【数据分析与挖掘】第4页

《Python数据分析与挖掘实战》第6章代码问题 Sequential‘ object has no attribute ‘predict_classes‘

问题描述在第6章中，使用predict_classes会造成报错，经过查询，高版本的tensorflow中已经不存在predict_classes，因此在查询之后决定修改为以下内容：#原来的代码predict_result=net.predict_classes(train[:,:3]).reshape(len(train))#修改后的代码predict_result=np.argmax(net.

BBBBBetter·2023-01-05 21:44

学习笔记(33):零基础搞定Python数据分析与挖掘-数据的读取（一）

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/6861/326758?utm_source=blogtoedupandas模块1、掌握外部数据的读取2、如何快速的认知数据的概览信息3、数据子集的筛选与清洗4、数据的汇总处理5、数据的合并与连接1、数据读取文本文件、电子表格、数据库数据读取1.1、pd.read_csv(filepathorbuffer,sep=',',

火星第一公民·2023-01-04 18:51

一行代码将Python程序转换为图形界面应用

如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.此外，推荐大家用VSC

秃头雨雨·2023-01-03 03:07

python 区间频数统计_pandas分区间,算频率的实例

如下所示：importpandasaspdpath='F:/python/python数据分析与挖掘实战/图书配套数据、代码/chapter3/demo/data/catering_fish_congee.xls'data

weixin_39964528·2022-12-31 07:59

直方图python_python数据分析与挖掘（六）--- matplotlib直方图

直方图(histogram)1直方图介绍直方图，形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学的概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，称这样的统计图为频数分布直方图。相关概念：组数：在统计数据时，我们把数据按照不同的范围分成几个组，分成的组的个数称为组数组距：每一组两个端点的差2直方图与

weixin_39669163·2022-12-31 07:29

python数据分析与挖掘实践大作业_数据挖掘大作业最终报告.PDF

数据挖掘大作业最终报告数据挖掘大作业最终报告学院：计算机学院专业：计算机应用技术年级：2016级组号：第六组成员：赵颖2620160012王晓媛2620160007李昱燃2620160009用户行为预测——以某电信公司为例摘要本文讨论了一个关于用户行为预测的数据挖掘问题，在对某电信公司客户数据集的处理、RandomForestAdaBoost特征选取之后，尝试使用随机森林()、与结合的决策树、梯度

weixin_39842237·2022-12-29 13:09

XGBoost参数调优小结

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！

R3eE9y2OeFcU40·2022-12-28 15:06

Python数据分析与挖掘实战代码纠错代码5-3

python数据分析与挖掘实战第五章挖掘建模例5-3神经网络算法预测销量高低神经网络散发预测销量高低#-*-coding:utf-8-*-#使用神经网络算法预测销量高低importpandasaspd#

qq_23261961·2022-12-28 01:08

《Python数据分析与挖掘实战》学习笔记（三）

2019.3.3开始学习-2019.3.结束学习（）**·**2019.3.3_第五章P83-P89P84页提到‘分类模型建立在已有类标记的数据集上，模型在已有样本上的准确率可以方便地计算，所以分类属于有监督的学习。’看到这里，我这个一窍不通的小胖又开始对有监督学习和无监督学习产生疑问了，于是找了一篇写的不错的博文补了补常识，见https://blog.csdn.net/u010947534/ar

MercyMeng·2022-12-28 01:07

Python数据分析与挖掘实战-基础篇总结（一）

目录1、数据挖掘基础1.1数据挖掘的基本任务：1.2数据挖掘建模过程：1.3常用的数据挖掘建模工具2、python数据分析简介2.1python环境搭建2.2python数据分析第三方库2.2.1Numpy基本操作2.2.2Pandas简单例子3、数据探索3.1数据质量分析3.1.1缺失值分析3.1.2异常值分析3.1.3一致性分析3.2数据特征分析3.2.1分布分析3.2.2对比分析3.2.3统

