选题的背景、意义及研究现状：研究背景及意义：随着我国的教育产业的快速发展，各个学校的学生数量越来越多，在这种情况下的图书馆书籍管理和查询，以及读者的管理变得非常困难，使用计算机软件的图书管理系统来协助管理是一个很好的方法。图书馆管理系统的开发和应用，可以提高管理水平和效率，为学校图书馆提供了一个很好的管理工具，简化繁琐的工作模式，使学校图书馆管理更加规范化，科学化。图书馆管理系统主要应用于学校中小
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2023-11-28 14:58:43
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python pandas 豆瓣电影 top250 数据分析
豆瓣电影top250数据分析数据来源（豆瓣电影top250）爬虫代码比较简单数据较为真实，可以进行初步的数据分析可以将前面的几篇文章中的介绍的数据预处理的方法进行实践最后用matplotlib与pyecharts两种可视化包进行部分数据展示数据仍需深挖，有待加强#首先按照惯例
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2023-05-30 12:22:46
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1、准备 这里用到pandas和numpy库import pandas as pd
import numpy as np引入自带的数据集合df = pd.resd_csv（“/resources/jupyter/DA001/DA001-003/clean_df.csv”）
df.head()#查看前5行输出： 将个体特征模式可视化#先引入包
！pip install seaborn
#导入可视
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2023-09-14 17:13:06
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Python项目实战Python项目实战 —— 00. 数据分析试题分享一、概率论与统计学基础二、Python三、数据分析思维四、泰坦尼克号生存数据特征处理4.1 合并训练集与测试集4.2 缺失值处理4.3 不同特征字段的数据处理4.4 利用随机森林预测Age缺失值4.5 各特征与Survived的相关系数排序 Python项目实战 —— 00. 数据分析试题分享大家可以关注知乎或微信公众号的s
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2023-10-11 15:32:09
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文章目录0 前言1 项目背景2 项目分析思维导图3 项目分析具体步骤3.1 读取数据3.2 数据分析3.1.1 数据预处理——每日使用量分析3.1.2 连续7天的单日使用分析结论3.1.3 数据预处理——每日不同时间段的使用量分析3.1.4 每日不同时间段使用量分析结论3.1.5 数据预处理——骑行距离的分析3.1.6 数据预处理——高峰期单车迁移情况分析3.1.7 数据预处理——用户使用频次分
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2024-01-23 21:35:36
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要: 本文介绍了如何使用开源软件迅速的搭建一个数据分析平台，包含数据导入，变形，分析，预测，可视化。
最近，国内涌现出了不少数据分析平台产品，例如魔镜和数据观。这些产品的目标应该都是self service的BI，利用可视化提供数据探索的功能，并且加入机器学习和预测的功能。它们对标的产品应该是Tableau或者SAP Lumira。因为笔者曾经为Lumira开发数据可视化的功能，对这一块
啤酒和纸尿裤的故事大多数人都听说过，纸尿裤的售卖提升了啤酒的销售额。关联分析就是这样的作用，可以研究某种商品的售卖对另外的商品的销售起促进还是抑制的作用。案例背景本次案例背景是超市的零售数据，研究商品之间的关联规则。使用的自然是最经典的apriori算法。数据展示，数据是一个excel表：柑橘类水果，人造黄油，即食汤，半成品面包四个商品，其他以此类推。数据读取导入包，设置import numpy
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2023-08-04 18:51:16
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本文代码及数据集来自《超简单：用Python让Excel飞起来（实战150例）》# 排序一个工作表中的数据（方法一）
import pandas as pd
data = pd.read_excel('销售表.xlsx', sheet_name='总表')
data = data.sort_values(by='利润', ascending=False) # 按照“利润”列进行降序排序
data.
