一、概念介绍：1.Power Query（查询——数据处理）： 一个插件，相当于Excel中的数据选项卡下的数据查询，可以弥补 Excel 的不足，处理数据的能力边界大大提升。PQ用到的语言是M语言，学习 PP 就是学习 Power BI 中的数据处理模块2.Power Pivot（透视——数据建模）： 相当于Excel中的数据透视表，但是PP功能更强大。PP 用到的语言是 DAX，学习 PP 就
一、常用指标、术语 1、平均数 2、绝对数与相对数 3、百分百、百分点 4、频数、频率 5、比例、比率 6、倍数、番数 7、同比、环比二、分析思路 营销方面的理论模型–4P、用户使用行为、STP理论、SWOT 管理方面的理论模型–PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则1、PEST分析法（宏观环境分析）
政治（POLITICAL）、经济（Ec
研究背景当前最常用的方法通过两步法进行点云配准：1、先为点云中的每个点提取局部特征描述子，建立初始的匹配对；2、通过稳健的模型估计算法，滤除错误的匹配对，寻找正确匹配（内点）并估计刚体变换。本研究主要关注如何在粗匹配中含有大量错误匹配的情况下进行点云配准。事实上,通过几何特征匹配得到的对应关系并不总是可靠的。造成这种情况的原因主要有 3 个: 1) 噪声和异常点。噪声和异常点会降低特征
# P2P数据分析入门指南
P2P（Peer-to-Peer）数据分析是一种允许用户直接共享数据而不需要经过中心化的服务器的分析方式。这在数据共享、资源管理和分布式计算等方面有重要的应用。本文将为刚入行的小白开发者提供一套系统的P2P数据分析流程，并详细说明每一步的代码实现。
## 流程概述
下面是P2P数据分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述
阿里云好用吗？对于刚开始考虑使用阿里云的用户来说并不是那么容易主观臆断的，我们只有从其口碑和官方公布的一些数据来得出结论。那么下面就让我们待着疑问，来寻找可以提供支撑的数据。其实一款产品好不好关键是看用的人多不多，就像你去饭店吃饭一样，肯定要选择一家吃饭人多的饭店。同理选择云计算平台一样如此。我们想知道阿里云用的人多不多，很简单，我们找一下第三方权威平台公布的数据来看下。阿里云国际市场份额2018
文章目录一、变量类型——四值变量与二值变量二、固定数组——非压缩数组与压缩数组2.1.非压缩数组2.2.压缩数组三、动态数组四、队列五、联合数组六、数组方法6.1.数组运算方法6.2.数组排序方法6.3.数组定位方法七、结构体八、枚举类型九、字符串变量 一、变量类型——四值变量与二值变量变量（信号）类型分为：四值变量和二值变量；四值变量： （0、1、x、z）四种状态wire——主要用在a
仅仅从网上爬下数据当然是不够用的，主要还得对数据进行分析与展示，大部分人都看重薪资，但是薪资数据有的是*k/月，有的是*万/月，还有*万/年等等，就要对数据进行清理将所有单位统一化，全部换算成统一单位，然后分类薪资范围，在计算各个范围的数量，最后绘图展示import pymysql
import numpy as np
from pyecharts import Bar
from pyechart
# 数据分析4P模型：初学者指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解并实现数据分析的4P模型。4P模型是一种营销策略模型，包括产品（Product）、价格（Price）、推广（Promotion）、和地点（Place）。在数据分析领域，我们可以将这个模型应用于数据的收集、处理、分析和展示。以下是实现这一模型的详细步骤和代码示例。
## 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-07-15 20:46:58
73阅读
LC数据集初步分析首先我们来分析一下LC.csv数据集，LC (Loan Characteristics)
表为标的特征表，每支标一条记录。共有21个字段，包括一个主键（listingid）、7个标的特征和13个成交当时的借款人信息，全部为成交当时可以获得的信息。信息的维度比较广，大致可以分为基本信息，认证信息，信用信息，借款信息。基本信息：年龄、性别；认证信息：手机认证、户口认证、视频认证、征信
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2024-01-15 19:31:21
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# 数据分析中的插值方法
在数据分析中，我们常常会遇到缺失值或者不规则分布的数据点。在这种情况下，插值方法是一种有效的处理办法。插值是通过已知数据点来估算未知数据点的过程，广泛应用于科学计算、工程以及经济学等领域。本文将介绍几种常见的插值方法，并通过代码示例进行说明。
## 常见的插值方法
1. **线性插值**
2. **多项式插值**
3. **样条插值**
### 线性插值
线性插
原创
