大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关数据科学在各个领域的应用的系列文章，足以证明这一说法。本文就主要介绍在政府相关的数据科学应用案例。 by Igor Bobriakov 来源：Data Science Central 介绍 大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关
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2023-11-16 21:57:39
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1 数据分析的目的数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，这就需要知道几个业务指标，例如：月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势。2 数据分析基本过程数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消
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2023-09-04 10:55:59
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欢迎大佬指错！！！ 欢迎大佬指错！！！ 欢迎大佬指错！！！ 先尝试一元回归分析 准备好数据 X和Y（稍微有点规律x略比y大一点）数据可以考虑手动填写，或者用真实数据（用过随机数不过太过杂乱，R²基本上都在0.1左右） 先用散点图加趋势线做 删除Y轴系列值原有的 {1}，然后生成散点图 插入趋势线 选择线性 点击趋势线，设置相关的属性勾选这两个单位，公式就为回归方程，R²就为测定系数 再用excel
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2023-09-18 15:55:10
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最近很多人都问我，为什么感觉数据分析越学越乱，经常是学了一大堆名词，真正遇到问题的时候却更多是直接套用模型，很难将这些理论联系起来。这其实就回归到了一个至关重要的问题：数据分析的本质是什么？事物都是万变不离其宗的，一切外在的方法都是为了事物本质而服务的，数据分析自然也不例外，今天我们就来探讨一下数据分析的本质。 数据分析的本质其实绝大多数的数据分析问题，都可以归纳为一个问
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2024-03-29 08:08:15
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比如有这样一组数据（原始数据） 这是数据字典（必须要有！）已知月均信用卡支出为因变量 如果我们想查看这个人的收入和月均信用卡支出是否有显著的相关性，以及它们之间的数量关系。 可以把这两列数据复制到一个新的工作表中 我们想看收入和支出的数量关系 首先：文件→选项→加载项；查看数据分析库是否在活用应用程序加载项中，若在不在，那么肯定在非活动应用程序加载项中，就要把它转到活动应用程序加载项里面 这样的话
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2024-01-16 05:52:50
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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该方法使用的是Excel自带加载项的回归分析工具。之所以利用Excel只是因为它的操作比较简单，自带的VBA很方便。不用涉及其他的代码操作。回归分析通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。 本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或多个自变量影响的。回归工具使用工作表函数LINEST。该函数在这里就不多说了，有兴趣可以自行查阅相关函数规则。经过数据预处理部分，我们筛选了一部分数
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2023-11-10 11:56:19
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电商数据分析–薪资预测（线性回归）数据分析流程：明确目的获取数据数据探索和预处理分析数据得出结论验证结论结果展现线性回归：线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性
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2024-01-15 21:25:02
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线性回归需求：从文件读取数据对，计算回归函数及系数实现1：commons.math的SimpleRegression，定义函数getData从文件读取数据返回SimpleRegression类 1 import java.io.File; 2 import java.io.FileNotFoundException; 3 import java.util.Scanner; 4 import org
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2021-04-22 10:11:45
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1、读取数据import pandas as pd
df = pd.read_csv('快餐数据.tsv', sep = '\t')
print(df)2、查看基本信息查看前五条数据df.head()查看整体信息df.info()可以看到，一共有4622条数据，只有 choice_description列有缺失值， item_price为object类型是因为 价格前面有 $ 符号。
打印列名称
原创
2023-08-03 18:12:01