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2023-11-07 08:09:52
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大家好，本文将围绕python能进行数据分析的案例展开说明，利用python进行数据分析案例是一个很多人都想弄明白的事情，想搞清楚基于python数据分析的题目需要先了解以下几个事情。 一、前期准备三个包：Numpy、Pandas和matplotlib；工具：jupyter notebook。首先确保导入这两个包#导入Numpy包
import numpy as np
#导入Pandas包
im
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2024-06-06 11:24:50
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1. 项目简介 随着我国旅游业的不断发展，名宿作为一种新型而具有特色的接待形式，通过温馨而亲民的方式为游客提供了更加具有地方特色的旅游体验。本项目利用网络爬虫技术从去哪儿网采集名宿酒店数据，并进行数据清洗和格式化，利用 flask 搭建后台，前端利用 echarts 等实现对名宿酒店的各类属性分布进行可视化分析。2. 功能组成 &nb
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2023-12-19 22:04:25
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问题2、计算每种车的年销量和平均价（hatchback and sedan 是同一种车的不同车厢类别，如Ford Focus Sedan和Ford Focus Hatchback都属于是Ford Focus，同时Focus是Ford旗下的一个车型） 问题1、问题3链接：python破某公司数据分析笔试题(一）：python破某公司数据分析笔试题(三）： 开始进入正题，首先导入库
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2023-08-17 17:50:06
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# 基于Python的数据分析论文
数据分析是一种通过收集、清洗、处理和解释数据来发现相关信息和模式的过程。Python是一种功能强大且广泛使用的编程语言，它提供了许多用于数据分析的库和工具。在本文中，我们将介绍使用Python进行数据分析的基本步骤，并提供一些代码示例。
## 数据收集
数据收集是数据分析的第一步。通常，数据可以从各种来源收集，包括文件、数据库、API等。在Python中，
原创
2023-08-13 06:47:09
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什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机 (SVM) 是一种相对简单的监督机器学习算法，用于解决分类或回归问题。它更适合分类，但有时对回归也非常有用。SVM算法的本质是在不同的数据类型之间找到一个超平面来创建边界。在二维空间中，这个超平面是一条直线。 在 SVM算法中，我们在 N 维空间中绘制数据集中的每个数据项，其中 N 是数据中特征/属性的数量。接下来，我们找到最佳的超平面
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2023-12-19 15:22:16
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对于零售业企业来说，大数据应用技术的使用在这个领域是优先的，例如沃尔玛等零售业巨头对于客户关系的管理，不断是在实体的企业还是在网络商业上，都相关的数据分析技术和工具的应用，也是其他零售业业企业无法比拟的，使用数据分析技术，收集客户信息，通过数据分析来了解客户的行为和消费习惯，从而进行营销管理，数据分析技术的使用将大大提高团队协作的能力和员工销售能力。下面我们就来说说优秀的零售业企业是如何将数据分
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2023-10-23 22:01:36
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最近几年大数据经常和云计算，物联网一同被IT行业追捧，这几个科技词汇经常在各个科技网站中占据头条不下，现在又多了个人工智能。通常所指的大数据分析技术是指利用多是Java技术体系的MapReduce，Spark，Hadoop，Hive，Hbase，Pig，YARN，Flume，Kafka，Zookeeper等大数据分析各个过程中发挥强大功能的项目或工具来实现对数
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2024-01-13 19:53:54
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根据现有数据，编写分析，分析电影市场情况并预测观众群对“四合影业”计划投拍的电影《青春的竞赛》的评分。请从a04子目录中选取需要的数据文件，依据俱乐部的观众评分（评分为1...根据现有数据，编写分析，分析电影市场情况并预测观众群对“四合影业”计划投拍的电影《青春的竞赛》的评分。请从a04子目录中选取需要的数据文件，依据俱乐部的观众评分（评分为10分制），利用统计图表分析说明影片类型、导演等
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2023-08-21 15:53:27
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目标分析的主要目标有，本次调查所有国家或地区的全世界区域数量分布状况，由此展开区域整体幸福感对比，如各大地区幸福指数对比，各大地区幸福指数区间分布，2020年世界幸福报告前10名和后10名，最后通过可视化，如热力图分布，直观体现幸福指数与调查项目中相关关系，幸福地图，直观体现各国家地区幸福指数对比。方法及类库其中主要分析方法是Python的numpy和pandas的相关数据分析方法，再加上一些可视
目前手上有两本书，一本《利用Python进行数据分析》，一本《Python数据科学》。 对于学习什么东西，都有它的「道」和「术」。「道」即原理，「术」即技巧。 通过这几天翻阅这两本书，发现前者更像一本工具书。 它并不会真正的教你如何去分析数据，适合查阅。 而后者呢，更注重数据分析的原理，教我们如何去剖析数据，得到我们想要的结果。 所以接下来会以后者
额外的MapReduce功能 图4.6 插入了Combiner的MapReduce数据流 Combiner：前面展示的流水线忽略了一个可以优化MapReduce作业所使用带宽的步骤，这个过程叫Combiner，它在Mapper之后Reducer之前运行。Combiner是可选的，如果这个过程适合于你的作业，Combiner实例会在每一个运行map任务的节点上运行。Combiner会接收
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2024-05-18 02:40:29
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基于 Excel 的 Python 数据分析是一项强大的能力，涉及多个技术栈和工具的高效整合，适用于数据的清洗、分析和可视化。本文将详细介绍如何利用 Python 进行数据分析，并将结果输出到 Excel 文件中，解决实际问题的同时提升数据处理能力。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境配置正确，以下是依赖安装指南和技术栈匹配度图。
```bash
# 安装 pandas 和 o
