数据重构2 第二章：数据重构（上）2.4 数据的合并2.4.1 任务一：将data文件夹里面的所有数据都载入，与之前的原始数据相比，观察他们的之间的关系2.4.2：任务二：使用concat方法：将数据train-left-up.csv和train-right-up.csv横向合并为一张表，并保存这张表为result_up2.4.3 任务三：使用concat方法：将train-left-down和
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2024-06-17 13:19:45
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# 系统设计数据分析模块实现教程
## 一、整件事情的流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 分析需求，确定数据分析模块的功能和目标 |
| 步骤二 | 设计系统架构，包括模块之间的关系和数据流向 |
| 步骤三 | 数据采集，获取需要分析的数据 |
| 步骤四 | 数据清洗，对采集到的数据进行预处理和去除噪声 |
| 步骤五 | 数据分析，应用统计学和机
原创
2023-12-04 13:08:29
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数据模型描述系统持久性数据库层的逻辑内容与结构，数据模型用UML的类图描述。首先简要介绍数据模型的设计方法及关系数据库的几个术语，然后依次介绍如何将类映射到表、将关联映射到关系数据库及将泛化映射到数据库。
数据模型描述系统持久性数据库层的逻辑内容与结构，数据模型用UML的类图描述。首先简要介绍数据模型的设计方法及关系数据库的几个术语，然后依次介绍如何
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2023-08-21 19:04:52
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在报表测试用例设计中，测试数据是关键。正如Jackie在《进销存系统中的报表测试》中所言，如果希望更有效、更高质量地完成报表测试，就要重视并增加对于数据准备的关注。其实，测试数据也是为测试场景服务的，一个或者一组的测试数据往往是为了验证在某个测试场景下报表是否能正确的展现统计值。归根结底，测试场景的设计才是关键的关键。在之前的报表分析后，测试用例的基本框架已经完成。接下来我们需要在这个框架上，细化
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2023-10-26 17:28:29
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⼤多数公司的分析师会结合业务做⼀些数据分析（需要⽤到⼤量的数据），通过报表的⽅式服务于业务部⻔的运营。但是在数据中台构建之前，分析师经常发现⾃⼰没有可以复⽤的数据，不得不使⽤原始数据进⾏清洗、加⼯、计算指标。由于他们⼤多是⾮技术专业出⾝，写的SQL质量⽐较差，甚⾄⻅过5层以上的嵌套。这种SQL对资源消耗⾮常⼤，会造成队列阻塞，影响其他数仓任务，会引起数据开发的不满。数据开发会要求收回分析师的原始数
# 如何设计数据分析场景
数据分析是企业决策过程中不可或缺的一部分。通过分析数据，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求和业务表现。然而，设计一个有效的数据分析场景并非易事。本文将详细介绍如何设计数据分析场景，包括确定分析目标、选择数据源、设计分析方法、可视化结果和持续优化。
## 确定分析目标
在设计数据分析场景之前，首先要明确分析目标。分析目标应该是具体、可衡量的，例如提高客户满意度、降低
原创
2024-07-24 10:05:15
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分析一个算法的时间复杂度 等于 推导大O阶
进行算法效率的度量有 “事后统计方法” 和 “事前分析估算方法” 两种。其中， “事后统计方法” 需要设计好的测试程序和数据，利用计算机计时器对不同算法编制的程序的运行时间进行比较，从而确定算法效率的高低。而 “事前分析估算方法” 是在计算机程序编制前，依据统计方法对算法进行估算。“事后统计方法” 显然有很大缺
数据库设计狭义地讲，是设计数据库本身，即设计数据库的各级模式并建立数据库，这是数据库应用系统设计的一部分一般定义：是指对于一个给定的应用环境，构造（设计）优化的数据库逻辑模式和物理结构，并据此建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储和管理数据，满足各种用户的应用需求 数据库建设的基本规律：“三分技术，七分管理，十二分基础数据” 数据库设计的基本步骤需求分析概念结构设计逻辑结构
面对一大堆看似杂乱的数据，如何进行信息提取与数据加工，从中获取自己想要的信息，并应用这些信息，有理有据的进行需求的讨论、最终设计决策的推进，这是每一个交互设计师必修的课程。
在我看来，数据分析是很难的。利用你当下有限的数据资源（大多数数据往往掌握在产品经理、运营手上）去整理、分析并得出结果。
交互设计师如何培养数据分析的能力呢？
首先，要有数据
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2024-02-02 13:54:51
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审计报告是比较常见的审计结果。所谓审计报告，就是指审计人员按照审计准则的要求，在实施了审计程序后出具的，用于对审计事项发表审计意见的书面文件。一个好的审计师，必须能写出一份有价值的审计报告。审计工作对写作能力和表达能力的要求非常高。如何写出一份有价值的审计报告？五大经验告诉你！1、 高度重视审计报告的价值我们不可以简单地认为，审计报告就是一个文件。写审计报告不是为了交差应付。撰写审计报告是我们最重
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2023-11-23 19:46:57
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大数据火爆的时代，数据分析人才越来越受企业的青睐。很多同学也想去从事数据分析工作。那么，对于想转行或者是零基础学习数据分析的同学，应该从哪些方面学习呢？ 就数据分析学习而言，需要的技能主要有以下几个模块：
