1.2.3.柱形图（直方图）、折线图、饼图、条形图、雷达图等，近年来比较酷炫的图表有词云、漏斗图、数据地图、瀑布图等； *树状体系图中拆解上层指标依据：父子、逻辑、业务联系。 *柱形图适于比较数据之间的多少；用于不同对象之间的比较。 *折线图适于反映一组数据的变化趋势； *饼图比较适于反映相关数据间的比例关系。 *条形图显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用； *
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2024-01-15 21:22:04
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大家好，小编来为大家解答以下问题，python数据可视化之美:专业图表绘制指南(全彩)，python数据分析可视化案例，现在让我们一起来看看吧！ 文章目录前言一、可视化与绘图常用库二、Matplotlib1、折线图2、散点图3、柱状图：三、Seaborn1、散点图2、箱线图3、小提琴图4、热力图四、Plotly1、折线图2、散点图3、条形图总结 前言数据可视化是数据分析和数据科学中非常重要
三种分布及其热力学量量子态密度计算MB分布BE分布FD分布微观状态数分布定域系统与满足经典极限条件的Bose及Fermi系统特性函数常用常用总粒子数 内能 广义力 焓 熵Helmholtz自由能 Gibbs自由能 巨势 Boltzmann公式满足经典极限条件的Bose及Fermi系统配分函数计算或配分函数Z为态密度的Laplace变换单原子分子XX理想气体非简并性条件： 对于单原子分子理想气体，用
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2024-10-02 19:29:47
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【引子】本文源自与一个产品经理的对话。为什么“一图胜千言”呢？如果语言是一维的，那么图像就是二维或多维的， 降
原创
2024-07-08 14:45:56
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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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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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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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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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目录一、Apache Pig概述二、Apache Pig架构1）架构图2）Apache Pig组件1、Parser（解析器）2、Optimizer（优化器）3、Compiler（编译器）4、Execution engine（执行引擎）三、Apache Pig安装1）下载Apache Pig2）配置环境变量3）修改配置四、Apache Pig执行模式1）本地模式2）Tez 本地模式3）Spark 本
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2023-12-20 21:04:58
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在当下这个大数据时代，数据分析早已不是一个岗位，而是许多从业者的核心竞争力。无论是在医疗、旅游还是互联网行业，甚至不论你是做运营还是研发，掌握数据分析能力都是基本功之一。其实也很好理解，我们的生活和工作早就离不开和各种数据打交道了。那么掌握数据分析能力到底有什么用呢？我们可以来看看。 对于运营性质的工作来说，数据是一切工作的驱动力，数据作为一种度量方式，能真实的反映产品运营的状况，帮助我们进一
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2023-11-29 10:34:29
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1. 设备型号TF20 场发射透射电镜，配备能谱仪2.原理TEM(Transmission Electron Microscope， 透射电子显微镜) 具有较高的分辨率是半导体失效分析领域最常用的仪器之一，其以高能电子束作为光源，用电磁场作透镜，将经过加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上，电子和样品中的原子因碰撞改变方向，从而产生立体角散射。散射角的大小与样品的密度、厚度相关，因此可以
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2023-12-19 15:14:18
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一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。（注：图保存下来，查看更清晰） 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。1. 数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更
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2023-08-24 14:56:23
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1.引言前面我们学会了指数哥伦布解码，翻翻白皮书，依靠这个知识，基本上我们就能一口气解码完SPS，PPS，SEI，Slice Header了。在Slice Data里会出现一些ae(v)类型的熵编码，这个我们后面再看 。 接下来的重点就是，认真的看一下解码出来的每个参数的作用。这些参数在后续的计算YUV的过程中都会起到对应的作用。 首先，我们从SPS开始。2. SPSSPS，即sequence p
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2024-01-03 13:10:53
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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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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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注：部分文字来自官网，感觉翻译过来就变味了，所以直接上英文了。 谷歌分析(Google Analytics,以下简称GA)，按我的理解就是谷歌提供的一个数据分析统计的平台。 GA除了进行传统的网页统计之外，现在也支持对移动应用的统计和分析了， Google Analytics 发布的
究竟什么是数据分析师？其定位和价值是什么？近年来互联网经济的蓬勃发展可谓给数据大规模累积提供了沃土，专家大拿们对大数据技术与应用的讨论和研究热度不减，对数据中隐含的深层价值及其应用的重视程度越来越高，更多人开始注重视量化分析、科学及高效地决策，这个过程中越来越多的企业就产生了对专业化的分析人才的需求。简单通用地讲，数据分析师是一类能够在建立明确分析目标基础上对数据进行搜集、加工、分析并挖掘出有价值
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2023-11-17 19:14:06
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什么是数据分析数据分析是根据业务问题，对数据进行收集，清洗，处理和建模的过程，用于识别有助于业务的信息，获取关键业务结论并辅助决策制定。这个定义实际上是从两个层面来解释数据分析：它具体是在做什么： 业务问题的界定、数据的收集与整理、分析与模型。它能产生什么样的价值：为企业盈利，为企业的生存和发展建立基础。数据分析越发重要的原因数据增长，用户创造了大量的数据数据的储存与计算能力不断提升在大数据环境下
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2024-01-10 15:57:45
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本案例针对于铅酸电池制造业的OEE统计情况进行相关性分析，旨在找出与OEE指标相关性较高的变量，帮助车间管理人员厘清管理思路。OEE:设备综合效率,即表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率，是一种独立的测量工具。可以帮助管理者发现和减少生产中存在的六大损失。·可以针对问题，分析和改善生产状况及产品质量。·能最大化提高资源和设备的利用率，挖掘出最大的生产潜力。步骤1、数据准备2、选择算法3、编程
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2023-09-14 12:54:23
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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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