数据分析专题
Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)
《Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)》Python是数据分析与可视化领域中最受欢迎的编程语言之一,凭借其丰富的库和工具,Python能够帮助我们快速处理、分析数据并生成高质... 目录一、数据采集与初步探索二、数据清洗的七种武器1. 缺失值处理策略2. 异常值检测与修正3. 数据
Python：豆瓣电影商业数据分析-爬取全数据【附带爬虫豆瓣，数据处理过程，数据分析，可视化，以及完整PPT报告】
**爬取豆瓣电影信息，分析近年电影行业的发展情况** 本文是完整的数据分析展现，代码有完整版，包含豆瓣电影爬取的具体方式【附带爬虫豆瓣，数据处理过程，数据分析，可视化，以及完整PPT报告】 最近MBA在学习《商业数据分析》，大实训作业给了数据要进行数据分析，所以先拿豆瓣电影练练手，网络上爬取豆瓣电影TOP250较多，但对于豆瓣电影全数据的爬取教程很少，所以我自己做一版。 目
win7下安装Canopy(EPD) 及 Pandas进行python数据分析
先安装好canopy，具体安装版本看自己需要那种，我本来是打算安装win764位的，却发现下载总是出现错误，无奈只能下载了32位的！ https://store.enthought.com/downloads/#default 安装好之后，参考如下连接，进行检验： 之后再根据下面提供的连接进行操作，一般是没问题的！ http://jingyan.baidu.com/article/5d6
「大数据分析」图形可视化，如何选择大数据可视化图形？
图形可视化技术，在大数据分析中，是一个非常重要的关键部分。我们前期通过数据获取，数据处理，数据分析，得出结果，这些过程都是比较抽象的。如果是非数据分析专业人员，很难清楚我们这些工作，到底做了些什么事情。即使是专业人员，在不清楚项目，不了解业务规则，不熟悉技术细节的情况下。要搞清楚我们的大数据分析，这一系列过程，也是比较困难的。 我们在数据处理和分析完成后，一般来说，都需要形成结论报告。怎样让大
结合Python与GUI实现比赛预测与游戏数据分析
在现代软件开发中，用户界面设计和数据处理紧密结合，以提升用户体验和功能性。本篇博客将基于Python代码和相关数据分析进行讨论，尤其是如何通过PyQt5等图形界面库实现交互式功能。同时，我们将探讨如何通过嵌入式预测模型为用户提供赛果预测服务。 本文的主要内容包括： 基于PyQt5的图形用户界面设计。结合数据进行比赛预测。文件处理和数据分析流程。 1. PyQt5 图形用户界面设计
使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持
使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持已成为现代企业管理的重要趋势。AI大模型凭借其强大的数据处理能力和智能分析功能，能够为企业提供精准、高效的数据分析服务，进而支持企业的决策过程。以下是使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持的具体方式和优势： 一、AI大模型在数据分析中的应用 超级数据处理能力 海量数据处理：AI大模型能够同时处理海量数据，包括结构化数据、非结构化数据等，满足企业大规模
AIGC与数据分析融合，引领商业智能新变革（TOP企业实践）
AIGC与数据分析融合，引领商业智能新变革（TOP企业实践） 前言AIGC与数据分析融合 前言 在当今数字化时代，数据已成为企业发展的核心资产，而如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业面临的重要挑战。随着人工智能技术的飞速发展，AIGC（人工智能生成内容）与数据分析的融合为企业提供了新的解决方案。 阿里巴巴作为全球领先的科技公司，一直致力于探索和应用前沿技术，以提升企业
技术培训 | 大数据分析处理与用户画像实践｜预告
主题： 大数据分析处理与用户画像实践 时间： 5 月 11 日 20：00 —— 21：30 地点： QingCloud 技术分享群，文末有二维码。 讲师： 孔淼 诸葛io 创始人 & CEO 90 后连续创业者，曾任 37degree CTO ，在任 37degree CTO 期间，孔淼曾带领团队服务 CCTV 、海尔、聚美优品、宝马等知名企业，对大数据分析的技术与行业有深厚的理解
