目录1.anaconda（1）What is Anaconda？（2）Why Choose Anaconda（3）How to use Anaconda一、 anaconda 包管理1. 更新包2. 安装包3. 卸载包4. 查看已安装包PS： 更新问题---Windows找不到pythonw二、Anaconda 环境管理1.创建环境2.进入环境3.离开环境4.列出环境5.删除环境6.共享环境2.
numpy库的引入： import numpy as np 1、numpy对象基础属性的查询 lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] def numpy_type():
print(type(lst))
data = np.array(lst, dtype=np.float64) # array将数组转为numpy的数组# bool,int,int8,int16,int32,
推荐几本有意思的书，结合自身的学习过程，说说心得吧。1、首先需要掌握一门语言作为分析的工具，这里毫无疑问，推荐python，python的图书有很多，从基础和提高两个层面，我推荐两本：A 《Python学习手册》 机械工业出版社这是一本入门书，从0开始，讲的非常详细(老实说，有点过于啰嗦了)，对于打基础非常好，仔细读一遍，把代码敲一敲，基本上基础就牢靠了。B《Python高级编程》清华大学出版社有
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2023-09-21 05:50:16
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国内外高质量数据科学竞赛平台有哪些？https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/105283742华为云https://competition.huaweicloud.com/competitions
原创
2021-06-29 11:13:15
418阅读
在数据分析大赛中，参赛者经常面临对海量数据进行有效分析的挑战。本文的目的是记录我们在准备“数据分析大赛资料”时，如何高效地解决常见问题，最大程度提高系统的性能和准确性。以下是我们的复盘记录，包括问题背景、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展。
### 背景定位
在某次数据分析大赛中，参赛团队收集了大量用户行为数据。随着数据量的不断增加，分析处理速度逐渐下降，系统的响应时间出现显著
# 数据分析相关原则
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习实现数据分析相关原则。数据分析是一个重要的技能，可以帮助我们从数据中发现规律和趋势，为决策提供支持。在这篇文章中，我将向你介绍数据分析的流程和每一步需要做的事情。
## 数据分析流程
为了更好地理解数据分析的流程，我们可以用一张旅行图来展示。让我们看一下下面这张旅行图：
```mermaid
journey
原创
2024-06-07 05:54:21
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# 正相关数据分析
## 简介
在数据分析领域，我们经常需要研究变量之间的关系。其中，正相关关系是指两个变量的值呈现出同步增长或同步减少的趋势。本文将介绍如何进行正相关数据分析，帮助刚入行的开发者快速掌握这一技能。
## 流程概述
下面是进行正相关数据分析的具体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 计算相关
原创
2023-09-15 16:19:08
90阅读
# 数据分析相关思维
在当今这个信息化高速发展的时代，数据分析已成为各行业决策的重要依据。通过数据分析，我们不仅能够揭示隐藏在数据背后的规律，还能为未来的决策提供理性支持。本文将探讨数据分析的相关思维，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## 数据分析思维框架
数据分析的过程可以划分为几个主要步骤：
1. **问题定义**：明确需要解决的问题。
2. **数据收集**：收集与问题相关的数据
阅读提示 目录阅读提示三、Python主要数据探索函数1、基本统计特征函数2、扩展统计特征函数3、统计作图函数小结： 三、Python主要数据探索函数 Python中用于数据探索的库主要是Pandas（数据分析和Matplotlib（数据可视化））1、基本统计特征函数 统计特征函数用于计算数据的均值、方差、标准差、分位数相关系数
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2023-10-29 08:08:52
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python之数据分析pandas（5）前言数据分析主要还是通过一些数学方法统计结合可视化来进行的，今天我们学习一下pandas的数据统计函数，来进行进一步的数据分析。主要有汇总类统计、唯一去重和按值计数、相关系数和协方差。开始我们还是用的上次的天气的数据，读取数据之后，把温度的“℃”单位去掉，把温度的类型转换为‘int32’类型，和以前的步骤一样。然后开始我们的统计学习。汇总类统计汇总统计的函数
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2023-12-13 03:38:54
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在python中，主要两个库用于数据探索，一个是Pandas（用于数据分析，这可能是数据分析领域最强的python库），另一个是Matplotlib（用于数据可视化，绘制图表，起源于MATLAB）。1.基本统计特征函数下面介绍的函数主要作为Pandas的两大基本对象Series和DataFrame的方法出现。 主要特征函数
