款开源的 BI 工具，提供了基于we
原创
2023-05-25 13:48:01
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目录一、基本情况 二、数据清洗三、随机森林确定重要指标 一、基本情况 今天来和大家分享一个案例，通过已有的数据集分析判断行业财务造假的情况，首先我们来看一下数据的基本情况。这是附件2，也就是主要分析所要用到的数据，我们主要的目的就是把这些行业分类，然后分析出各个行业有关财务造假的变量有哪些（看图中的第一个变量，那个就是企业代码，每个代码都会对应一个行业），这个数据量是
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2024-01-12 17:41:23
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众所周知，R和Python都是开源的编程语言，都有庞大的社区基础，都可以用作数据分析……那么，当我们学习数据分析时，学哪种语言会更好呢？Python语言拥有各种通用的数据科学方法。就语法而言，Python是最简单的编程语言之一。这就是很多初学者会选择把Python作为入门级语言的原因。同样，R语言也具有很多Python没有的优势。话不多说，小编现在就带着大家一起了解Python和R这两种编程语言。
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2023-09-26 11:10:17
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作者：高斌龙，腾讯云大数据Elasticsearch高级开发工程师前言Elasticsearch作为一款基于Lucene打造的分布式搜索引擎，常用于搜索和日志场景，而在数据分析场景，Elasticsearch也提供了聚合Aggregations API支持完成复杂的查询分析，并且可以使用Kibana完成数据的可视化。本文就如何使用Elasticsearch进行数据分析做一个简单的介绍。概览聚合分析
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2023-11-14 13:24:49
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作者：我心飞翔
Matlab提供了两种方法进行聚类分析。一种是利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法；另一种是分步聚类：（1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist函数计算变量之间的距离；（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
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2023-10-11 09:36:24
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以下是关于“利用AIGC做数据分析的案例和教程”的博文，详细记录了整个过程。
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利用AIGC做数据分析的案例和教程
在如今数据爆炸的时代，人工智能生成内容（AIGC）技术能够显著提升数据分析的效率和精度。本篇博文将详细介绍如何利用AIGC进行数据分析，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用六个模块。
## 环境准备
在进行AIGC数据分析之前，我们首先需要准
用MySQL分析网络销售案例数据来源于某网站销售统计网络订单数据用户信息点击获取数据 提取码：3k6i分析步骤0、数据导入1、不同月份的下单人数2、用户三月份的回购率和复购率3、统计男女用户的消费频次4、统计多次消费用户，分析第一次和最后一次的消费间隔5、统计不同年龄段用户的消费金额差异6、统计消费的二八法则：消费top20%的用户贡献了多少消费额度0 数据导入首先需要先创建对应的数据库和相应的
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2024-06-18 20:30:42
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