温度转换掌握的知识点算法图解过程自然语言描述（IPS）二、处理过程中算法(类氏二元一次方程)： 1、根据F/f符号来区分怎么换算摄氏度； 取字符串中的字母时，如果取的是最后一个，就用反向递减序号（-1），如果取第一个字母，那么就用正向递增序号(0) if tempstr[-1] in ['F','f'] C=（F-32）/1.8 C = tempstr[]2、根据C/c符号来区分怎么换算成华氏度
# Hadoop 温度数据分析
在大数据时代，数据量呈指数级增长，而传统的数据处理方式已经无法满足需求，因此更加高效和快速的数据处理框架变得尤为重要。Hadoop作为一种分布式计算框架，具有良好的可扩展性和容错性，逐渐成为大数据处理的首选工具之一。
## Hadoop 简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据。它包含两个核心模块：HDFS（Hadoop Di
1. 报告结构一篇数据分析报告的结构是十分重要的，一个好的结构能够将他人带入到你的报告中，让他人更好的明白你的意图，减少信息传递之间的丢失，同时你的思维也主要展现在结构上，这就意味着在写数据分析报告前，一定要想清楚数据分析报告的结构，当然这里说的报告结构即包括整个报告的结构，也包括每一个章节的结构，这里就放到一起说了 总 - 分 - 总 （多用在整体结构）我们在读一本书的时候，
# 如何使用 Python 绘制实时温度数据
作为一名新入门的开发者，看到实时温度数据的可视化可能会让你感到兴奋。但是，你知道从哪里开始吗？在这篇文章中，我将为你分步骤的讲解如何使用 Python 和一些库来绘制实时温度数据。
## 实现流程
首先，我们来整理一下整个实现的步骤。以下是我们需要遵循的步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述
作者 | 橙子审核 | gongyouliu编辑 | auroral-L数据分类的四大维度（1，2）在上一期内容中和大家探讨了“数据分类与数据价值”。今天想和大家分享的是“数据分类的四大维度（1,2）”。我们可以从不同维度将数据分为以下四种。维度一：以是否可以再生为标准。按照是否可以再生的标准来看，数据可以分为不可再生数据和可再生数据。不
多维度拆解法1、概念维度：看问题的角度拆解：就是做加法，A=维度1+维度2+···多维度拆解法：通过不同的维度（角度）去观察同一组数据，从而洞察数据背后波动的原因。从哪些维度进行拆解**从指标构成拆解：**分析单一指标的构成。比如单一指标为用户，而用户又可以拆解为新用户、老用户；也可以按照性别拆分为男用户、女用户。**从业务流程来拆解：**按业务流程来进行拆解分析，比如不同渠道的用户付费率、不同城
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2023-09-15 17:25:52
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目录：1.散点图2.气泡图3.单轴散点图4.客户消费维度5.客户其他消费纬度6.垂直领域消费纬度7.折线图8.面积图9.柱形图：10.直方图11.饼图12.漏斗图13.雷达图 1.散点图： 散点图主要解释数据之间的规律 纬度：0+ 作为颜色 度量：22.气泡图 气泡图是散点图的变种，引入第三个度量作为气泡的大小 纬度：1+，作为颜色 度量：3，其中1个是气泡大小3.单轴散点图
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2023-08-21 07:19:07
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顾客满意度是指对一个产品可感知的效果（或结果）与期望值相比较后，顾客形成的愉悦或失望的感觉状态。满意度调查是为了进一步分析顾客满意度的两个方面：对所购买产品或服务的满意度(评价过去期待)和未来继续购买的可能性(新的期待)。满意度调查结果对企业发展至关重要，那么满意度调查如何进行抽样呢？ 界定总体“总体”是具有某种或某些共同特征的事物所组成的集合体，调查“总体”是指要进行统计研
一、地表温度反演原理 简单来说，反演原理就是根据热红外的两个波段，31、32波段根据普朗克公式进行地表亮温的反演，1、2波段进行NDVI—>植被覆盖度—>热辐射相互作用—>地表比辐射率的反演，然后2、19波段进行水汽含量—>大气透过率的反演，根据地表比辐射率和大气透过率对地表亮温进行修正，得
# 多维度数据分析报表开发流程
## 引言
多维度数据分析报表是一种可以根据不同维度进行数据分析和展示的报表形式。在开发过程中，我们需要根据给定的数据源和需求，使用适当的编程语言和工具来实现这种报表。本文将介绍一种常见的开发流程，并提供相应的代码和注释，以帮助刚入行的开发者了解如何实现多维度数据分析报表。
## 开发流程
下面是实现多维度数据分析报表的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
from pandas import DataFrame, Series
from keras import models, layers, optimizers, losses, metrics
from keras.utils.
