【数据分析与挖掘】

从零开始学python数据分析-从零开始学Python数据分析与挖掘 PDF 扫描版

内容介绍从零开始学Python数据分析与挖掘本书以Python3版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Pyhton的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的Numpy、数

weixin_37988176·2024-09-11 13:30

商业分析能力是怎样炼成的？

感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

阿里云服务器内存型r7、r8a、r8y实例区别参考

、内存型r8a、内存型r8y这几个实例规格，相比于活动内的经济型e、通用算力型u1实例来说，这些实例规格等性能更强，与计算型和通用型相比，它的内存更大，因此这些内存型实例规格主要适用于数据库、中间件和数据分析与挖掘

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-09-03 22:41

python金融数据分析与挖掘实战黄恒秋_金融数据分析与挖掘——股票时间序列数据处理...

1、什么是时间序列分析时间序列分析(timeseriesanalysis)方法,强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续观察计算，提取相关特征，并分析其变化过程。时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析确定性变化分析：移动平均法，移动方差和标准差、移动相关系数随机性变化分析：AR、ARMA模型2、移动平均法2.1移动窗口主要用在时间序列的数组变换，不同作用的函数将它们统称为移动窗口函数

weixin_39849930·2024-08-28 08:50

阿里云服务器内存型r7、r8a、r8y实例区别及最新活动价格参考

在阿里云目前的活动中，属于内存型实例规格的云服务器有内存型r7、内存型r8a、内存型r8y这几个实例规格，相比于活动内的经济型e和通用算力型u1等实例规格来说，这些实例规格等性能更强，适用于数据分析与挖掘

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-08-23 22:23

numpy和matplotlib小例子

最近准备学《Python数据分析与挖掘实战》这本书，刚看到第二章numpy和matplotlib这一部分，发现这个图挺有意思的，就做个笔记记录一下，日后发现有意思的继续更。

Roy Teng·2024-03-13 06:56

Python3数据分析与挖掘建模（7）使用matplotlib和seaborn画图

1.可视化分析1.1概述可视化分析是数据分析中重要的一环，它可以帮助我们更直观地理解数据的特征、趋势和关系。在Python中，有多个库可以用于数据可视化，包括matplotlib、seaborn和plotly等。1.2常用的可视化方法和对应的库：（1）折线图和曲线图：用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。可以使用matplotlib和seaborn来创建这些图形。（2）柱状图和条形图：用于比

鮀城小帅·2024-02-19 11:13

面试算法LeetCode刷题班—BAT面试官带你刷真题、过笔试

课程名称:《面试算法LeetCode刷题班》——BAT面试官带你刷真题、过笔试主讲老师:林老师BAT资深研发工程师(T7/P8级)，致力于搜索引擎及其子系统的研发、迭代与优化，数据分析与挖掘领域专家，多年担任校园招聘

Dan Boneh·2024-02-12 16:24

python财政收入预测分析_python 数据分析-- 实战1（收入预测分析）

说明：本文用途只做学习记录：参考书籍：从零开始学Python数据分析与挖掘／刘顺祥著．

weixin_39572152·2024-02-05 23:24

阿里云服务器2核16G、4核32G、8核64G配置最新收费标准及活动价格

2核16G、8核64G、4核32G配置的云服务器处理器与内存比为1:8，这种配比的云服务器一般适用于数据分析与挖掘，Hadoop、Spark集群和数据库，缓存等内存密集型场景，因此，多为企业级用户选择，

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-02-03 15:07

《Python数据分析与挖掘实战》第12章——电子商务网站用户行为分析及服务推荐（协同推荐）数据探索分析篇①1 背景与目标分析2.数据探索分析

文章目录1背景与目标分析2.数据探索分析2.1网页类型分析2.1.1统计各个网页类型所占的比例2.1.2网页107类型中的内部统计2.1.3统计带"?"问号网址类型统计2.1.4统计199类型中的具体类型占比2.1.5统计瞎逛用户中各个类型占比2.2点击次数分析2.2.1统计点击次数2.2.2点击次数与用户数量关系2.2.3统计1~7次数及7次以上的点击数2.2.4浏览一次的用户行为分析2.3网页

marraybug·2024-01-30 15:20

阿里云服务器2024年2核16G、4核32G、8核64G配置最新收费标准及活动价格

2核16G、8核64G、4核32G配置的云服务器处理器与内存比为1:8，这种配比的云服务器一般适用于数据分析与挖掘，Hadoop、Spark集群和数据库，缓存等内存密集型场景，因此，多为企业级用户选择，

qq_3304559116·2024-01-29 18:17

并行化K-means聚类算法的实现与分析

聚类算法并行化K-means聚类算法的实现与分析项目背景与意义算法原理与串行实现分析并行化策略与关键细节实验结果与讨论未来改进方向结语并行化K-means聚类算法的实现与分析在大数据时代，对数据进行高效的聚类是数据分析与挖掘的重要工具之一

OverlordDuke·2024-01-27 09:19

从零开始学python第二版_从零开始学Python数据分析与挖掘-从零开始学Python数据分析与挖掘第二版pdf下载电子版-精品下载...

