数据分析中如何探究两个或者多个变量之间的相关性？注意⚠️相关性并不等于因果性，因此基于相关性，数据分析师还会开展一系列的因果性分析。相关性分析是数据分析中较为常用的方法，数据分析师在日常工作中经常会使用该方法。举个例子，对于游戏用户留存分析来说，数据分析师会去探讨用户在线时长、好友组队、比赛场次等多种因素与用户留存之间的相关性，以辅助运营人员或产品专员及时调整策略提升用户留存率。一、相关系数两变量
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2023-11-07 00:34:03
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在当今大数据时代，数据分析被广泛应用于各种业务场景中。尤其是R语言，由于其强大的数据处理能力和丰富的统计分析功能，成为数据分析师们的首选工具。然而，很多初学者在使用R语言进行数据分析时，往往会遇到各种各样的问题。本文将为您详细介绍“数据分析R怎么用”的解决过程。
在很多公司中，数据分析能够有效支持业务决策，提升工作效率。假设我们正在处理一家电商公司的销售数据分析，业务影响主要体现在以下几个方面：
本篇介绍合并变量和target这两个数据，及合并之前的一些数据清洗工作。1. 读取表格文件读入csv文件，代码如下：import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data_for_test.csv',engine='python')
print(data.shape)
data.head(3)输出为： pd.read_csv(
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2023-08-30 11:24:47
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# Python 数据分析用 decimal 好还是 float？
在进行数据分析时，我们经常需要处理数值计算。Python 提供了两种主要的数值类型：`float` 和 `decimal`。那么在数据分析中，我们应该选择哪一种呢？
## float 的优缺点
`float` 是 Python 中的双精度浮点数类型，它在内存中占用 64 位，可以表示非常大的数值。然而，由于浮点数的表示方式，
原创
2024-07-26 07:44:16
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“ 在计算机领域，分析型系统是一种快速回答多维分析查询的实现方式。它也是更广泛范畴的所谓商业智能的一部分。” 什么是分析型系统？ 在计算机领域，分析型系统是一种快速回答多维分析查询的实现方式。它也是更广泛范畴的商业智能(BI)的一部分（商业智能还包含数据库、报表系统、数据挖
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2023-10-11 23:04:35
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R 是一种统计编程语言，主要由统计学家、数据挖掘人员和数据分
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2023-01-13 20:11:02
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数据分析工具R和RStudio入门介绍R是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，对比SPSS和SAS等付费软件，R具备跨平台、自由、免费、源代码开放、绘图表现和计算能力突出等一系列优点，受到了越来越多的数据分析工作者的喜爱，下面笔者就R语言和它常用的UI界面RStudio进行入门介绍。工具/原料R i386 3.1.2RStudio方法/步骤 下载安装：R语言和它的UI界面非
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2023-12-11 09:37:41
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上大学不一定要买笔记本但买笔记本一定要看专业！那么如何根据专业挑选电脑呢？平面设计专业—Mac系统妥妥强项，PS、AI、DX、Sketch（mac独占）都有兼容版本，谁用谁知道。数媒专业—大量影视、三维工作，推荐Windows系统，相比苹果设备，性价比高、兼容性更广，推荐台式机，如果一定要上笔记本，最起码得是性能游戏本，轻薄性能本的坑谁用谁知道。计算机专业—推荐Mac，但...如果是C语言学习者果
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2024-06-13 15:11:15
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Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。更重要的是，Python与最受欢迎的开源
数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确。每个算法在测试集上的运行都会有一个准确率的指标。用不同的算法做成的分类器（Classifier）在不同的数据集上也会有不同的
1.1数据分析概述1.1.1数据分析的原则(1)数据分析是为了验证假设的问题，需要提供必要的数据验证。在数据分析中，分析模型构建完成后，需要利用测试数据验证模型的正确性。(2)数据分析是为了挖掘更多的问题，并找到深层次的原因。(3)不能为了做数据分析而做数据分析。1.1.2数据分析的步骤(1)探索性数据分析EDA从多种渠道获得了大量的可能杂乱无章、看不出规律的数据的时候，首先需要在没有多少经验的情
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2023-07-17 21:57:58
