很多Excel高手(Excel pro)也许并没有意识到他们使用Excel时大部分时候都是在导入、清洗、转换数据。在我们开始真正的数据分析流程时我们都需要将数据导入到Excel。对于我们而言，接触最多的也许是以下三种类型的数据：TXT 文本文件CSV 逗号分隔文件Excel 文件导入数据时，大部分人选择都是复制黏贴。幸运的是，我们现在可以使用 Power Query 来替换枯燥的复制粘贴
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2023-06-09 14:50:04
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1.导入数据1.1 导入外部网页上的数据通常导入外部网站的数据时，可以先将数据下载到本地，然后在用excel打开该文件。下面介绍一种新的方法，直接将外部数导入到excel文件中。(1). 打开excel文件，选择【数据】-【获取外部数据】-【自网站】(2). 在打开的对话框中输入网址，点击【转到】之后会在会话框中打开对应的网页。具体如下：点击【导入】之后将无用信息删除，即可得到我们想要的数据。但是
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2024-01-14 20:52:43
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复习:这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。 这里有两份资料： 教材《Python for Data Analysis》和 baidu.com & google.com（善用搜索引擎）1 第一章：数据载入
本文讲的是 : 10大令人眼前一亮人工智能案例 Flippy： CaliBurger汉堡餐厅正在招聘一个新员工，Flippy是一个人工智能驱动的机器人，用于将食材放置到合适的面包上，并翻转汉堡包。机器人是由Miso Robotics公司设计的，能够代替人工处理烧烤的危险，以及机械的工作。Miso首席执行官David Zito表示，Flippy将学习适应，并且可以接受培训，来完成机
# 数据分析智能模块的浅析
随着信息技术的飞速发展，数据分析已经成为企业决策和科学研究中不可或缺的重要工具。尤其是在智能模块的推动下，数据分析的方式和方法不断演进。本篇文章旨在介绍数据分析智能模块的基本概念，给出相关代码示例，展示应用流程，并通过可视化工具帮助理解。
## 一、什么是数据分析智能模块？
数据分析智能模块是利用数据分析技术和人工智能算法，使得数据处理和分析过程更加自动化和智能化
智能数据分析Java
在当今快速发展的数据驱动环境中，智能数据分析作为一种新兴的技术，正在逐步取代传统的数据处理方法。通过Java语言进行智能数据分析，我们能够处理海量数据，从中获得有价值的见解，以支持企业决策。本文将详细记录解决“智能数据分析Java”相关问题的过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展。
## 背景定位
在某大型电商平台中，数据分析团队希望通过
智能数据分析助手是现代数据科学家与分析师的重要工具，它能够通过自动化分析、预测分析以及数据可视化等功能，极大提高数据处理的效率和准确性。本文将为您详细介绍智能数据分析助手的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
## 版本对比
我们首先来看看不同版本之间的特性差异以及适用场景。接着通过时间轴分析各个版本的演进历程。
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jmp16(软件获取点击这里)是专为科学家和工程师打造的一款预测分析软件，也是该系列中的最新版本，所提供的一系列丰富的算法，能够让你更高效的构建和验证模型，从中找出最适合的问题解决方案，已成为全世界数十万科学家，工程师和其他数据探索人员选择的数据分析工具。同时，该版本也进行了多方面的优化和新增，提供了一些高级功能帮助用户从容应对复杂的分析工作，包括预测建模和交叉验证技术，从而将统计发现工作提升至全
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2024-05-23 10:25:45
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#Java语言课程设计——博客作业教学数据分析系统(个人博客)1.个人负责模块或任务说明与数据库建立连接取出平均数、方差、标准差学生查看个人成绩界面以及管理员登陆界面2.自己的代码提交记录截图3.自己负责模块或任务详细说明 1.与数据库建立连接取出平均数、标准差 我们所有需要进行处理的数据全都已经在数据库中处理完毕，因此我要做的就是将这些处理得出的平均数和标准差从数据库中取出来，供我们进行数据
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2023-11-14 08:24:35
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1.小程序数据助手（官方小程序工具）“小程序数据助手”是微信公众平台发布的官方小程序，支持相关的开发和运营人员查看自身小程序的运营数据，扫描下面小程序码可立即体验。“小程序数据助手”当前功能模块包括数据概况、访问基础分析（用户趋势、来源分析、留存分析、时长分析、页面详情）、实时统计和用户画像（年龄性别、省份城市、终端机型），数据与小程序后台常规分析一致。2.腾讯移动分析 - 微信小程序统计网址：h
一、 BI：因为BI先出现，我们先来看一下BI是什么？ BI是什么？下面的定义，我们摘自百度百科： BI（Business Intelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据
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2023-06-09 10:59:33