从零开始学Python数据分析与挖掘第二版以Python3.7版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Python的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的numpy、数据处理的pandas、数据可视化的matplotlib

weixin_39874366·2024-01-24 17:58

【毕设选题指导】2024 数据分析与挖掘方向毕业设计选题推荐

目录前言数据挖掘方向选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学

Mini_hailang_IT·2024-01-22 20:42

【大数据分析与挖掘技术】概述

目录一、数据挖掘简介（一）数据挖掘对象（二）数据挖掘流程（三）数据挖掘的分析方法（四）经典算法二、Mahout（一）Mahout简介（二）主要特性（三）Mahout安装与配置一、数据挖掘简介需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市

Francek Chen·2024-01-20 21:18

【大数据分析与挖掘技术】Mahout推荐算法

Francek Chen·2024-01-20 21:17

数据中台概念

数据中台1.数据中台模块数据采集数据存储数据处理数据分析数据应用2.数据中台的核心功能数据采集与集成数据清洗与预处理数据建模与存储数据分析与挖掘数据可视化与报告数据质量管理数据安全与隐私保护数据共享与开放

大数据驱动·2024-01-19 14:40

1688商品数据API接口的数据分析与挖掘技巧

随着电子商务的发展，越来越多的商家开始将业务拓展到线上。而1688作为中国最大的B2B电商平台之一，其商品数量和交易额均居于世界前列。因此，对于商家来说，了解商品的实时信息非常重要，可以帮助他们更好地管理商品、制定营销策略等。本文将介绍如何使用API接口来获取1688商品详情。一、API简介1688提供了丰富的API接口，用于获取商品数据、交易数据、用户数据等。其中，商品详情API是常用的接口之一

爱吃猫的菜菜·2024-01-19 09:47

Python环境下基于自适应滤波器的音频信号（wav格式）降噪方法

Python的集成环境我一般使用的是Winpython，Winpytho脱胎于pythonxy，面向科学计算，兼顾数据分析与挖掘；Anaconda主要面向数据分析与挖掘方面，在大数据处理方面有自己特色的一些包

哥廷根数学学派·2024-01-18 14:23

数据分析与挖掘简介

20世纪40年代第一台数字计算机出现到90年代中期之前，信息化建设可归为以单机应用为主要特征的数字化阶段（可称为信息化1.0），而第一次的信息化浪潮，始自20世纪80年代个人计算机的大规模普及应用。从90年代中期开始，以美国提出“信息高速公路”建设计划为重要标志，互联网开始了其大规模商用进程，带来了信息化建设的第二次浪潮，即以联网应用为主要特征的网络化阶段（可称为信息化2.0）。当前，信息化建设的

数据蜗牛·2024-01-17 20:40

电商API接口的大数据分析与挖掘技巧

本文将介绍电商API接口的大数据分析与挖掘技巧。一、数据采集1.确定分析目标：在进行大数据分析之前，需要明确分析的目标和问题，以便针对性地采集数据。2.选择数据源：根据分析目标，选择合适的数据源。

爱吃猫的菜菜·2024-01-17 01:59

大数据分析与挖掘-期末复习大纲[HBU]

前言这篇博客针对河北大学大数据分析与挖掘课程期末复习，目的是给同学们一个比较清晰的复习方向，具体的学习还需要平时认真听讲、写作业。

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:54

Pytorch环境下基于Transformer的滚动轴承故障诊断

winpython脱胎于pythonxy，面向科学计算，兼顾数据分析与挖掘；Anaconda主要面向数据分析与挖掘方面，在大数据处理方面有自己特色的一些包；winpython强调便携性，被做成绿色软件，

哥廷根数学学派·2024-01-11 19:24

Python+MySQL+PowerBI 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘

项目概述：抖音作为当下最火热的短视频软件，探索其产生的数据可以得到极高的价值。本项目模拟从将csv文件导入python工具进行数据分析并对用户点赞预测建模分析，且将python处理后的数据存储到MySQL数据库中，最后用可视化工具输出分析结果，最终可以更好地进行内容优化、产品运营。数据具体字段信息：字段字段说明字段字段说明uid用户idlike是否点赞user_city用户城市music_id音乐

材哥儿·2024-01-08 19:27

python数据分析与挖掘论文_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第10章-特征工程...

