分析数据第49页

聚类分析数据集_SAS聚类分析

聚类大致分为以下两类：模糊聚类：对象与类的从属关系是确定的；属于或者不属于；非模糊聚类：对象与类的从属关系则是有一定的概率。以下考虑的是非模糊聚类且聚类对象为离散的情况，称为离散聚类。聚类分析方法有以下两种：层次法：适用于观测数比较多的情形。划分法：不需要输入类别，适合观测数比较少的情形。凝聚式层次法：指的是先将每个观测归于一类，然后每次将最相似的两个大类合并成一个新的类，直至所有的观测成为一类或

weixin_39868592·2022-12-02 15:11

数据分析项目-用户消费行为分析

目录导入及分析第一部分：数据清洗导包数据加载&分析数据数据清洗第二部分：按月数据分析分析方向：用户、订单、消费趋势消费趋势的分析1.每月的消费总金额2.每月的消费次数3.每月的产品购买量4.每月的消费人数

Colorfully_lu·2022-12-02 13:17

【Python数据分析及可视化】使用numpy和pandas分析数据及matplotlib实现可视化

numpy是数值计算的标准模块，提供高性能的矩阵运算。数组与列表不同，数组只能存储同一种类型的数据，而列表可以存储任何类型的数据。pandas提供了读取与存储关系型数据库数据的函数与方法，Pandas主要做数据处理，提供了DataFrame的数据结构，契合统计分析的表结构，是基于numpy的拓展。文章目录一、numpy数值计算基础1.创建数组，分别查看数组大小、类型、数组元素的数据类型2.生成数组

Minor0218·2022-12-02 11:26

多元线性回归算法预测房价【人工智能】

目录一、理论知识二、Excel多元线性回归1.数据集2.数据分析三、借助Sklearn库实现多元线性回归1.基础包与数据导入2.变量探索3.分析数据4.建立线性回归模型5.Sklearn库建立多元线性回归模型四

ww丶121·2022-12-01 10:48

国内是如何做数据治理的？_光点科技

数字化时代，越来越多的企业依赖于收集和存储、分析数据，实现他们的商业目标。数据治理已成为企业的盈利工具、商业媒体和商业秘密。数据泄露会导致法律纠纷，消费者对公司核心业务失去信心。

光点数据治理·2022-12-01 10:16

【DL with Pytorch】第 6 章：用循环神经网络分析数据序列

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

Sonhhxg_柒·2022-12-01 09:48

基于语法语义角色标注模型构建api知识图谱

数据对数据进行预处理和分析，根据分析的数据设计知识图谱的实体和关系使用SpaCy搭建基于语法语义依存树的数据标注模型，自动的从数据中抽取实体和关系利用Neo4j图数据库构建API知识图谱github地址1、收集数据并分析数据来源

ddy-ddy·2022-12-01 08:29

应该知道的7种回归模型

回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小

Stig_Q·2022-12-01 07:47

Pytorch情感分析（task6）

BERT情感分析数据集步骤构建迭代器构建模型设定超参数创建实例选择损失函数和优化器train/evaluatetest参考:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp

InveR1el·2022-12-01 03:52

今天给大家分享的是关于地理空间的数据分析

今天给大家分享的是关于地理空间的数据分析数据璐大数据分析岗位推荐师我们做数据分析之前首先要了解业务地理空间数据可以用来描述地球表面的任何物体或特征，举几个常见的例子来帮助大家理解比如：一个品牌的下一家店应该开在哪里

数据璐（大数据分析岗位推荐师）·2022-12-01 02:00

【Python】详解pandas缺失值处理

缺失值处理常用于数据分析数据清洗阶段；Pandas中将如下类型定义为缺失值：NaN:‘’,‘#N/A’,‘#N/AN/A’,‘#NA’,‘-1.#IND’,‘-1.

