项目简介：经过前几日的小组讨论和分析，小组最终决定做一款主要面向当今大学生，丰富大学生音乐情操的手机音乐在线听歌和分享软件。项目的功能主要有在线搜歌，K歌，音乐合唱以及基于端到端即P2P的音乐分享功能等。我们小组主打的是高品质的音乐及用户之间的音乐社区。 &nbs
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2024-01-14 20:00:21
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文章目录前言一、缺失值处理？1.查看缺失值1.1.通过info()函数查看缺失情况1.2.通过isnull().sum()函数查看缺失情况2.缺失值处理2.1.缺失值填充的四种方法1.2.各种方法比较1.3.对空值删除处理3.重复值处理二、特征观察与处理1.数值型变量——分箱1.1.平均分箱成n个年龄段1.2.按一定组距分段1.3.按分位数分段2.文本变量——转换1.1.查看变量名种类1.
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2023-11-15 16:07:12
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数据分析小组是一个专注于利用统计学、机器学习和数据挖掘等技术来为企业决策提供支持的团队。在当今数据驱动的商业环境中，数据分析小组的工作变得日益重要。本篇博文将系统地探讨如何解决数据分析小组所面临的问题，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。
## 环境准备
为了确保我们的数据分析工具能够顺利运行，我们需要确保技术栈的兼容性。以下是一个包含常用工具的版本兼容性矩阵：
本周小组开会，正式地对项目进行了分工，其实一开始项目计划的筹备有些仓促，这次通过讨论完全达成了一致，主要确定了以下主题。 首先，项目是准备要做pc的客户端和一个放在服务器上运行的服务端程序，大体原理和思路是这样
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2023-11-03 15:45:54
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DataWhale——数据分析组队学习(Day3)前言今天是第三天了，继续淦.今天的任务是继续上一天数据预处理的内容，从数据中提取出来2019年以后的论文内容，以及数据分析和可视化的内容.一、数据预处理我们的任务要求对于2019年以后的paper进⾏分析，所以⾸先对于时间特征进⾏预处理，从⽽得到2019年以后的所有种类的论⽂：data["year"] = pd.to_datetime(data["
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2023-12-18 19:45:33
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一、数组数组（array）是一组数据类型相同的变量，可以存放一组数据，它定义的语法是：数据类型 数组名[数组长度];例如：double money[20];
money是一个数组，包含了20个元素，每个元素都一个double类型的变量，可以通过下标访问数组中元素（element），数组下标的编号从0开始，数组的第1个元素是money[0]，第2个元素是money[1]，以此类推，直到第20个元素m
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2024-06-17 22:26:25
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数据分析小组是现代企业中的重要组成部分，负责处理并提炼大量数据，助力决策和业务发展。在构建数据分析小组时，需要明确其成员构成和分工，以实现最佳的团队效果。以下是如何解决“数据分析小组构成”问题的详尽过程。
## 环境准备
在开始之前，确保你具备以下工具和环境，方便后续的构建工作。
### 前置依赖安装
```bash
# 安装必要的库
pip install numpy pandas ma
数据可视化小组-第一周解读数据可视化对于数据可视化，还是挺有一些感触的，毕竟正在参与公司的可视化的展示。感觉小组推送的文章中4个步骤是很中肯的。> > 可视化4个过程：
> >
> > > > 1.确定数据可视化的主题
> > > >
> > > > 2.提炼可视化主题的数据
> > >
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2024-01-08 15:15:09
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前言我们做分析时经常要多人群分类，特别是做用户画像时经常用到，将对象划分为不同部分或者类别，在进一步分析，就能够挖掘事物的本质一、分类分析根据指标的性质，分类分析法分为属性指标分组和数量指标分组1.属性指标分组分析法按属性指标分组一般较简单，分组指标一旦确定，组数、组名、组与组之间的界限也就确定。例如，人口按性别分为男、女两组，具体到每一个人应该分在哪一组是一目了然的2.数量指标分组分析法数量指标
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2023-11-11 18:15:53
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前言知乎上有个问题：如何从0-1建立一个数据部门背景：国内大型集团，非互联网。高层有想法建立一个数据部门支持企业的精细化运营，我想了解下一个数据部门如何从0-1建立呢？并且“建立成功”的指标是什么。 目录一 背景说明二 从0-1搭建一个数据分析部门步骤和框架1）第一步：定位和价值是一个部门立足公司的根本2）第二步：设立长期目标并拆解里程碑3）第三步：基于里程碑进行团队搭建4）第
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2023-10-20 08:24:46
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什么是Pandas?Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。 Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）。 Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。 Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、
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2024-10-16 19:54:31
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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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『测量不易，且行且珍惜，中建某局测量内部使用的59个工程测量自动计算表，送给早出晚归的你，只分享三天』工程测量的工作是很繁琐的，熬夜加班是常有的事。谁都想早点下班，不想过着早出晚归的生活。今天给大家整理了中建某局测量内部使用的59个工程测量自动计算表格，输入参数，就可以快速得出精准的结果，相当的实用，学会它，我相信工作效率最少可以提升一倍，让我们的测量工作可以轻松点。工程测量自动计算表一共有8套
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2024-01-22 05:49:47
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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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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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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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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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相关性分析散点图矩阵初判多变量间关系，两两数据之间的，比如说4个数据ABCD，就有12个比较，第一个参数和第二个参数，第一个参数和第三个参数，.......这个图就是正态分布的几个参数，就没有任何的相关性 相关性分析
分析连续变量之间的线性相关程度的强弱
图示初判 / Pearson相关系数（皮尔逊相关系数） / Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数）
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2024-01-11 12:33:35
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