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随着大数据被更多的企业采用，大数据分析算法编写和生产语言也得到了广泛的关注。而在不知不觉中，开源统计语言R已基本成为大数据科学家和开发者的必备技能。在所有编程语言和技巧中，人气急剧上升。
以下为译文 通过与大数据工具整合，R提供了大数据集的深度统计能力，包括统计分析以及数据驱动的可视化等。而在金融、药物、媒体及销售这些可直
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2024-01-23 14:59:42
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有同学问：陈老师，每次被面试都被问“你使用过哪些数据分析的方法”。结果都感觉答不上来。我回答做了相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析又经常被人怼。所以到底数据分析有什么方法？为啥我在做数据分析，却感觉没什么方法？ 答：首先，相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析的名字叫XX分析，但它们是统计学方法，只是数据分析的工具，不是解决问题的全部办法。很多同学一看到名字叫分析，就想当然的以为我只
前言Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方的扩展库来增强它的能力。在Python培训课程用到的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborm、NLTK等，接下来将针对相关库做一个简单的介绍。1.NumPy库NumPy是Python开源的数值计算扩展工具，它提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数
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2023-07-02 11:29:46
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前 言自20多年前发源于学术界以来，R语言已经成为统计分析的通用语言，活跃于众多产业领域。目前，越来越多的商业项目开始使用R，兼之R用户开发了数以千计易于上手的开发包，都使得R成为数据分析工程师及科学家最常用的工具。本书将帮助读者熟悉R语言这一开源生态系统，并介绍一些基本的统计背景知识，以及一小部分相关的数学知识。我们将着重探讨使用R语言解决实际的问题。由于数据科学家在数据的采集、
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2023-06-21 11:20:47
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pandas+matplotlib=简单数据分析1、简介2、需要用到的库3、代码正文 1、简介最近在学习数据分析，这也是python比较热门的一个方向，结合爬虫能分析许多东西，数据是在kaggle上找到的，上面很多实用性很强的数据，每个数据也有国外大佬做的分析实例，可以借鉴kaggle本文的分析有两部分：一、运动员的年龄分布。二、运动员能力与薪资的分布关系2、需要用到的库import panda
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2023-06-21 10:48:45
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R语言进阶——数据展现传统表格二维结构数字与文字为主缺乏润色现代信息图以人眼敏感的视觉元素为主信息高度密集 何为美新颖充实高效美感 学习经典元素周期表 - 元素周期表的天才之处：通过元素的编排组织揭示了元素之间的相互关系以及周期变 化的物理属性 - 蕴含巨大信息量，几乎就是半部化学 - 复杂数据可视化的早期杰作伦敦地铁图 - Harry Beck的杰作，被收藏在伦敦交通博物馆 - 作者习惯
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2023-12-30 21:25:51
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实验名称R语言大数据分析工具的安装与应用专 业软件工程姓 名 学 号 班 级软件16-1班 一、实验目的： 学会R语言大数据分析工具的安装与应用过程 二、实验内容： 在Windows平台上安装并配置R语言大
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2023-11-17 16:53:46
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# 使用 R 进行数据分析时内存不足的解决方案
在数据分析的过程中，我们可能会遇到内存不足的问题，尤其是在处理大数据集时。本文将为你详细介绍如何用 R 处理内存不足的情况，从如何优化内存使用到使用更高效的数据结构，确保你的数据分析过程顺利进行。
## 解决方案流程
在处理“内存不够”问题时，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
看书标记——关于R语言chapter 66.2 任务实 【R语言 商务数据分析实战6】 chapter 6P2P信用贷款风险控制（用户逾期还款概率模型）关于数据库的应用+数据清洗+实时数据识别>>探索性分析+寻找关键因素>>建立GBM（梯度提升机）模型+ROC评价模型+参数自动调节6.2 任务实对数据进行初步探索，确定关键因素，所以本章节更多的是关于数据格式和数据清洗的
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2023-09-21 08:44:55
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