卞亚超·2022-12-27 11:49

python数据分析与挖掘实战---chapter8中医证型关联规则挖掘

1.项目背景恶性肿瘤俗称癌症，当前已成为危害我国居民生命健康的主要杀手。应用中医药治疗恶性肿瘤已成为公认的综合治疗方法之一，且中医药治疗乳腺癌有着广泛的适应证和独特的优势。从整体出发，调整机体气血、阴阳、脏腑功能的平衡，根据不同的临床证候进行辨证论治。确定“先证而治”的方向:即后续证侯尚未出现之前，需要截断恶化病情的哪些后续证侯。发现中医症状间的关联关系和诸多症状间的规律性，并且依据规则分析病因、

城南以东·2022-12-26 15:42

数据分析与挖掘———SPSS Moderler

数据分析与挖掘———SPSSModerler一、Modeler给概述1、SPSSModeler基本认识IBMSPSSModeler是一组数据挖掘工具，通过这些工具可以采用商业技术快速建立预测性模型，并将其应用于商业活动

S1Lu·2022-12-26 14:19

学习笔记：【案例】财政收入影响因素分析及预测模型

案例来源：《Python数据分析与挖掘实战》第13章案例背景与挖掘目标输入数据：《某市统计年鉴》（1995-2014）挖掘目标：梳理影响地方财政收入的关键特征，分析、识别影响地方财政收入的关键特征的选择模型结合目标

aa8785458·2022-12-24 17:05

python数据分析与实战挖掘_python数据分析与挖掘实战(PART1)

本文是《python数据分析与挖掘实战》学习笔记，持续更新。

weixin_39991935·2022-12-23 16:14

python数据整理规范形式_python数据分析与挖掘 | 数据预处理

上一篇文章中讲述了数据探索的一些内容，包括缺失值、异常值、一致性等问题，这些问题会影响建模效果。本篇文章就来解决一下上述问题，也就是数据预处理，它在整个数据挖掘建模的过程中占很大比例，所以很重要。数据预处理既要提高数据质量，又要让数据更好的适应建模工具。其主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换、和数据规约。数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题

林兹克路·2022-12-23 16:13

python数据分析与挖掘实战—第4章（数据预处理）

数据预处理一方面要提高数据的质量，另一方面要让数据更好地适应特点的挖掘技术或工具数据处理的主要内容包括：数据清洗数据集成数据变换数据归约4.1数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。4.1.1缺失值处理删除记录数据插补不处理删除记录在缺失值所占比例比较小的情况下，这一方法十分有效。然而，这种方法却又很大的局限性，它

不断努力的统计小张·2022-12-23 16:41

《python数据分析与挖掘实战》(一)1-5章

目录1数据挖掘基础2Python数据分析简介2.1函数式编程map()reduce()filter()3数据探索3.1数据质量分析3.1.1缺失值分析3.1.2异常值分析餐饮数据异常值检测3.2数据特征分析3.2.1分布分析1.定量数据的分布分析2.定性数据的分布分析3.2.2周期性的分析3.2.3贡献度分析3.2.4相关性分析3.2主要函数扩展3.2.1统计作图函数plotpiehistboxp

薄薄荷·2022-12-23 16:06

《Python数据分析与挖掘实战》源码下载

《Python数据分析与挖掘实战》源码下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Z8RJpH5dwwbLx5KFJd5qSw?

新知图书·2022-12-22 14:53

python与会计学_会计有必要学python吗？

在当今这个时代，学习Python应该不止是计算机、信息管理等专业人员的专利了，随着智能时代的来临，可以说不久的将来几乎任何一个行业都会面临对数据分析与挖掘、短时间内对执行事项进行批量处理的问题，那么学好

