练习题4研究货运总量y（万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2（亿元）、居民非商品支出x3（亿元）的关系。数据见表4-8.表4-8编号yX1X2X3116070351226075402.4321065402426574423524072381.2622068451.5727578424816066362927570443.21025065423 计算出y，x1，x2，x3的相关系
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2023-10-09 10:14:44
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# 如何使用rstudio爬虫进行数据分析
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用rstudio爬虫进行数据分析。在这篇文章中，我将介绍整个流程，并为你提供每一步所需的代码和解释。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个实现“rstudio爬虫数据分析”的流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 网页爬取
原创
2024-03-02 05:23:08
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目录：windows命令行中执行Rdataframe常用函数、变量 1、windows命令行中执行R前提：已经把R的命令目录加入了系统路径中。 在windows中，命令行执行R可以用以下两种方式：（1）RCMD BATCH xxx.r这种方式也可以写成”r cmd BATCH“、”rcmd BATCH“、”R CMD BATCH“，这几个命令都是一样的，随便你用哪个这
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2024-09-04 15:18:18
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点击行号的左侧，即可设置断点(或者按下Shift+F9)，如果没有出现，反而出现下图的警告：
那么只是因为我的坏习惯——写一段脚本测试的时候都是新建，但不save到本地，不喜欢保存，写的差不多了才开始取名字保存....
写一个for循环测试下：
test <- 0for(i in 1:9){ j <- i+2
目录一、基本情况 二、数据清洗三、随机森林确定重要指标 一、基本情况 今天来和大家分享一个案例，通过已有的数据集分析判断行业财务造假的情况，首先我们来看一下数据的基本情况。这是附件2，也就是主要分析所要用到的数据，我们主要的目的就是把这些行业分类，然后分析出各个行业有关财务造假的变量有哪些（看图中的第一个变量，那个就是企业代码，每个代码都会对应一个行业），这个数据量是
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2024-01-12 17:41:23
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首先导入数据到Rstudio中使用read.csv()函数scoresnrow(scores)[1] 599ncol(scores)[1] 12在scores的所有列中，num和class两列与成绩没有太大的关系，我们可以将其去掉，也可以保留如果要去掉的话：生成一个新的数据框，把num和class去掉：scores1<-as.data.frame(scores[,c('chn','math'
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2023-10-17 08:42:39
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第8章: 使用scRNA-seq定义cluster类型除了使用基因得分定义细胞类群以外，ArchR还能整合scRNA-seq数据。通过将scATAC-seq数据里的基因得分矩阵和scRNA-seq数据的基因表达量矩阵进行对比，ArchR就能将scATAC-seq的细胞比对到scRNA-seq的细胞，实现两种数据的整合。之后，我们借助scRNA-seq数据已经定义的细胞类群，或者整合后的scRNA
# RStudio 数据分析实验报告：探索数据科学之旅
在数据科学的广阔天地中，R语言以其强大的数据处理和可视化能力脱颖而出。RStudio作为R语言的集成开发环境（IDE），为数据分析提供了友好的界面和丰富的功能。本篇文章将为您介绍如何使用RStudio进行数据分析，并附带示例代码，帮助您更好地理解R语言的应用。同时，我们还会用表格、旅行图等方式来展示数据分析的过程。
## 数据分析的基本步
目录1.获取当前目录2.包的安装,包名区分大小写3.书要用到的包4.RStudio中执行脚本的方法5.RStudio选择R语言的位数相关软件: "I:\Tools\YUANLIN_BAK\资料分类\电子书籍\数据分析\菜鸟侦探挑战数据分析"1.获取工作目录 getwd()2.包的安装,包名区分大小写要注意的是包的安装要使用双引号引入,在使用包时不需要双引号 #install.packages("R
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2023-11-27 13:39:54
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简介统计软件的作用：统计分析软件是数据分析的主要工具统计设计完成之后，完整的数据分析过程包括：- 数据的收集
- 数据的整理
- 数据的分析
- 结果的报告统计学为数据分析过程提供一套完整的科学的方法论，统计软件为数据分析提供了实现手段spss发展简史软件名称：- 最早：Statisical Package for Social Science
- 现在：IBM SPSS Statistics软件
目录前言FineBI 的主要功能FineBI 的主要特点FineBI Vs 其他同类产品FineBI 的分析思想小结前言“数据可视化工具， 可爱者甚番。分析师独爱 R， 自 Python 以来， 世人盛爱matplotlib。余独爱 BI 之出分析而不拖沓，做可视化还算酷炫…”BI 是什么？BI 全称商业智能（Business Intelligence），在传统企业中，它是一套完整的解决方案。将企
