GitHub通道：易用，高效，统一的全管道自动时间序列分析工具HyperTSHyperTS是一个开源的Python工具包，提供了一个端到端的时间序列分析工具。它针对时间序列任务（预测，分类，回归等）的整个AutoML流程，以统一的API实现了灵活的全覆盖，包含数据清洗，数据预处理，特征工程，模型选择，超参数优化，结果评估以及预测曲线可视化等。多模驱动, 轻重结合是HyperTS的关键特性。因此，可
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2024-03-01 11:16:36
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源系统数据
源系统数据分析流程可以细化为以下几个步骤：
列出数据源：这个步骤主要是梳理整个系统中可能存在的数据源，这些数据源可以包括数据库、文件系统、API等等。需要对这些数据源进行识别、分类和标注，这样才能更好地进行管理和维护。
确定未来信息消费者的相关部门：在数据分析和应用的过程中，需要确定未来可能需要消费这些数据的相关部门或人员，以便为其制定合适的数据消费方案。这些部门可以包括业务部门、市
原创
精选
2023-03-29 23:17:21
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# Python 带源下载实现指南
在现代软件开发中，带源下载是一个常见的需求，尤其是在需要提供快速访问和分发资源时。本文将指导你如何使用 Python 实现带源下载，包括整个流程，并提供相应的代码示例。通过这个过程，你将能够在自己的项目中实现类似功能。
## 整体流程
下面是带源下载实现的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-08-31 10:21:12
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Python数据分析Python基础常用操作符算术操作符：赋值操作符比较操作符逻辑操作符其他运算符变量和赋值数据类型和转换print()函数条件语句if语句assert 关键词循环语句for循环range()函数enumerate()函数其他语句异常处理Python标准异常总结Python标准警告总结try-except语句try - except - finally 语句try-except-
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2023-06-19 17:46:20
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问题导读： 1、为什么需要数据建模？ 2、OLTP 和 OLAP 系统有什么区别？ 3、数仓设计主要分哪几个步骤？ 4、星型模型、雪花模型、星座模型如何理解？ 一、为什么需要数据建模？在开始今天的话题之前，我们不妨思考下，到底为什么需要进行数据建模？随着从IT时代到DT时代的跨越，数据开始出现爆发式的增长，这当中产生的价值也是不言而喻。如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织存储，是我们
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2023-07-29 12:09:40
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python数据分析与建模实现-第一次笔记第一次写博客，有什么不好的希望大家能谅解，也希望大家能喜欢。 - 1.数据的读取 - 2.数据的处理 - - 2.1.异常值（空值）处理 - - 2.1.1删除 - - 2.1.2指代 - 3.利用四分位数来去除异常值 - 4.静态结构分析 - 5.数据分区间 - 6.英文异常值数据的处理 - 7.对比分析前言首先我们做数据分析，想要得
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2023-11-09 09:25:33
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注1：本文旨在梳理汇总出我们在建模过程中遇到的零碎小问题及解决方案(即当作一份答疑文档)，会不定期更新，不断完善, 也欢迎大家提问，我会填写进来。注2：感谢阅读。为方便您查找想要问题的答案，可以就本页按快捷键Ctrl+F，搜索关键词查找，谢谢。1. 读写csv文件时，存在新的一列，Unnamed:0？答：read_csv（）时，防止出现，设置参数index_col=0；写入csv文件时，防止出现，
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2023-12-01 21:47:50
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第十三章 Python建模库介绍1、pandas与模型代码的接口2、用Patsy创建模型描述2.1、Patsy创建模型设计矩阵2.2、用Patsy公式进行数据转换2.3、分类数据和Patsy3、statsmodels介绍3.1、估计线性模型3.2、估计时间序列过程4、scikit-learn介绍交叉验证5、继续学习 主要内容： pandas数据规整和模型拟合和评分 介绍两个流行的建模工具，
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2023-06-06 21:55:31
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数据建模是软件开发过程中非常重要的一环，它用于定义数据结构、数据关系和数据流程，为开发人员提供了一个清晰的数据设计方案。在Python中，我们可以使用不同的工具和库来实现数据建模。在本文中，我将向刚入行的小白开发者介绍如何使用Python进行数据建模。
## 数据建模的流程
数据建模是一个系统化的过程，它通常包括以下步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[需求分析
原创
2023-10-12 10:46:52
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# Python数据建模
## 什么是数据建模？
数据建模是指将现实世界中的实体、关系和属性转化为计算机可处理的数据结构和算法的过程。它是数据科学和机器学习领域中的重要基础工作，用于描述、分析和预测数据。
在数据建模中，我们通常会使用统计学和机器学习等方法来处理和分析数据，以便从中发现有用的信息和模式。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的数据建模工具和库，使得数据建模变得更加简单