weixin_39828956·2022-12-18 20:56

python 过采样算法_浅谈SMOTE算法如何利用Python解决非平衡数据问题

文章未及时更新的主要原因是目前在写Python和R语言相关的书籍，激动的是基于Python的数据分析与挖掘的书已经编写完毕，后期还继续书写R语言相关的内容。

weixin_39757212·2022-12-18 18:39

IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 9 but correspo

对某银行在降低贷款拖欠率的数据进行逻辑回归建模（python数据分析与挖掘实战5-1）importpandasaspd#参数初始化filename=r'E:\python\《Python数据分析与挖掘实战

reb0rn初代·2022-12-17 21:30

Python数据分析与挖掘

文章目录前言数据来源可视化及其数据处理词云画饼图画走势图根据表中不同字段画条形图画地图合并多个csv文件最后利用各种挖掘算法分析解释感触前言前段时间做了个回归模型预测分析，效果不好，只是简单地熟悉了数据挖掘的流程而已，下面记录一些数据挖掘常用到的东西。数据来源找公开的爬虫现成软件，比如八爪鱼下面是一个爬历史天气的代码：#-*-coding:utf-8-*-"""SpyderEditorThisis

songsongL·2022-12-16 11:02

《Python数据分析与挖掘实战》第13章—— 财政收入影响因素分析及预测模型（lasso回归+DNN+LinearSVR）1.挖掘背景及目标2.数据探索3.数据预处理——数据规约4.模型构建

文章目录1.挖掘背景及目标2.数据探索2.1概括性分析描述性统计2.2计算各个变量之间的皮尔森系数'pearson'/'kendall'/'spearman'2.3查看相似属性2.4绘制相关性热力图3.数据预处理——数据规约3.1lasso回归模型3.1降维，lasso回归模型筛选特征4.模型构建4.1灰色预测4.2神经网络4.3线支持向量机线性回归（LinearSVR）4.4神经网络，Linea

marraybug·2022-12-16 04:15

初步认识--物联网数据分析与挖掘

数据预处理与知识发现为什么要进行数据预处理？因为在现实生活中存在着大量的“脏”数据数据不完整的性数据有噪音数据数据不一致性技术主要四种：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约数据清洗：主要删去数据中的重复数据，消除数据中的噪音数据，纠正不完整和不一致的数据噪声数据是指数据中存在着错误或异常(偏离期望值)的数据;不完整数据是指数据中缺乏某些属性值:不一致数据则是指数据内涵出现不-致情况(如作为关键字

FANCY PANDA·2022-12-16 04:11

数据挖掘实战（5）：实战篇

博客内容是书籍：《Python数据分析与挖掘实战》的阅读笔记。

ZhuNian的学习乐园·2022-12-11 12:58

《Spark 3.0大数据分析与挖掘：基于机器学习》简介

新知图书·2022-12-10 17:41

利用Python分析航空公司客户价值

利用Python分析航空公司客户价值一、背景介绍随着社会生活中数据量的急剧增多，如何从这些海量的数据中提取与发掘出对我们决策有用的信息成为当前亟待解决的题，因此，数据分析与挖掘技术在这些年得到了广泛的发展

程序员在旅途·2022-12-09 18:25

【数据分析与挖掘实战】B站影视区数据分析

一.分析目标与内容B站作为一个视频内容平台，具有广泛的受众，其数据具有巨大的分析价值。在本次数据分析项目中，分别从视频角度和up主角度对B站影视区数据集进行了分析，通过描述性统计，维度拆解，聚类等方式进行了较为全面的分析。在分析过程中，特别关注了原创或搬运这个特征，并发现了一些有趣的结论。二.数据来源链接：点击获取提取码：srtc三.数据导入与基本情况查看importnumpyasnpimport

CHRN晨·2022-12-09 01:00

【数据分析与挖掘】天猫超市复购预测实战(含代码和数据集)

一.背景商家有时会在特定日期，例如Boxing-day，黑色星期五或是双十一（11月11日）开展大型促销活动或者发放优惠券以吸引消费者，然而很多被吸引来的买家都是一次性消费者，这些促销活动可能对销售业绩的增长并没有长远帮助，因此为解决这个问题，商家需要识别出哪类消费者可以转化为重复购买者。通过对这些潜在的忠诚客户进行定位，商家可以大大降低促销成本，提高投资回报率（ReturnonInvestmen