风度78·2022-12-01 01:08

【SPSS】SPSS之相关系数矩阵（Pearson）

哆啦lalala·2022-11-30 23:08

小瓜讲机器学习——聚类算法（三）DBSCAN算法原理及Python代码实现

文章目录3.DBSCAN算法3.1样本点类别3.2直接密度可达、密度可达、密度连接3.3DBSCAN算法过程3.4DBSCAN算法Python代码实现附录：Python源代码文章导引列表：机器学习数据分析数据可视化

努力的骆驼·2022-11-30 21:57

数据挖掘绪论

从大量的数据中挖掘哪些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识挖掘的不仅仅是数据（所以“数据挖掘”并非一个精确的用词）数据挖掘的替换词数据库中的知识挖掘（KDD）知识提炼、数据/模式分析数据考古数据捕捞

cloud-2014·2022-11-30 17:29

7套干货，Python常用技术学习知识及图谱！！（史上超全，建议收藏）

目录一、Python数据分析二、Python爬虫三、Python学习技术问题汇总四、数据结构与算法五、计算机基础六、Python入门七、MySQL一、Python数据分析数据分析是Python应用较多的一个领域

程序员小猴紫·2022-11-30 15:56

R语言生存分析数据分析可视化案例

目标本文的目的是对如何在R中进行生存分析进行简短而全面的评估。关于该主题的文献很广泛，仅涉及有限数量的（常见）问题。最近我们被客户要求撰写关于生存分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。可用的R包数量反映了对该主题的研究范围。视频：R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例R语言生存分析Survivalanalysis原理与晚期肺癌患者分析案例R包可以使用各种R包来解决特定问题。以下是本次用于读取，

拓端研究室TRL·2022-11-30 13:40

分析数据后给你答案

卡塔尔世界杯亚洲区预选赛12强赛六轮已经结束，沙特队16分位居榜首，日本队12分升至第二，澳大利亚队11分暂居第三，阿曼队7分排名第四，国足5分小组第五，越南队0分倒数第一。国足vs澳大利亚虽然在对阵澳大利亚的比赛中，国足踢出了让球迷大体满意的成绩。但是，这仍然意味着在还剩4轮比赛的情况下，国足的“世界杯出线”只剩理论可能。12强赛B组成绩不出所料，我们又来到了熟悉的算分环节。广大球迷们有的变成了

Leo.yuan·2022-11-30 09:16

1.1 统计学习方法的定义与分类

以计算机和网络为平台以数据为研究对象以预测和分析数据为目的以方法为中心是多领域交叉的学科统计学习运用到的领域统计学习的步骤得到一个

是我樂樂呀·2022-11-30 08:15

如何使用YonBuilder实现数据分析？

创建分析数据在进行数据分析前，需要创建一个员工信息表，并导入员工数据。首先新建一个应用，并在应用中新增一个员工信息实体，实体配置如下：在页面建模中，根

·2022-11-30 07:50

EMR-StarRocks 与 Flink 在汇量实时写入场景的最佳实践

EMRStarRocks具备如下特点:兼容MySQL协议，可使用MySQL客户端和常用BI工具对接StarRocks来分析数据

·2022-11-30 06:16

数据监控预警系统，实现不同端信息推送

数据监控是及时有效的反馈出数据异常的一种手段，通过对数据的监控去观察是否异常，进行分析数据。2.什么是数据分析？数据分析是以业务场景和业务目标为思考起点，业务决策作为终点

·2022-11-30 06:04

【毕业设计】机器学习的员工离职模型研究-python

目录前言课题背景和意义实现技术思路变量分析数据导入构建机器学习模型1.1复制数据删除不需要的变量1.2列变量属性分类实现效果图样例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

HaiLang_IT·2022-11-29 20:36

2022.11.29——一回生两回熟

今日，继续一个人在办公室整理分析数据。需要足够的耐心，否则很容易出错。但毕竟一回生两回熟，第一个源整理分析也许需要一周搞定，第二个，一天就OK了。所以今晚心情稍微放松了些。也开启停了一段时间的散步。

嘟爱丽丝·2022-11-29 20:58

python爬取豆瓣电影评论数据+情感分析可视化

豆瓣电影可视化情感分析python爬取豆瓣电影评论数据+情感分析可视化技术详解python爬取豆瓣电影评论数据豆瓣评论数据分析数据查看如果列宽不足，则显示其他所有列显示数据的详细信息查看空数据去除空数据查看数据信息对日期进行统计电影上映后每天的评论数量走势电影上映后每天的评分走势评分饼图生成词云读取出来显示一下总结

weixin_42088036·2022-11-29 19:45

web前端培训Node.js 如何连接到 PostgreSQL 数据库

数据库使持久化、分析数据和与数据交互变得容易。大多数编程语言都支持将应用程序连接到PostgreSQL等数据库。了解如何使用node-postgres模块将Node应用程序连接到PostgreSQL。