第10章特征工程特征工程是整个机器学习中非常重要的一部分，如何对数据进行特征提取对最终结果的影响非常大。在建模过程中，一般会优先考虑算法和参数，但是数据特征才决定了整体结果的上限，而算法和参数只决定了如何逼近这个上限。特征工程其实就是要从原始数据中找到最有价值的信息，并转换成计算机所能读懂的形式。本章结合数值数据与文本数据来分别阐述如何进行数值特征与文本特征的提取。10.1数值特征实际数据中，最常

weixin_39616477·2024-01-07 16:10

数据分析与挖掘入门——学习笔记（八）Pandas基本操作、运算、画图和IO操作

一、基本操作为了更好的理解这些基本操作，我们将读取一个真实的股票数据。关于文件操作，后面在介绍，这里只先用一下API#读取文件data=pd.read_csv("./stock_day/stock_day.csv")#删除一些列，让数据更简单些，再去做后面的操作data=data.drop(["ma5","ma10","ma20","v_ma5","v_ma10","v_ma20"],axis=1

无敌的白金之星·2024-01-05 10:51

基于协同过滤算法的人才资源大数据分析与挖掘平台毕设源码

博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有16年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。目录开发背景：国外研究现状分析：国内研究现状分析：社会可行性：功能：数据库表设计：K-means算法实现：代码实现：开发背景：随着人才市场的不断扩大和竞争的加剧，如何更好地利用大数据技术，实现人才资源

sj52abcd·2024-01-02 22:18

【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】

基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘前言技术栈数据获取与预处理描述性分析建立预测模型模型评估与结果展示Web应用搭建结语前言随着金融科技的迅猛发展，信用卡客户的历史数据分析变得越来越重要。

爱欲无极·2023-12-16 21:23

【当当网图书数据分析与挖掘】

包含内容：文档+源代码+爬虫数据+爬虫代码+当当网图书数据分析与挖掘演示视频数据集技术栈数据分析维度摘要创新点文档截图私聊我吧演示视频演示-当当网图书分析挖掘数据集爬取当当网的图书销售数据技术栈Flask

爱欲无极·2023-12-14 13:31

什么是网络爬虫？有什么用？怎么爬？

此时，我们可以使用网络爬虫对数据信息进行自动采集，比如应用于搜索引擎中对站点进行爬取收录，应用于数据分析与挖掘中对数据进行采集，应用于金融分析中对金融数据进行采集，除此之

茜茜是帅哥·2023-12-05 16:52

大数据项目——基于Django协同过滤算法的房源可视化分析推荐系统的设计与实现

大数据项目——基于Django协同过滤算法的房源可视化分析推荐系统的设计与实现技术栈：大数据爬虫/机器学习学习算法/数据分析与挖掘/大数据可视化/Django框架/Mysql数据库本项目基于Django

星川皆无恙·2023-12-05 07:30

Python高分大数据分析与挖掘大作业

题目一——线性代数计算1．创建一个Python脚本，命名为test1.py，完成以下功能。（1）生成两个3×3矩阵，并计算矩阵的乘积。（2）求矩阵A=-110-430102的特征值和特征向量。（3）设有矩阵A=521201，试对其进行奇异分解。求解过程importnumpyasnpmat1=np.matrix([[3,6,9],[7,8,10],[11,15,19]])mat2=np.matrix

Dave-Yang·2023-12-02 01:29

2020-05-13 常用的数据分析与挖掘工具

常用的数据分析与挖掘工具R语言是由奥克兰大学统计系的Robert和Ross共同开发的，并在1993年首次亮相。其具备灵活的数据操作、高效的向量化运算、优秀的数据可视化等优点，受到用户的广泛欢迎。

程凉皮儿·2023-11-29 19:39

Python文本数据分析与挖掘，外版畅销书中文版火爆上市

一个以大数据与人工智能技术为核心的新的工业革命时代已经来临，大数据在企业决策中扮演着越来越重要的角色，数据经过高效的智能数据分析与挖掘等人工智能技术处理后，可以产生巨大价值，创造智能，方便生活。

Python数据之道·2023-11-26 00:50

从零开始学python数据分析pdf_积赞送书啦-《从零开始学Python数据分析与挖掘》...