CHRN晨·2022-12-09 01:59

新一代数据基础设施：数据智能平台（附下载）

通常，数据平台包含数据采集与接入、数据存储与计算、数据管理、数据分析与挖掘、数据服务等功能。

公众号:肉眼品世界·2022-12-07 20:55

刷数据时代：不刷到500京，都不好打招呼

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！

R3eE9y2OeFcU40·2022-12-05 17:21

Python数据分析与挖掘实战中的错误总结与分析(持续更新)1.前言2.错误分析2.3第五章挖掘建模部分

这里是博主在学习中看的一本书《python数据分析与挖掘实战》中基础篇的一些代码规范以及参考方法，供大家学习。2.错误分析由于第一章和第二章较为简单，这里就不在赘述，涉及到官方文档，大家一定多看看。

qq_27851579·2022-12-05 02:04

抖音用户浏览行为数据分析与挖掘

下文部分代码省略，完整项目代码及数据集链接：抖音用户浏览行为数据分析与挖掘目录1.特征指标构建0.项目介绍与说明**数据集说明**浏览行为1.数据简单处理2.特征指标构建用户指标分析：作者指标分析：作品指标分析

qazwsxpy·2022-12-04 08:59

【大数据分析与挖掘】KNN模型、朴素贝叶斯模型、SVM支持向量机模型学习笔记

目录KNN模型核心思想算法步骤度量方法朴素贝叶斯模型优缺点核心假设公式SVM支持向量机模型核心思想KNN模型KNN模型为有监督的学习算法，中文名为K最近邻算法。k最近邻算法是数据挖掘中最简单的分类算法之一。它属于“惰性”学习算法，其惰性在于不会从训练数据中学习判别函数（即模型），而是将模型的构建与未知数据的预测同时进行，靠记忆训练数据（仅仅保存训练样本）来完成预测任务。因此，在整个学习过程中，它付

要奶茶也要啵啵吖·2022-12-02 20:18

【大数据分析与挖掘】决策树（ID３、Ｃ４.５、CART）与随机森林、集成学习学习笔记，Boosting与Bagging

目录一.决策树与随机森林1.决策树①ID3②C4.5③CART区别过拟合和剪枝处理2.集成学习①提升(Boosting)Adaboost②袋装(Bagging)随机森林(RandomForest)一.决策树与随机森林1.决策树一种类似于流程图的树结构，属于经典的十大数据挖掘算法之一，其规则就是IF…THEN…(IF…ELSE…)的思想，可用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类，是一种有监督学习

要奶茶也要啵啵吖·2022-12-02 20:48

为什么选择大数据挖掘企业服务平台？

大数据挖掘企业服务平台是研发之初主要是为了满足企业大数据挖掘需要，使用平台配置的开箱即用的算法，帮助企业快速构建大数据分析与挖掘流程应用，研发至今有南方电网、中国电力科学研究院、珠江数码、北京智慧信访、

泰迪智能科技·2022-12-01 17:52

医学健康数据分析与挖掘（一）—— R语言实战

1实验简介R简介及线性回归实验熟悉R语言基本语法利用R语言完成线性回归2实验内容2.1混合同余法利用如下递推公式：xn=(axn−1+c)modmx_{n}=(ax_{n-1}+c)\mod\mxn=(axn−1+c)modm用混合同余法产生，编写一个函数，并利用该函数计算：如果x0=3x_0=3x0=3，xn=(5n−1+7)mod200x_n=(5_{n-1}+7)\mod\200xn=(5n

丶无尘·2022-11-30 00:18

图像处理与计算机视觉-论文阅读笔记

ResidualNetworksforLightFieldImageSuper-Resolution作者：ShuoZhang,YoufangLin,HaoSheng单位：北京交通大学计算机与信息技术学院北京交通数据分析与挖掘重点实验室

Kobaayyy·2022-11-29 16:47

python数据分析师书籍_从零开始学Python数据分析与挖掘 Python数据分析师 Numpy数据处理Pandas数据可视化Matplotlib数据挖掘Sklearn技术教程书籍...