零度下的温柔·2022-11-29 15:35

【数据挖掘】阿里云天池-数据挖掘入门-二手车价格预测

题目链接代码链接题目分析数据特征：数据特征共有31个特征，类别特

九筒-·2022-11-29 15:01

利用python进行数据分析数据_利用Python进行数据分析

1、注释以及在Subplot上绘图除标准的图表对象之外，你可能还希望绘制一些自定义的注释(比如文本、箭头或其他图形等)。注释可以通过text、arrow和annotate等函数进行添加。text可以将文本绘制在图表的指定坐标(x,y)，还可以加上一些自定义格式：In[41]:ax.text(x,y,‘Helloworld!‘,family=‘monospace‘,fontsize=10)注解中可以

意禹·2022-11-29 11:33

粒子算法(PSO)优化支持向量机的数据分类预测，PSO-SVM分类预测，多输入单输出模型。

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%分析数据num_class

洋洋43916303·2022-11-29 02:05

对于数据可视化分析图表，你了解多少？

数据可视化分析图表的制作1、掌握数据分析数据分析结果是由数据可视化分析图表

明月说数据·2022-11-28 19:00

【Paraview教程】第一章安装与基础介绍

ParaView用户可以迅速的建立起可视化环境利用定量或者是定性的手段去分析数据。利用它的批量处理能力可以在三维空间内在工具栏和展示界面中进行交互操作，从而实现“数据完美展示”和进一步的“数据挖掘”。

pinn山里娃·2022-11-28 19:17

基于nhanes数据及survey包进行权重数据的分析演示(翻译)

统计软件中的常规程序（不是为调查数据设计的）分析数据，就好像使用简单的随机抽样收集数据一样。对于实验和准实验设计，这正是我们想要的。

Mouse%>%kill()·2022-11-28 18:18

python分析比赛_实战项目练习 ---- 【2018世界杯】用python分析夺冠球队

分析目的通过数据分析找出哪些队伍是这次世界杯的夺冠热门球队开发环境Python3.7SublimeText2初步分析数据情况importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.p

weixin_39958025·2022-11-28 16:46

数据挖掘期末复习

考点目录文章目录考点目录复习准备1.数据挖掘的标准流程2.数据挖掘的主要功能3.数据探索的主要内容及其意义数据质量分析1.异常值分析2.缺失值分析数据特征分析1.分布分析6.相关性分析4.数据预处理的作用及其主要任务

四川兔兔·2022-11-28 14:33

爬取数据入门指南

世界杯来了，想分析一下各个球员的比赛数据，然后预测今年的世界杯金靴奖，根据经验大家肯定普遍认为梅西，C罗，内马尔等球星概率大些；但经验毕竟是经验，数据才是最靠谱的，通过分析数据，可以评估一个球员的价值（

weixin_30535565·2022-11-28 12:23

英飞凌——人工智能物联网：当物联网终端设备拥有深度学习的能力

AIoT指的是在边缘端将人工智能和物联网结合起来，即在物联网终端设备中内置智能功能，使它们不仅可以收集和共享数据，还可以分析数据、从中学习，自主地做出决策并采取行动。

你的酸橘真甜～·2022-11-27 21:02

【机器学习实战】4 Logistic回归

回归分类器最优化理论初步梯度下降最优化算法数据中的缺失项处理本章目的利用最优化算法，并利用它们训练出一个非线性函数用于分类Logistic回归的一般过程：收集数据：采用任意方法收集数据准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值另外，结构化数据格式最佳分析数据

小胡的博客号Aoife艺馨·2022-11-27 20:43

R语言——数据分析

R语言——什么是数据分析数据数据：是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符合的组合为什么要做数据分析我们可以通过数据分析的结果来指导决策数据分析的过程数据采集