2024-09-24 03:59:09
251阅读
1、数据缺失原因信息获取不及时；很多情况下数据值的属性不是同时获得的，比如体检，安全警报。信息遗漏；可能是人为遗漏，也可能是由于数据采集设备和存储设备的故障等原因。属性不可用；特殊数据中没有该属性值。2、属性值缺失和数据缺失属性值缺失不代表一定存在数据值的缺失，如果缺失的属性值本来就是无关的，则可直接忽略或删除。因此，在补全缺失值时需要结合相应的场景对缺失值中包含的有用信息进行补全。3、缺失值的类
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2023-12-13 01:46:53
64阅读
一：项目开发流程1.项目调研 了解项目的初始需求，然后结合市场的技术，看一下能否完成2.需求分析 明确一个项目到底需要做什么？ 最终做出的是什么样子? 重要性：一个好的需求分析能够明确项目的后续发展主题方向3.方案设计 概要设计： 项目结构，技术选型 详细设计： 按照模块设计4.编码实现 具体实现5.测试 功能测试：功能是否达到了需求 集成测试：模块之间的兼容性 压
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2024-08-24 10:34:30
19阅读
## 数据分析缺失值处理
在进行数据分析和建模过程中，我们经常会遇到数据中存在缺失值的情况。缺失值可能是由于数据采集过程中的错误或者数据录入时的遗漏所导致的。缺失值的存在会对数据分析和模型建立的结果产生影响，因此在进行数据处理前，我们需要对缺失值进行处理。
### 缺失值的处理方法
缺失值的处理方法主要有以下几种：
1. 删除含有缺失值的样本
2. 删除含有缺失值的特征
3. 用均值、中位
原创
2023-09-18 05:17:18
336阅读
Linux、Unix-Like平台的用户都可能会发现，du与df的查询结果会不一致。最常见的情况就是，df显示的已使用磁盘占用率比du统计出来的结果要大很多。 下面说下两者结果不同的原因，主要是由于两者计算结果的方式不同。 先来看看两者是如何计算的 df命令： 已分配空间=空间总数-未分配空间 df中的used还包含了程序申请的、被程序占用的空间等等。因为基于文件系统总体来计
建立大数据分析能力需四大要素
如今，企业都嗅到大数据带来的巨大价值，纷纷发力大数据领域，其中，建立大数据分析能力，是企业运用大数据的关键环节。领先的企业主要从四个方面入手建立自己的大数据分析能力：高质量的数据、先进的工具、精通数据的员工以及支持分析决策的流程和激励机制。
要素一：数据
任何一个企业都首先需要制定一个数据收集和整理的策略规划，这一
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2023-12-08 09:47:18
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造成数据缺失的原因有很多种。客观因素，例如数据采集设备、存储介质或传输媒介等发生故障；主观因素，例如数据录入人员没有录入或忘记填写等造成数据缺失。针对数据样本中的缺失值，一般通过删除或补全方法进行修正。 删除操作删除是针对含有多个属性缺失值的样本直接进行剔除，或者对于缺失大量属性值的特征维度且包含极少量有效值时，直接将该特征维度移除。该方法以遗弃历史数据样本为代价换取数据
此文图方便，就直接输入数据了。 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'一班':[90,80,66,75,99,55,76,78,98,None,90],
'二班':[75,98,100,None,77,45,None,66,56,80,57],
'三班':[45,89,77,6
ANOVA(analysis of variance)，方差分析，曾经以为它是一个多么复杂的简写。。。 一、理解F分布要理解F分布，就要先理解卡方分布，要理解卡方分布，就要先理解正态分布。1.正态分布的概率密度函数的表达式：画出它的图像：
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2023-12-19 21:27:08
124阅读
即使是没有任何统计学基础的读者朋友可能也听说过「p 值」，但是鲜有文章能够清楚解释 p 值是什么，以及 p 值在统计学中的作用。本文是 TowardDataScience 的一篇博文，作者条理清楚地解释了 p 值的相关内容，并给出了一个简单的例子，适合读者参考。还记得我作为暑期实习生第一次在 CERN 海外实习时，大多数人都在讨论，要超过「5-sigma」阈值（这意味着 p 值为 0.000000
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2024-01-14 21:01:44
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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
206阅读