目录第1章数据分析与挖掘概述11.1什么是数据分析和挖掘11.2数据分析与挖掘的应用领域21.2.1电商领域——发现破坏规则的“害群之马”21.2.2交通出行领域——为打车平台进行私人订制31.2.3医疗健康领域

weixin_39602967·2022-11-29 13:40

R语言 logistics回归

#设置工作空间#把“数据及程序”文件夹拷贝到F盘下，再用setwd设置工作空间#setwd("E:\\R_workspace\\R语言数据分析与挖掘实战\\chp5")#读入数据#Data<-read.csv

ysh9888·2022-11-28 03:53

航空公司客户价值分析的实验报告

航空公司客户价值分析的实验报告提示参考书：张良均《Python数据分析与挖掘实战》等。数据文件：课本自带数据。使用软件：Pycharm。类别：实验。

xu_yushu·2022-11-25 03:19

python ValueError: The number of FixedLocator locations(6), usually from a call to set_ticks, does

实验内容见教材（《Python数据分析与挖掘实战》张良均等著（第一版，白色封面的那版））Page178的实验一及实验二。

co0ker·2022-11-25 02:24

2022爱分析· 数据智能厂商全景报告

首席分析师孟晨静爱分析高级分析师李冬露爱分析分析师冯怡欣爱分析分析师兰壹凡爱分析分析师目录\1.研究范围定义\2.厂商全景地图\3.市场分析与厂商评估\4.入选厂商列表1.研究范围定义研究范围数据智能是指以数据为生产要素，通过融合大规模数据处理、数据分析与挖掘

ifenxi爱分析·2022-11-24 12:51

2021爱分析·数据智能平台厂商全景报告

报告编委报告指导人黄勇爱分析首席分析师报告执笔人洪逸群爱分析分析师莫业林爱分析分析师目录\1.研究范围定义\2.全场景地图\3.场景定义与厂商解读\4.入选厂商列表1.研究范围定义研究范围数据智能，是指以数据为生产要素，通过融合数据处理、数据分析与挖掘

ifenxi爱分析·2022-11-24 12:21

【大数据分析与挖掘】K-Means聚类算法

介绍对于有监督的数据挖掘算法而已，数据集中需要包含标签变量(即因变量y的值)。但在有些场景下，并没有给定的y值，对于这类数据的建模，一般称为无监督的数据挖掘算法，最为典型的当属聚类算法。K-Means聚类算法利用距离远近的思想将目标数据聚为指定的k个簇，进而使样本呈现簇内差异小，簇间差异大的特征。聚类算法的目的就是依据已知的数据，将相似度高的样本集中到各自的簇中。聚类算法不仅可以实现数据分隔，还可

要奶茶也要啵啵吖·2022-11-23 16:32

【数据分析与挖掘】基于LightGBM,XGBoost,逻辑回归的分类预测实战：英雄联盟数据(有数据集和代码)

机器学习-LightGBM一.LightGBM的介绍与应用1.1LightGBM的介绍1.2LightGBM的应用二.数据集来源三.基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战Step1：函数库导入Step2：数据读取/载入Step3：数据信息简单查看Step4:可视化描述Step5：利用LightGBM进行训练与预测Step7:利用LightGBM进行特征选择Step8:通过调整参数获得更好的效

CHRN晨·2022-11-23 08:02

使用jupyter做数据分析与挖掘

使用jupyter做数据分析与挖掘使用jupyter做数据分析与挖掘数据关系统计量分析异常值分析贡献度分析相关性分析将数据缺失值进行插补数据规范化连续属性离散化属性构造使用jupyter做数据分析与挖掘数据关系统计量分析

汪敏wangmin·2022-11-23 01:20

数据挖掘实战（6）：实战篇