齐天大荒·2022-11-27 13:20

2022年亚太数学建模竞赛-问题C：全球变暖与否？-思路详解

一、题目分析数据分析典中典，数据量适中，主要考察预测模型，另外还需要收集额外的数据辅助建模和判断。要求1.你同意全球气温的说法吗？使用2022_APMMC_C_Data。

lichensun·2022-11-27 13:55

互联网数据分析-入门到实战-笔记

概述统计指标、业务数据、预制模型、自定义分析数据采集-指标建模-观测数据-数据分析-业务洞察数据使用的能力模型能力项本课程未来建模目标明确、流程单一的功能/模块复杂产品的指标体系工具利用现有工具自身的特性跨工具组合使用方法掌握

GoldenFong·2022-11-27 11:29

app测试知识点，adb命令，日志（安卓和苹果）查看，软件后缀，专项测试等

专项测试等软件后缀名常用adb命令安装卸载文件推送shell操作模式adblogcat查看日志详解：安卓查看日志1.连接手机2.使用adblogcat查看ios查找日志1.打开设置2.点击分析与改进3.分析数据

亚索不会吹风·2022-11-27 08:10

光谱特征选择---竞争自适应重加权采样CARS

多元校正模型是目前多组分光谱分析的主要分析方法，但是实际分析数据存在严重的共线性和冗余干扰问题，此外，如何去解释建模变量对实际分析过程具有重要意义。

一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:31

MATLAB 检验数据正态分布及代码实现

上篇简要介绍了正态分布检测的必要性和主要分析方法，此篇主要介绍如何通过MATLAB判断分析数据正态特性。

一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:30

nnUNet代码学习——数据预处理部分（二）

在将数据黑边crop并保存为npz、pkl文件之后，nnUNet接下来就是以数据集为单位，分析数据集基本信息。

潮月·2022-11-26 20:54

kaggle心脏病监测分析案例(数据分析+数据可视化）适合入门新手

心脏病监测分析数据来源：kaggle数据获取方式：关注公众号：YOLO的学习进阶日常回复：心脏病为什么想做这个分析案例？

叶faner～·2022-11-26 19:08

python常用函数（1）:数据预处理常用到的

删除两列5.提取两行4.pd.cut()和pd.qcut()分箱5、.groupby（）函数3.归一化2.4处理连续型特征：二值化与分段（常用分箱）实际操作分箱三、函数1.交叉验证一、查看自己的版本四、分析数据

xiao52x·2022-11-26 18:42

yolo数据集数据分析

最近在做一些视觉检测的东西，进行数据集的训练和val之前，首先要对数据集进行一定的分析，分析数据集当中标签分类比例，以及其他的相关信息。接下来按照自己的想法以及百度到的东西进行相关实验。

DeepCV小菜鸟·2022-11-26 13:50

心脏病分类预测--逻辑回归

二、数据集分析数据集地址：https://www.kaggle.com/ronitf/heart-disease-uci数据集中一共有303个样本，共有14个特征，特征描述如下：属性含义age年龄sex

weixin_44322234·2022-11-26 10:54

【机器学习】逻辑回归之心脏病预测

目录一、分析数据它有三个部分:一些可视化处理散点图：以心率和年龄为例二、处理数据文本型变量应当转换成0、1数据格式代码如下三、构建特征集和标签集1、代码如下2、输出如下：3、拆分训练集和验证集，打乱顺序四

Fx_2003·2022-11-26 10:47

大数据开发之数据仓库

概念数据仓库：Datawarehouse数仓DW,用于存储，分析，报告的数据系统；目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持面向分析数据仓库本身不产生任务的数据，其数据来源于各个不同的外部系统数据仓库也不需要任务外部数据

C0oOder·2022-11-26 02:25

python 绘制BA图, 绘制Bland-Altman, 两个连续变量的一致性分析

一致性分析分析数据一致性时常用的方法如下：方法数据类型ICC组内相关系数定量或者定类Kappda一致性系数定类（分级）Bland-Altman图（BA图）定量数据Bland-Altman常用于生物医学研究论文中评价两种连续变量测量方法的一致性

vcbe·2022-11-25 23:45

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