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2024-05-31 16:49:08
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大数据时代，需要工具实现数据可视化，需要倚仗大数据可视化工具，这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，下面就来看看备受欢迎的的可视化工具！❖ Excel ：
Excel作为一个入门级工具，是快速
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2023-08-08 16:10:08
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概率分布就像3D眼镜。它们允许熟练的数据分析师识别其他完全随机变量的模式。在某种程度上，大多数其他数据科学或机器学习技能都基于对数据概率分布的某些假设。这使得概率知识成为统计学家构建工具箱的基础。如果您正在寻找如何成为数据科学家的第一步。不用多说，让我们切入正题。
什么是概率分布？在概率论和统计学中，随机变量
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2024-01-11 17:27:08
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2023.01.01：增加对Kvaser的支持参考了CANoe写了下面的软件，主要用途是对报文的回放及曲线的分析。1、CAN连接，支持周立功CAN、CANFD及PCAN 2、DBC解析与生成文件打开DBC，可以打开已有的DBC文件，内容会在主界面上显示。优先显示中文注释和实际值。如果用本软件的编辑DBC功能，把协议类型改为：发送帧，就可以在主界面进行DBC的发送模式。 &nbs
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2024-01-12 13:47:33
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1.可嵌入的结果数据分析的重要价值，在于从数据模型中收集的信息有助于如何使用其他应用程序、易于嵌入决策平台的方式创建洞察的能力，帮助制定即时决策。2.支持数据多样化跨不同数据源、API无缝集成、清理数据、角色访问安全、数据清理和数据的准确性。大数据分析工具必须支持全方位的数据类型、协议和集成场景，以加快和简化这些步骤。3.数据探索强大的可视化功能还可以帮助进行数据探索，可帮助组织了解问题的业务环境
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2024-01-15 21:43:53
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大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过
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2023-07-25 22:29:53
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作者：拿破仑的DO君 ------------------------------------------------------------------------随着数据量越来越大，依赖于数据决策的场景越来越多，使用工具对于数据进行分析，越来越成为一个职场人必备的一项技能。那么如果要更自如的进行数据分析，就必须掌握几个数据分析常用的工
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2023-10-30 22:33:14
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大数据分析工具使用户能够分析各种各样的信息——包括结构化事务数据和社交媒体帖子、Web服务器日志文件及其他形式的非结构化和半结构化数据。一旦组织决定要购买一个大数据分析工具，下一步就是制定一个流程，评估可用的产品，然后从中找到一个最适合你需求和要求的产品。下面我们将介绍在评估各种大数据分析工具符合企业需求的程度时可能用到的必备特性和特定属性。然后，你再编写一个预案请求（RFP），说明使用这些工具将
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2023-08-14 13:26:43
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目录前言一、numpy1、数组创建2、数组运算3、矩阵运算二、pandas1、数据结构2、数据处理2.1、数据结构与描述性统计2.2、切片访问与缺失处理2.3、多表合并三、matplotlib1、matplotlib图形绘制1.1、绘制散点图1.2、绘制柱状图1.3、绘制饼状图1.4、绘制3D图2、seaborn图形绘制3、实际案例结语 前言之前写了那么多的关于金融数据分析的实战案例，我想是时候
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2023-08-30 10:23:09
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不管是做什么数据分析工作，都离不开数据分析工具。一个优秀的数据分析师一定要掌握几种数据分析工具，这样才能够高效地进行数据分析工作。但是数据分析涉及各行各业，我们在进行数据分析工作的时候还是需要选择一个配套的数据分析工具，那么我们怎么选择数据分析工具呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。数据分析的工具有两种维度，第一种就是数据储存层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。而第二维
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2024-05-13 20:50:22
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