方法名函数功能sum()计算和（按列）mean()计算平均数(按列
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2023-12-02 22:10:23
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Python进行数据分析的核心库肯定是Pandas，该库差不多可以解决结构化数据的绝大部分处理需求。在《Python数据分析常用函数及参数详解，可以留着以备不时之需 》一文中也已经对该库的常用函数进行了详细介绍。但是Pandas是构建在Numpy的基础之上的，它的矢量化运算功能在处理数组和矩阵上具有着非常大的优势。虽然普通的数据分析任务可能很少用到Numpy库，但一旦你具有循环需求或是要处理数值
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2023-12-17 17:19:59
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数据分析有极广泛的应用范围，这是一个扫盲贴。典型的数据分析可能包含以下三个步：1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析，通常
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2023-08-24 11:10:47
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在数据分析行业中，衍生了很多的技术，比如数据挖掘、数据分析、人工智能、深度学习、人工神经网络、机器学习。很多人对于这些技术都不是十分的清楚，在接下来的几篇文章中我会给大家好好介绍一下这些知识，希望这篇文章能够帮助大家对这些技术有一个全面的了解。首先我们说一下数据分析，其实数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简
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2023-07-31 22:30:01
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为了认真学习还是需要写写博客来记录和督促自己的学习过程。对于数据分析的学习目标用一张网图来表示吧： 然后是数据分析所需要学习的知识结构图，用知乎大V王知无的图： 这是一个大框架，但是我的学习是很有目的性的，不仅仅是针对技术层面的学习，而是要针对特定问题的分析，数据只是一个方面的支撑。所以，在学习时需要多结合实例，更加需要锻炼的是思维能力。这样你不但可以成为一名数据科学家，而且能够更加接地气，针对问
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2024-01-16 06:46:28
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目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。1大数据生命周期 图1展示了一个典型的大数据技术栈。底层是基础设施，涵盖计算资源、内存与存储和网络互联，具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和
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2023-10-29 14:01:37
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目录题目任务 1 数据处理与分析任务 2 数据可视化分析任务 3 自动售货机画像任务一任务二任务2.1任务2.2任务2.3任务2.4任务2.5 题目任务 1 数据处理与分析任务 1. 1 根据附件 1 中的数据，提取每台售货机对应的销售数据，保存 在 CSV 文件中，文件名分别为“task1-1A. csv”、“task1-1B. csv”、…、 task1-21E. csv”。任务
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2024-01-11 13:52:36
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城市的摄像头无处不在，为了城市高效运转和公共安全，这类监控装置技术越来越发达，内置传感器并把数据传输到后台。ThingJS从三维城市可视化的角度出发，用直观的方法展示了城市空间数据分析，CityBuilder工具有上千个模板供非VIP使用。Citybuilder是ThingJS旗下三维地图城市搭建工具，使用Citybuilder能将我们的geojson数据直接转化成对应的三维城市模型建筑，面数据可
线性相关分析,要求两个被分析的变量都是正态分布.电视数量和身高之间,有相关关系,没有因果关系.多因素变量筛选方法 (P-value讲解)8 多因素回归分析中的变量筛选方法(P-value)生存分析方法的正确表达12 生存资料结局统计分析生存资料:指的是要考虑时间的结局以及发生这种结局所经历的时间( event and time).假设我们定义终点是因肝癌死亡,那么第一个患者死于肺癌并没有到达事件终
数据分析实战项目资料是一份非常有用的资料，它提供了一些实际项目中使用的数据分析技巧和实例。在这篇文章中，我将会介绍一些基本的数据分析概念，并用代码示例来说明这些概念的应用。
## 什么是数据分析？
数据分析是指通过对数据进行收集、处理、分析和解释，从中提取有价值的信息和洞察力的过程。数据分析可以帮助我们了解数据中的模式、趋势和关联性，以及做出基于数据的决策。
## 数据分析的步骤
数据分析
原创
2023-12-22 06:38:19
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