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注：文中代码为 R语言，使用的是RStudio 一.概念 简单线性回归模型是用于估计一个连续预测变量和一个连续回应变量的线性关系。 回归方程或估计回归方程(estimated regression equation,ERE)：0+b1*x 其中：
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2023-11-13 20:38:25
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目录1，解方程组2，线性回归模型3，线性拟合4，最小二乘法5，用 numpy 库进行矩阵运算6，sklearn 对线性回归的实现7，对波士顿房价进行线性分析8，总结 线性回归模型用于处理回归问题，也就是预测连续型数值。线性回归模型是最基础的一种回归模型，理解起来也很容易，我们从解方程组谈起。1，解方程组相信大家对解方程都不陌生，这是我们初中时期最熟悉的数学知识。假如我们有以下方程组：2x + y
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2024-01-11 14:42:55
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SPSS频率分析---对公司购物网站用户消费行为以及消费态度进行分析 频率分析频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征，以便我们对数据的分布特征形成初步的认识，发现隐藏在数据背后的信息，为后续数据分析提供了方向和依据。频率分析主要包括分类变量的频率分析和连续变量的频率分析。1.1 分类变量频率分析 &nb
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2023-11-06 20:43:55
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前言本文介绍了如何用python进行回归分析一、简单线性回归直线回归分析是研究两变量（自变量和因变量）之间的依存关系及其关系的具体方程的形式。分析中所形成的这种关系式称为回归模型，其中以一条直线方程表明的两个变量的依存关系的模型叫一元线性回归模型。二、多元线性回归一元线性回归模型研究的是一个因变量与一个自变量之间呈直线趋势的数量关系。在实际问题中，常会遇到一个自变量与多个因变量数量关系的问题，这就
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2023-06-29 20:44:28
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要想做好数据分析必定要理解和熟悉掌握各类数据分析模型，但大部分文章只是给你罗列出了有哪几种数据分析模型及对应理论，并未用实例来辅助说明。很多时候这些模型都进了收藏夹吃灰，大家也没有深刻理解这种分析模型，等到下次要开始分析数据了，又是一脸懵，然后再去收藏夹里翻文章。学东西在精不在多，老李今天就分享1个常用的数据分析模型——购物篮分析模型，并附上应用实例，希望能让大家真正掌握这个分析模型，并在之后分析
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2024-01-09 15:58:39
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# PySpark数据分析实例
PySpark是Apache Spark的Python API，用于大规模数据处理和分析。本教程将为您介绍如何使用PySpark进行数据分析，并提供一个实例来说明其用法。
## 简介
PySpark是一个用于分布式数据处理的强大工具。它提供了一组丰富的功能和库，用于处理和分析大规模数据集。PySpark旨在通过将数据加载到分布式集群上进行处理，从而加快处理速度
原创
2023-08-31 12:29:06
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前面我们学了列表框控件（ListBox）与组合框控件（ComboBox），本节将就它们制作一个简单的应用程序。一、程序界面：界面如图一 图一二、程序目的：两个列表框，左列表框（LstLeft）罗列了一些歌手名字，右列表框（LstRight）初始状态为空；点击向右按钮（CmdRight），可以将左列表框中的指定选项移动到右边列表框；点击全部向右按钮（CmdAllRight），可以将左列表框
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2024-07-10 09:36:57
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# Github数据分析实例教程
## 1. 流程概述
为了完成Github数据分析实例，我们需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 从Github上获取数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 数据可视化 |
| 4 | 分析数据 |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤1：从Github上获取数据
在这一步，我们将
原创
2024-04-24 03:34:03
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# 截面数据分析实例
截面数据分析（Cross-sectional Data Analysis）是一种在特定时间点对多个个体（如人、公司或国家）进行研究的方法。它通过分析同一时刻收集的数据，帮助我们理解变量之间的关系。本文将通过一个实例来探索如何进行截面数据分析，并提供相应的Python代码示例。
## 数据准备
在本例中，我们将使用一个假设的数据集来分析个人收入与教育水平之间的关系。我们假
总第107篇前言jupyter_notebook是数据相关岗位从业者的一个不错的选择，很清晰、很方便，可以将分析过程和分析结果同步显示在一起。但是有的时候随着你的分析增多，你的代码就会变得很长，这个时候就需要目录这样的功能，来帮助你整理框架以及快速定位对应内容。jupyter_notebook提供了目录功能，可以更好地帮助你梳理框架以及快速定位。 图注:效果图
配置目录环境第一步打开A