基础知识
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2023-10-24 10:40:52
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一、前言本系统是一个基于Python实现的一个大数据分析系统，主要实现的功能是对豆瓣网站上面的电影评论进行分析，并给出最后的参考分数。目前市场上的电影评论等软件的评分机制虽然已经较为成熟，但是针对于小部分的评论而言，存在着一定的误导性和反差性，很容易让观影者因为评论而对影片本身造成误解，所以针对这个需求痛点，我们设计了这样的一个基于评论数据的电影分析系统，能够综合在网站上获取到的一些评论数据，分为
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2024-01-12 12:15:38
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# IT审计数据分析
随着信息技术的快速发展，企业面临愈加复杂的数据管理和安全挑战。IT审计便应运而生，它不仅帮助企业确保其信息系统的舞台正常运作，更提供关键的数据洞察。本文将探讨IT审计中的数据分析，提供实用的代码示例，并展示如何通过可视化工具更好地理解数据。
## 什么是IT审计？
IT审计是一种系统评估，旨在验证信息系统的有效性、可靠性和安全性。IT审计不仅关注硬件和软件的合规性，还重
文章目录0 前言1 实现目的2 数据集2.2 数据集概况2.3 数据字段3 实现效果3.1 地铁数据整体概况3.2 平均指标3.3 地铁2018年9月开通运营的线路3.4 客流量相关统计3.4.1 线路客流量排行3.4.2 站点客流量排行3.4.3 入站客流排行3.4.4 整体客流随时间变化趋势3.4.5 不同线路客流随时间变化3.4.6 不同线路的客流组成3.5 收入消费指标统计3.5.1 线
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2024-02-06 13:03:26
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预计阅读时间：12分钟，篇幅较长建议收藏后阅读引言近些年来，大数据技术的应用与发展为社会带来了前所未有的变革，也为各行各业带来了新的机遇与挑战，针对大数据技术领域的探索和研究也受到了空前的关注。内部审计作为企业监督体系的重要组成部分，在信息技术高速发展的大背景下，由于内部审计对象的信息化、数字化，也使得内部审计理念和方法、技术的信息化和数字化创新成为当务之急。通过大数据辅助审计，利用数据
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2024-07-01 21:33:36
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计算机辅助审计常用数据分析模型计算机辅助审计常用数据分析模型[摘 要] 计算机辅助审计的数据分析技术主要是依据数据分析模型进行，本文以卫生计生系统中的医院业务数据、财务数据为背景，重点对系统对账审计、重号查找审计、断号查找审计、班福(Benford)定律审计这四种审计方法，以SQL数据库技术和Excel函数的运用介绍了计算机辅助审计的数据分析模型。[关键词] 计算机辅助审计；数据分析；审计技术模型
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2023-12-19 20:02:34
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随着大数据时代的到来，基层审计机关陆续采集了各部门、区镇、村及相关单位大量的财务和业务原始数据，分散在多个服务器的多种类型数据库中（如oracle、sqlserver、mysql），还有的被审计单位为审计机关提供了数据库只读用户权限，可以直连读取数据，作为审计数据管理员来讲，需要不断穿梭在多个服务器上去管理这些数据，并利用这些数据开展审计分析，浪费了太多的时间。笔者通过实践，可以通过Navicat
项目运行环境配置：Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX（Webstorm也行）+ Eclispe（IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：SSM + mybatis + Maven + Vue 等等组成，B/S模式 + Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上
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2024-06-24 10:36:19
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文章目录0 简介1 前言2 数据集3 数据预览4 数据预处理与特征工程4.1 缺失值处理4.2 分类变量数值化4.2.1 二分类变量编码4.2.2 有序分类变量编码4.2.3 无序分类变量编码4.3 数值特征预处理4.3.1 连续型特征离散化4.3.2 规范化4.3.3 持久化预处理后的数据5 模型的训练与评估5.1 划分数据集5.2 训练集重采样5.3 模型的训练与评估6 最后 0 简介? H
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2023-11-01 19:12:55
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如果对你有帮助，可以给卑微的博主留个赞、关注、收藏 (不是) (骗一下数据，说不定以后面试就过了，拜谢)图书馆管理系统第一部分，数据库分析。主要是需求分析、设计概要模块、数据库概念结构设计(E-R图)、数据库逻辑结构设计(表、存储过程、触发器)目录1. 需求分析1.1 数据流图 1.2 数据字典1.3 系统流程分析2. 系统概要模块设计3.&n
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2024-01-04 15:20:26
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