用ACF和PACF计算出一堆数据的周期个数以及周期时长，数据分析python
具体步骤 1使用ACF和PACF：可以通过查看ACF图中的周期性峰值，找到数据中的周期性。如果ACF图在某个滞后期处出现显著的正相关峰值，并且这种模式在多个滞后周期中重复出现，这就是周期性信号的特征。而PACF则可以帮助确定延迟的直接影响。 2找周期数和周期长度：周期的时长可以通过ACF中第一个显著的峰值（排除滞后期为0时的峰值）来确定，而周期的个数则可以通过分析整个序列中的周期性重复次数来估计
python 数据分析 高效的学习路径
一、数据分析师应该具备哪些技能 数据分析人才热度也是高居不下，一方面企业的数据量在大规模的增长，对于数据分析的需求与日俱增；另一方面，相比起其他的技术职位，数据分析师的候选者要少得多。 要明确学习的路径，最有效的方式就是看具体的职业、工作岗位对于技能的具体需求。 我们从拉勾上找了一些最具有代表性的数据分析师职位信息，来看看薪资不菲的数据分析师，到底需要哪些技能。 其实企业对数据
Tushare库：Python金融数据分析的利器
文章目录 Tushare库：Python金融数据分析的利器一、引言二、Tushare库的安装与基础应用1、安装Tushare2、基础用法1.1 导入Tushare库1.2 获取数据 三、深入应用：案例分析1、股票收益策略模拟1.1 数据获取与处理1.2 策略模拟 四、总结 Tushare库：Python金融数据分析的利器 一、引言 在金融数据分析领域，Python因其强大
数据分析-14-时间序列异常检测的六类常用方法(案例实战)
1 异常值检测的六类方法 异常值检测与处理是数据清洗过程中的一个关键步骤，它涉及到识别和处理那些与大多数数据显著不同的数据点。异常值可能是由于数据录入错误、测量误差、数据损坏或其他原因造成的。处理异常值的目的是提高数据的质量，避免它们对分析结果产生不利影响。 整体分成6类13中方法来进行异常值的检测。 统计方法、基于距离的方法、基于密度的方法、基于模型的方法、基于回归的方法、其他方法。 通过正
快手HBase在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践
声明：本文的原文是来自Hbase技术社区的一个PPT分享，个人做了整理和提炼。大家注意哈，这种会议PPT类的东西能学习到的更多的是技术方案和他人在实践过程中的经验。希望对大家有帮助。 背景 快手每天产生数百亿用户特征数据，分析师需要在跨30-90天的数千亿特征数据中，任意选择多维度组合(如:城市=北京&性别=男)，秒级分析用户行为。针对这一需求, 快手基于HBase自主研发了支持bitmap转
每天一个数据分析题（五百二十七）- word2vec模型
Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。关于word2vec模型，下面说法不正确的是： A. 得到的词向量维度小，可以节省存储和计算资源 B. 考虑了全局语料库的信息 C. 无法解决多义词的问题 D. 可以表示词和词之间的关系 数据分析认证考试介绍：点击进入 数据分析考试大纲下载 题目来源于CDA模拟题库 点
Nature子刊：教你零基础开展微生物组数据分析和可视化
使用MicrobiomeAnalyst进行微生物组数据的全面统计、功能和元分析 Using MicrobiomeAnalyst for comprehensive statistical, functional, and meta-analysis of microbiome data Nature Protocols Impact Factor 11.334 https://do
数据分析：R语言计算XGBoost线性回归模型的SHAP值
禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍SHAP用途计算方法：应用 加载R包导入数据数据预处理函数模型 介绍 SHAP（SHapley Additive exPlanations）值是一种解释机器学习模型预测的方法。它基于博弈论中的Shapley值概念，用于解释任何机器学习模型的输出。 SHAP用途 解释性：机器学习模型
4-apache kylin企业级开源大数据分析平台