写书背景为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求，《从零开始学Python数据分析与挖掘》一书将遵循由浅入深的原则，详细介绍如何利用Python及其模块实现数据分析和挖掘的实用技能。

weixin_39927059·2023-11-22 22:54

终于有人把Spark大数据分析与挖掘讲明白了

当我们每天面对扑面而来的海量数据时，是战斗还是退却，是去挖掘其中蕴含的无限资源，还是让它们自生自灭？我们的答案是：“一切都取决于你自己”。对于海量而庞大的数据来说，在不同人眼里，既可以是一座亟待销毁的垃圾场，也可以是一个埋藏有无限珍宝的金银岛，这一切都取决于操控者的眼界与能力。本书的目的就是希望所有的大数据技术人员都有这种挖掘金矿的能力！大数据时代什么是“大数据”？一篇名为“互联网上一天”的文章告

风度78·2023-11-17 09:46

简易搜索引擎SEWeibo

背景有一组微博事件数据，之前做了一些数据分析与挖掘的工作。想着用C++做一个简单的搜索引擎玩玩。

carfied-feifei·2023-11-16 07:02

《数据分析与挖掘》里的 python函数积累

annotate标注文字出自数据分析第三章P36**annotate语法说明：annotate(s=‘str’,xy=(x,y),xytext=(l1,l2),…)s为注释文本内容xy为被注释的坐标点xytext为注释文字的坐标位置importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.arange(0,6)y=x*xplt.plot(x,y,marker=

逆夏11111·2023-11-11 00:12

基于SPSS的中国消费者信心指数影响因素分析-----相关性分析

说明：本案例基于spss数据分析与挖掘实战案例精粹----第10章案例背景：对受访者的背景资料对消费者信心指数的影响加以研究，并进一步考察其内部的详细作用方式；分析方法：使用方差分析对自变量进行筛选，然后建议多元回归方差

hepan_defeng·2023-11-10 04:35

python数据分析模块包括_数据开发必会 | Python数据分析模块

作为数据开发，Python强大的数据分析模块还是必须要会的，横向拓展数据分析与挖掘技术栈也是很有必要的。

weixin_40001967·2023-11-08 08:33

python数据分析与基础实战_《python数据分析与挖掘实战》基础概念

数据建模.png数据挖掘的基本任务:利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业竞争力。数据探索：异常值分析、缺失值分析、相关分析和周期性分析。数据预处理:数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、主成分分析、属性选择、数据规约等。预测建模：参数设置、交叉验证、模型训练、模型验证、模型预测常用的数据挖掘建模工具

weixin_39800387·2023-11-07 05:10

Day3|Python数据分析与挖掘实战|分类与预测:决策树

分类与预测——决策树内容提要决策树的基本思想三类信息混杂度的指标建立决策树分裂属性及其条件的选择何时结束分裂树的选择产生分类规则并应用示例http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/Datamining_python/blob/master/20180419_%E5%88%86%E7%B1%BB%E4%B8%8E%E9%A2%84%E6%B5%

且不了了·2023-10-31 22:49

《Python数据分析与挖掘实战》第7章——kmeans

本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第七章的数据——《航空公司客户价值分析》做的分析。旨在补充原文中的细节代码，并给出文中涉及到的内容的完整代码。

江流静一·2023-10-31 16:11

大数据营销知识点总结

数据传播高速性4.大数据的真实性、价值性、易变性；结构化数据、半结构化数据、非结构化数据大数据处理的基本流程图大数据关键技术：1.大数据采集2.大数据预处理3.大数据存储及管理4.大数据安全技术5.大数据分析与挖掘

康我野蛮生长·2023-10-30 04:19

python 可视化

huangjeake·2023-10-25 06:12

未来交通实验室联盟理事会正式成立

未来交通实验室联盟由从事交通规划、交通设计、交通管理、智能交通、交通模型、交通数据分析与挖掘等单位和相关地方规划协会自愿组成，是集专业性、行业性和联合性于一体的行业性非营利性社会组织

智能交通技术·2023-10-16 14:50

从零开始学python数据分析与挖掘

目录第1章数据分析与挖掘概述1.1什么是数据分析和挖掘1.2数据分析与挖掘的应用领域1.2.1电商领域——发现破坏规则的“害群之马”1.2.2交通出行领域——为打车平台进行私人订制1.2.3医疗健康领域

我闻如是·2023-10-12 08:49

python数据建模与KNN算法实现手写体数字识别

在数据分析与挖掘中,我们通常需要根据一-些数据建立起特定的模型，然后处理。模型的建立需要依赖于算法,--般,常见的算法有分类、聚类、关联、回归等。

clover521·2023-10-10 05:46

得ChatGPT者，得智能客服天下？

智能客服系统应运而生，智能客服系统对客服的赋能作用和价值主要表现在提高效率、降低成本、优化用户体验、深度挖掘用户需求、数据分析与挖掘等方面。借助这些优势，企业、机构可以为用户提供更好的服务。

数据猿·2023-10-09 03:04

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