原创
2023-08-16 08:15:40
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大家晚上好，我是新来的实习生小模君，前几天小智老师给我科普了数据挖掘的基础知识，颇有收获，于是就趁小天今天有事休假冒个泡跟大家分享一番。数据挖掘，英文名叫Data mining，一般是指从大型数据库中将隐藏的预测信息抽取出来的过程，而更为精确的解释则是“从数据中挖掘知识”。这个概念乍眼一看有点懵，毕竟从数据中挖掘出知识的说法是小模君以前没有接触过的。因此小智老师只好举个栗子解释：假如某东需要预测用
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2023-07-20 12:46:47
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Python-模型建立和评估python 库数据建模模型创建输出模型结果模型评估交叉验证混淆矩阵ROC曲线 python 库NumPy、NumArray和SAGE—— NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的低层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。NumPy是Numarray的后继者，用来代替NumArray。SAGE是基于N
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2023-09-09 01:41:08
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一、分析背景
根据小红书的部分用户数据以及消费行为数据，使用Python建立线性回归模型，找到对用户消费影响较大的因素，预测用户的消费金额变化。根据模型，确定销售额较高用户的相关特征，并由此提出营销方案建议。
二、数据分析的流程
数据分析的整体流程如图所示：
(一)数据概况分析
1、调用基本包和读取数据
import pandas as pd
import seaborn as sns
impor
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2023-08-09 19:35:02
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设计模式中，创建型模式主要由以下几种：工厂方法模式抽象工厂模式建造者模式原型模式单例模式简单工厂模式不直接向客户暴露对象的实现细节，而是通过一个工厂类来负责创建产品的实例。角色： 工厂角色（Creator） 抽象产品角色（Product） 具体产品角色（Concrete Product）# class Payment:
# def pay(self, money):
# r
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2024-05-14 20:20:00
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身体不适，中断几天，接下来会陆续上传一些基本算法的概念、同时会附上一个算法使用例子。在此之前需要先把算法的大分类进行一个简单说明：一、按照机器学习分类1、有监督学习：已经知道why，这个why可以是分类变量的类别标签，也可以是要预测的数据集的值（比如收入）、可能是单类别或者多类别变量，通过目标变量的不一样有监督学习可以分为两大类，如果是鉴别类别称之为：分类，如果是预测的话，例如二手车的销售价格等，
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2024-08-11 17:20:29
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在linux系统中，我们常常需要使用一些网络工具来进行网络故障排查或是网络性能优化。其中，tracert是一个非常常用的网络工具，用于追踪数据包在网络中的传输路径。在linux系统中，我们可以通过使用带源选项的tracert命令来进行更加详细的网络路径追踪。
带源选项的tracert命令在linux系统中通常被称为“traceroute”命令。通过traceroute命令，我们可以查看数据包在网
原创
2024-03-29 10:18:14
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在现代数据科学中，Python已成为数据建模和分析的重要工具。数据建模的目的是提取数据中潜在的模式和信息，为决策提供依据。然而，在实际应用中，我们面临许多技术挑战。本篇博文将详细探讨如何使用Python进行数据建模，分析我们在项目实施过程中遇到的问题及其解决方案。
## 背景定位
在数据驱动决策的时代，企业面临着如何有效利用数据以促进业务增长的挑战。我们团队的初始技术痛点是在数据模型构建过程中
## 芯片数据建模入门指南
随着电子设计自动化 (EDA) 和集成电路 (IC) 设计领域的不断发展，芯片数据建模成为了一个关键的技能。在这篇文章中，我们将逐步引导你完成芯片数据建模的全过程，帮助你掌握其中的关键步骤和相关代码。
### 数据建模流程概述
以下表格展示了芯片数据建模的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集 |
| 2
# Python金融数据建模入门
在当今金融领域，数据分析和建模是至关重要的环节。金融机构通过对数据的深入分析和建模，来做出更精准的决策。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，广泛应用于金融数据建模。本文将带您了解如何使用Python进行金融数据建模，并提供相应的代码示例。
## 一、金融数据的来源
金融数据可以从多个来源获取，例如：
- 金融市场数据（股票、债券、外汇等）
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原创
2024-10-21 04:45:00
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IBM SPSS Statistics 客户直销分析应用，第 1部分: 如何使用 RFM 分析来了解目标客户 IBM SPSS Statistics 是目前世界上主流的数据预测统计分析软件之一，其中的客户直销分析模块是为市场营销人员量身打造的简单而有效的应用功能，本文结合实际市场营销人员面临的问题，介绍如何使用客户直销分析模块通过 RFM 分析功能深入了解客户，从而帮助您针对
