1.oracle11g查看自动收集统计信息是否开启 https://blog.csdn.net/xqzhang8/article/details/72758208 2.手动分析某张表 exec dbms_stats.gather_table_ststs('ownname','tabname'); 3
转载
2019-07-18 16:34:00
390阅读
2评论
目录一、前言1.1 关于描述性统计分析1.2 本篇目的1.3 提示二、程序内容的编写2.1 导入数据与前期处理 2.2 描述性统计分析所要计算的数据2.3 数据可视化2.3.1 概述2.3.2 思路2.3.3 编写代码 2.4 补充内容三、完整代码与总结一、前言1.1 关于描述性统计分析概括地来说，描述性统计分析就是在收集到的数据的基础上，运用制表和分类，图形以及计算概括性数据
转载
2023-08-10 19:59:32
149阅读
文章目录一、基本统计分析二、分组分析三、分布分析四、交叉分析综合练习 代码环境基于Jupyter Notebook 一、基本统计分析参数一览： size：注意不需要括号 count()：计数 sum()：求和 mean()：求均值 var()：求方差 std()：求标准差 max()：求最大值 min()：求最小值 median()：中位数 mode()：众数 decribe( )：默认会自动
转载
2023-06-20 21:43:37
199阅读
# MongoDB做统计分析
MongoDB是一种支持文档数据库的开源数据库管理系统。它采用的是NoSQL（非关系型）的数据存储模型，与传统的关系型数据库不同，在使用MongoDB时不需要预先定义表结构，可以直接存储和查询非结构化的数据。
统计分析是一种重要的数据处理方式，它可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。在本文中，我们将学习如何使用MongoDB进行统计分析。
## 安装
原创
2023-08-13 11:32:14
281阅读
1 概述 数据探索：检查数据错误，了解数据特征和分布规律 数据特征分析：分布分析、统计量分析、相关分析2 分布分析 2.1 定量分析：数量分布 可利用直方图from sklearn import datasets
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
iris=datasets.load_iris()
i
转载
2023-08-16 10:31:40
78阅读
关键词：R; 统计; 美图作为一个生信er，光会处理文本数据是不够的，还要能进行统计分析。作为一个开源软件，R在统计社区“大行其道”，在生信分析人员中更是“一家独大”。为啥？因为R语言就是一群统计学家开发的，统计函数齐全，新的统计方法很快就会有相应的包被开发出来。复杂的统计分析往往两三行代码就可以完成，那个方便呦，谁用谁知道！（不过，也有许多学计算机专业出身的同学很不喜欢R，各种不顺眼…。比如，R
转载
2023-06-25 09:21:34
157阅读
用Python做统计分析 （Scipy.stats的文档）
对scipy.stats的详细介绍：这个文档说了以下内容，对python如何做统计分析感兴趣的人可以看看，毕竟Python的库也有点乱。有的看上去应该在一起的内容分散在scipy,pandas,sympy等库中。这里是一般统计功能的使用，在scipy库中。像什么时间序列之类的当然在其他地方，而且它们反过来就没这些功能。
随机
转载
2023-08-09 16:08:28
165阅读
统计分析系统级统计分析，用于统计系统所有数据。1. 工作量统计统计所有用户的工作量。从左侧管理菜单点击工作量统计进入。您可以根据添加人，时间条件进行筛选。并可导出结果为excel文件。2. 站点信息统计统计所有站点的信息量。从左侧管理菜单点击站点信息统计进入。您可以根据站点名称，时间条件进行筛选。并可导出结果为excel文件。3. 信息更新统计可按年、月、日、星期统
转载
2023-08-16 20:56:31
43阅读
# MongoDB做统计分析性能
 count统计非Na值的数量df.min() min统计最小值
转载
2023-07-31 23:10:51
187阅读
作者 | 俊欣今天小编来给大家讲一下Pandas模块当中的数据统计与排序，说到具体的就是value_counts()方法以及sort_values()方法。value_counts()方法，顾名思义，主要是用于计算各个类别出现的次数的，而sort_values()方法则是对数值来进行排序，当然除了这些，还有很多大家不知道的衍生的功能等待被挖掘，下面小编就带大家一个一个的说过去。导入模块并且读取数据
转载
2024-02-26 09:09:46
160阅读
模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数，如总和、均值、最小值、最大值等，我们来具体看看这些函数：1、随机生成三组数据import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1234)
d1 = pd.Series(2*np.random.normal(size = 100)+3)
d2 = np.random.f(2,4,size =
转载
2023-08-24 16:54:13
127阅读
之前的工作总结里面有说到采集数据，那么数据采集过来之后自然也就进入到了统计的阶段。接手之前呢觉得统计应该还挺简单的，无非就是把sql统计出来的结果展示出来。后来发现要处理的细节还是比较多的。先说下业务场景，因为项目中第一个要统计的报表维度非常多，比如境外号码，AJ性质，种类，手段等等，这其中有的字段的值很少甚至唯一，有的值甚至会多达上百个，而且用户可选择的统计维度是不固定的（有可能增加），所以无法
转载
2024-01-01 21:26:43
91阅读
Oracle 分析函数——统计分析函数
方差和标准差：
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
数学上一般用 E{[X-E(X)]^2} 来度量随机变量 X 与其均值 E(X) 即期望的偏离程度，称为
原创
2009-10-22 11:31:00
1451阅读
## Python做占比统计分析
### 一、整体流程
为了实现Python做占比统计分析，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一：导入数据 | 将数据导入Python环境中 |
| 步骤二：数据处理 | 对数据进行清洗、预处理等操作 |
| 步骤三：计算占比 | 根据需求计算相应的占比 |
| 步骤四：数据可视化 | 将计算结果可
原创
2023-08-10 17:46:53
809阅读
在当今医学研究中，数据驱动的方法越来越重要。使用 Python 进行医学研究统计分析，不仅能提高数据显示的准确性和有效性，也能够帮助研究人员更好地理解数据。本文将详细记录如何使用 Python 进行医学研究统计分析的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和生态集成等内容。
## 环境配置
要进行 Python 的医学统计分析，首先需要搭建合适的环境。可以使用 Anacond
Oracle分析函数五——统计分析函数，主要用来分析数据的方差和标准差，数据的协方差。
原创
2022-04-12 10:43:58
426阅读
1.1 什么是数据分析？数据分析有针对性地收集、加工、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析和解释数据，为特定的研究或商业目的提供参考。1.2 数据分析步骤？明确分析目的和内容、数据收集、数据预处理、数据分析、数据展现和报告撰写1.2.1 数据预处理第一步：数据审查。数据的数量（记录数）是否满足分析的最低要求。变量值的内容是否与研究目的要求一致，是否全面。包括利用描述性统计分析，检查各个变量的数据类型
转载
2023-08-17 17:27:42
168阅读