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2023-09-04 17:23:38
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Python容器专题 - 元组（tuple）
导读：本文详细讲述了Python语言中的元组（tuple）的用法。博主：李俊才1 元组用法1.2 创建元组：tuple1 = () # 创建一个空元组
tuple2 = (1, 2) # 通过列举成员直接创建一个一维元组
tuple3 = ((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)) # 通过列举成员直接创建一个
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2023-08-30 11:17:41
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某客户每个季度对5个产品的客户满意度做了调查，要求客户从6个维度对产品及其服务进行了评价打分：需求响应及时性产品稳定性功能满意度资料完备性问题解决速度问题解决质量计算了六个指标的平均分作为该产品本季度的总体满意度分数。从2020年4季度到2022年1季度的客户满意度调查数据如下表：产品名称时间需求响应及时性产品稳定性功能满意度资料完备性问题解决速度问题解决质量总体满意度产品12020Q489&nb
# Python根据测试的温度数据绘制温度云图
## 引言
温度是我们日常生活中经常关注的一个指标，也是气象学中的重要参数之一。通过对温度的监测和分析，可以帮助我们更好地了解和预测天气变化。本文将介绍如何使用Python根据测试的温度数据绘制温度云图。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备一些数据。假设我们有一组温度数据，记录了一天中不同时间点的温度变化。数据的格式可以是CSV、Exc
一、常见的数据分析报告类型数据分析报告通常可以分为三类：日常分析报告、专题型分析报告和综合性分析报告。前两者是以数据+结论+建议的格式去撰写，综合性分析报告则是：行业环境调研（竞品类产品数据分析）+自身产品数据综合性分析+结论+建议。1.1日常分析报告：呈现模式：具有固定的时间周期，以日报、周报、月报、季报和年报的形式呈现，它是定期的对某一业务场景进行数据分析。目的：反映日常业务计划的执行情况，通
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2023-08-21 07:23:25
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# 实现部门满意度数据分析教程
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个数据分析的流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 数据采集 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据分析 |
| 4 | 可视化展示 |
## 2. 详细步骤及代码示例
### 2.1 数据采集
在数据采集阶段，我们需要获取部门满意度的原始数据，可以从数
在日常的可视化展示中，大家时常需要在一个图表组件中绑定多个动态的维度和度量。这样可以在展示数据时，根据需要切换不同的维度/度量，来查看不同的数据组合情况。本次以Sugar BI为例，为大家介绍，在日常数据展示中，如何在一个图表组件中绑定多个动态的维度和度量。我们可以在「饼状图，交叉透视表，普通表格，柱状图，折线图」组件中，来实现浏览状态下图表的动态维度和度量切换，更加灵活地按需切换字段进行数据分析
本数据集来源于Kaggle，原始数据集共有144条，19个变量。关于本数据集数据来自美国国家航空航天局GISS表面温度分析(GIST化的估计。
前言NeuroKit2是一个开源的、社区驱动的、以用户为中心的Python库，可用于多种生理信号的分析处理（例如ECG、PPG、EDA、EMG、RSP），还包括用于特定处理步骤（如频率）的工具提取和过滤方法，并在易用性和参数微调之间进行权衡。其目标是提高神经生理学研究的透明度和再现性，并促进探索和创新，它的设计理念以用户体验和对新手和高级用户的可用性为中心。1 安装从PyPI安装NeuroKit2
场景还原：某互联网企业的B2B商务拓展团队，主要通过电话销售联系潜在客户，外呼名单管理混乱，只有客户企业名称、联系电话两个字段，销售成功率极低，且团队管理混乱，只记录成交金额，没有对未成交原因做记录，也没有跟进记录。业绩完成差，团队流失严重，领导很着急。问题一（选择题）你是这个企业的数据分析师，此时你会： A、在月报里认真分析成功率低原因，写20页整改建议 B、月报只列数字，等