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如何进行数据的导出？以前有进行过填写资料并且把资料导出Excel表格，当时就觉得好神奇，又想知道这样的功能是怎么实现的，可是那时的头脑简单，没有知道答案，可是现在我终于知道为什么可以直接导出数据了，其实也不难，主要是要学会运用的方法就可以了。 接下来讲一下步骤，再来看一下实现功能的代码。步骤：1、先把要导出的数据查询出来；2、创建Excel工作簿；3、在工作簿中创建Excel工作表；4、在工作表中
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2023-08-08 21:44:27
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哈喽， 大家好，今天收到一个学员的求助，她的系统中有两百万行数据需要统计分析，然而excel中存十万数据在处理就会明显变卡，于是她分成20多张excel表格导出，然后一张张统计，最后求和，这个效率想必大家已经脑补出来了，于是找到了我。想跟我学习这篇文章牛逼的技能。其实正常情况下excel确实统计不了200万行数据，但是不是没有办法，首先如果大家系统数据很多的话，第一步，将导出设置为【txt】格式，
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2024-02-16 10:15:14
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由上述对图书借阅数量与借阅人数之间的直方图中，可以清晰地展示一年以来，读者借书数量的情况分布，那么在这个分布的情况下，读者借阅又有怎样的特点呢？ 对于图书馆的读者而言，有的读者借阅频率高，对图书的利用也比较充分，具有大量的借书行为；而有的读者则很少出现在
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2023-06-07 16:07:22
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IBM 在大数据领域的野心昭然若揭。据国外媒体报道，近日，该公司推出了一项基于人工智能大数据平台的一站式分析服务，Project DataWorks 。IBM 表示，这将是第一个整合所有类型数据，并利用 AI 进行分析的大数据平台。目前，Project DataWorks 已经在 IBM 的云平台 Bluemix 上使用。该平台旨在促进各类对不同数据的处理有所需要的团队之间的合作。与其
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2023-08-17 21:48:28
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这是一套完整的数据分析流程，感兴趣的伙伴一定要看到最后。数据分析流程数据分析的流程和思路主要分为五部分，分别是 提出问题、收集数据、数据处理和清洗、数据分析以及可视化。那我们先从提出问题和数据收集开始，一般想收集数据主要有四种来源：观测、统计、问卷、调研、数据库以及网络爬虫。三、数据清洗1数据预处理#导入数据分析包
import pandas as pd
import numpy as np▲理解
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2023-09-12 18:19:40
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一、多模态智能信息检索技术设计1.设计检索的框架流程，设计检索评估方法完成的任务：用户搜索“苹果”，在限定性语境中，如何做到用户是需要找“苹果手机”，而不是水果“苹果”系统输入：一个关键词 输出：同输入词相关的若干词汇（可能是用户需要的敏感词汇）预计出现的问题： 1）输出相似或相关词汇由于模型的误判并不是用户需要的，精度过低这种情况肯定存在，一定要分析产生的原因，在实际情况中如何解决 2）待搜索数
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2023-06-09 15:14:15
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商业智能不是现在才被发明的词汇，早在上个世纪的九十年代就由加特纳集团所提出。当时，加特纳集团认为的商业智能就是需要用描述一系列数据概念的方法，通过某种在事实上的支持系统来帮助商业企业制定一些决策。从本质上说，商业智能技术果真能得到应用，它能实现对商业企业所具有的一些大数据进行分析，从而从这些大数据中得到有价值的数据信息。 商业智能还有一种叫法，那就是商务智能。商业智能的本质是对某种事物间
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2023-10-23 21:41:21
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# 大数据分析与智能电网
在信息技术迅猛发展的今天，大数据分析与智能电网之间的联系日益紧密。智能电网是利用先进的通信和信息技术，对电力系统进行自动化和智能化管理的电网。而大数据分析在智能电网中起着至关重要的作用，能够提高电力系统的效率、可靠性和安全性。
## 什么是大数据分析？
大数据分析是指通过复杂的算法和统计学原理，对大量的数据进行提取、整理和分析，以提取有价值的信息。这些数据来自于不同
原创
2024-08-07 07:33:33
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# 商务智能数据分析与Python
## 引言
在现代企业管理中，数据分析已成为决策的重要依据。商务智能（BI）是数据分析的一个重要分支，它利用数据分析工具和技术，帮助企业从海量数据中提取有价值的信息。本文将探讨如何使用Python进行商务智能数据分析，并提供一个基本的代码示例。
## 流程概述
在进行商务智能数据分析时，通常的流程包括以下几个步骤：
1. **数据收集**：从多个数据源
原创
2024-10-17 11:12:32
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