转：http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/30143.html 我先做一个简单介绍我叫史少锋，我曾经在IBM、eBay做过大数据、云架构的开发，现在是Kyligence的技术合伙人。 Kylin是这两年在国内发展非常快的开源大数据项目。今天大会合作厂商中有超过一半的企业已经在使用或者正在试用Kylin，应主办方邀请，今天跟大家做一个关于如
【Pandas】数据分析预备
Pandas 构建在NumPy之上，继承了NumPy高性能的数组计算功能，同时提供更多复杂精细的数据处理功能 安装 pip install pandas导入 import pandas as pd Series 键值对列表 # 创建Seriess1 = pd.Series([5, 17, 3, 26, 31])s1 0 5 1 17 2 3 3 26 4 31 dtype:
计算机毕业设计Python+Tensorflow股票推荐系统 股票预测系统 股票可视化 股票数据分析 量化交易系统 股票爬虫 股票K线图 大数据毕业设计 AI
《Tensorflow股票预测系统》开题报告 一、研究背景与意义 随着信息技术的飞速发展和金融市场的日益复杂化，股票作为金融市场的重要组成部分，其价格波动受到广泛关注。传统的股票预测方法如技术分析和基本面分析，虽然在一定程度上能够辅助投资者做出决策，但存在主观性强、数据处理能力有限等不足，难以满足现代投资者的需求。因此，利用机器学习技术，特别是深度学习技术，对股票价格进行预测成为当前研究的热点
【数据分析案例】从XGBoost算法开始，更好地理解和改进你的模型
案例来源：@将门创投 案例地址： https://mp.weixin.qq.com/s/oeetxWMM3cr1BgvIaGU54A 1. 目标：使用xgb评估客户的信贷风险时，还希望得出揭示 2. xgb全局特征重要性度量
【数据分析案例】使用机器学习做游戏留存数据挖掘的一种尝试
案例来源：@深极智能 案例地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/31213553 1. 目标：针对K游戏数据，预测玩家留存情况，并找出影响留存的因素 2. 数据：玩家id，动作，动作时间戳，玩家关键属性（金币、装备、等级等） 3. 数据清洗： 1）剔除操作数<16的玩家，这类对游戏题材不感兴趣，非目
【数据分析案例】Instagram公布算法原理：说没有抵制刷屏，也没有逼谁买广告
案例来源：@量子位 案例地址： https://mp.weixin.qq.com/s/JYnVmBoA7F7NPvQoFVx_Jw 1. 排序算法关心的特征维度 1）（高权重）用户兴趣 2）（高权重）热度：最后一次转发距今的时间 3）（高权重）关系：用户与发动态者的交互频繁程度 4）多久刷一次：确定回溯到动态的时间 5）一次刷多久
计算机毕业设计Spark+PyTorch知识图谱房源推荐系统 房价预测系统 房源数据分析 房源可视化 房源大数据大屏 大数据毕业设计 机器学习
《Spark+PyTorch知识图谱房源推荐系统》开题报告 一、选题背景与意义 1.1 选题背景 随着互联网的快速发展和大数据技术的广泛应用，房地产行业特别是房屋租赁市场迎来了前所未有的变革。房源信息的海量增长使得用户在寻找合适的房源时面临巨大挑战。传统的房源推荐系统往往基于简单的规则或用户历史行为，难以提供精准、个性化的推荐服务。因此，如何利用大数据和人工智能技术提高房源推荐的准确性和个性
基于R语言生物信息学大数据分析与绘图
随着高通量测序以及生物信息学的发展，R语言在生物大数据分析以及数据挖掘中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的生物数据分析者与科研团队不可或缺的人才，除了掌握对生物大数据挖掘与分析技能之外，还要具备一定的统计分析能力与SCI论文质量绘图能力。大量生物数据分析案例，包括利用R语言绘制SCI高质量图片、利用R语言分析生物学数据的案例。 原文链接：基于R语言生物信息学大数据分析与绘图
【Python】Pandas：数据分析
Pandas 是 Python 中功能强大的数据分析工具，用于处理和分析结构化数据。本文将通过分步骤的方式，详细介绍如何使用 Pandas 进行数据分组、重塑、透视表、时间序列处理、类别型数据管理以及数据可视化。这些知识点将帮助初学者快速上手并掌握 Pandas 的核心功能。 数据分组（Grouping） 数据分组是数据分析中的常见操作，Pandas 的 groupby() 方法允许我们