目录：一.python如何安装第三方包二.Numpy的语法三.Pandas的语法四.Matplotlib的语法五.Sklearn的语法六.大数据组件的知识七.Linux的基本命令八.Excel九.SQL十.统计概率十一.机器学习十二.python中函数的参数一.python如何安装第三方包import numpy as np1.pycharm中以点击的方式安装2.Anaconda环境下，先cond
因为Anaconda 和 Jupyter notebook已成为数据分析的标准环境。为了开始我的python数据分析之路，今天我将安装Anaconda 和Jupyter notebook，并展示其流程简介：Anaconda是包管理器和环境管理器 2. 安装Anaconda？官网链接 如果官网地址网速太慢无法下载，可以通过我分享的百度云链接下载：链接：https://pan.baidu.com/s/
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2024-09-29 23:15:14
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# 数据分析电脑配置实现教程
## 一、流程
首先，让我们来看一下整个实现“数据分析电脑配置”的流程：
```mermaid
erDiagram
数据分析电脑配置 ||--|| 选择CPU
数据分析电脑配置 ||--|| 选择内存
数据分析电脑配置 ||--|| 选择显卡
数据分析电脑配置 ||--|| 选择硬盘
数据分析电脑配置 ||--|| 选择显
原创
2024-05-19 04:38:07
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作为一个科研民工，顺手的工具能让自己的搬砖过程顺利许多。本期我们邀请到了梦马来为大家推荐一些有利于科研的笔记本(台式机)配置。PS：如若内容读起来有点困难，可直接划到下方图片，查看具体型号推荐哦~关于电脑配置的选择，首先得从需求出发 ，在满足自身需求的前提下可以根据预算进行选择。我们日常科研学习中经常使用到的软件主要有E-Prime和Matlab。其中的E-Prime对硬件的需求不是那么高，主流的
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2024-08-06 09:25:01
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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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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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从零开始学R（一）——R语言简介大数据时代来临，各行各业都更青睐数据思维，但是很多小伙伴在面对各式各样的数据分析软件时非常烦恼，不知如何下手。作为一个攀爬在数据高山的秃头少年，我非常理解初学者在探索数据分析过程中的痛苦。因此，我想在这里以介绍的形式帮大家循序渐进，从零开始学R。R是什么R是一款开源的、免费的、专注于数据分析的软件。它通过代码来控制相应的程序，通过对内嵌的数据集(data set)或
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2023-06-21 11:21:10
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做数据分析时，拿着手里的数据不知道怎么分析、从什么维度分析。来给大家分享7种最常用的数据分析方法，让你轻松运用数据分析解决实际工作问题，提升核心竞争力。一、漏斗分析法漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与
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2023-12-08 10:49:14
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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如何针对不同的看数对象，让其快速了解现状？如何通过演讲汇报，让讲解更加简洁生动？如何通过数据分析，作出更好的业绩？如何通过数据分析，为领导们排忧解难？这些是每个数据分析师在职场上遇到的常见问题，以及期望自我提升的地方。Smartbi提供了多种图形组件可用于数据分析，而数据分析的各类可视化图表正是数据分析师们需要具备的基本知识，掌握每个图表适用的场景，可使数据分析工作事半功倍。今天小编为大家总结了1
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2024-01-31 17:32:56
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2022年数据与分析有哪些新趋势？今年数据和分析主要趋势：1.激活多样性和活力使用自适应AI系统推动增长和创新同时应对全球市场的波动； 2.增强人员能力和决策以提供由业务模块化组件创建的丰富的、情境驱动的分析； 3.将信任制度化以大规模地实现数据和分析的价值。管理AI风险并实施跨分布式系统、边缘环境和新兴生态系统的互联治理。现在应该根据关键数据和分析技术趋势对于业务优先事项的紧迫性和匹配性来监测、
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2024-01-11 13:38:43
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数聚智慧决策门户SDP （Smart Decision Platform）是企业级的商业智能数据门户，以信息的民主与集中来改善企业的管理水平，保护企业已有报表与数据分析资产。SDP通过兼容开放的特性、灵活的用户权限配置、便捷的报表访问体验以及高效的互动交流方式，实现企业报表的高度集成、权限管控与协同共享。 数聚智慧决策门户是数聚公司在总结了为多家著名企业实施商业智能BI（Business I
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2024-02-06 07:11:11
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1. 什么是数据分析1) 数据分析发展背景进入到 21 世纪以后，伴随着互联网的迅速发展，大数据应运而生，越来越多的数据被不断的挖掘出来，形成了“数据为王”的时代。就拿我们自己举例子，比如你的购物习惯、你的喜好等等，这些都会组成数据，对你购物习惯的分析会帮助购物平台更精准的推荐商品，这只是数据分析应用的冰山一角，它还可以应用到金融领域、交通领域、畜牧业等等。随着数据规模越来越庞大，单靠人力重复的脑
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2023-07-10 15:24:47
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数据分析之MySQL学习参考课程：戴师兄数据分析原始幕布格式笔记：戴师兄数据分析启蒙课：SQL基础语法+运行原理+云端数据库搭建.opml，提取码: jb27基础语法语法结构：select--from--where--group by--having--order by--limit运行顺序：from--where--group by--having--order by--limit--selec
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2023-09-21 14:20:23
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二、数据预处理—数据清洗及特征处理我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据清洗成可以分析或建模的样子。1、缺失值观察、检索与处理载入库与数据1.1、观察：查看每一个特征缺失值的个数#方法一
pd.info()#方法二
df
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2024-08-26 00:02:59
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一、TuShare简介和环境安装 TuShare是一个著名的免费、开源的python财经数据接口包。其官网主页为：TuShare -财经数据接口包。该接口包如今提供了大量的金融数据，涵盖了股票、基本面、宏观、新闻的等诸多类别数据（具体请自行查看官网），并还在不断更新中。TuShare可以基本满足量化初学者的回测需求 环境安装：pip install tushare。如果是老版本升级，可以用升级
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2023-12-09 14:01:58
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数据分析一、数据分析——基础1.什么是数据分析1.1数据分析的概念1.2数据分析的应用1.3数据分析方法1.3.1对比分析1.3.2同比分析1.3.3环比分析1.3.4 80/20分析1.3.5 回归分析1.3.6 聚类分析1.3.7时间序列分析1.4数据分析工具1.5数据分析流程二、数据分析——numpy2.1numpy概述2.1.1numpy介绍2.2数据预处理2.2.1数据读写2.2.1.
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2023-09-11 17:38:48
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当所要分析的样本特征过多时，我们可以采用主成分分析即PCA（principal component analysis）对数据进行降维和可视化。代码引自《python机器学习》PCA算法及其实现PCA算法的步骤如下： 1）对原始维数据集做标准化处理。 2）构造样本的协方差矩阵。 3）计算协方差矩阵的特征值和相应的特征向量。 4）选择与前个最大特征值对应的特征向量，其中为新特征空间的维度。 5）通过前
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2024-02-03 22:52:10
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对于一个ML问题，解决思路通常是：拿到数据后怎么了解数据(可视化) 选择最贴切的机器学习算法 定位模型状态(过/欠拟合)以及解决方法 大量极的数据的特征分析与可视化 各种损失函数(loss function)的优缺点及如何选择首先拿到数据要进行***数据分析***数据准备->数据清洗->数据重构->数据分析 典型的重构就是归一化可以利用降维算法来实现数据的处理，用更少的特征描述原
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2023-08-31 13:00:09
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