数据分析&数据挖掘第20页

京东面试总结

5数据分析？概念和总结6Django源码？7python的浅拷贝和深拷贝？总结：HDFS基本命令总结Hive基本命令总结HBase基本命令总结Hive优化问题？HBase优化问题？

小小少年Boy·2024-02-09 21:45

天猫数据分析（天猫数据查询工具）：2023年滑雪服市场消费现状及趋势（天猫服饰行业分析报告）

随着全民健身的理念逐渐深入人心，滑雪运动产业迎来了前所未有的发展机遇。相关政策的大力支持，冰雪旅游服务设施的日益完善，都为滑雪运动的普及和推广提供了有力保障。目前，滑雪行业正在蓬勃发展，而在滑雪运动的热潮之下，滑雪服作为该产业中最为主要的细分赛道之一，消费大幅上涨。2023年，滑雪服消费市场火爆，根据鲸参谋平台的数据显示，天猫平台上滑雪衣市场的年销量为48万+，年销售额将近3.3亿。*数据源于鲸参

jingcanmou_data·2024-02-09 19:04

PyEcharts应用教程及实例

当数据分析遇上数据可视化

陈.py·2024-02-09 18:04

OLAP 和数据挖掘的关系

从技术角度看，商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础，经由数据挖掘工具、联机分析处理工具加上决策规划人员的专业知识，从数据中获得有用的信息和知识，帮助企业获取更多的利润。

挣扎的菜鸟·2024-02-09 18:02

OLAP技术的发展及趋势简述

这里写自定义目录标题历史发展基于电子表格的数据分析基于传统数据库的数据分析基于大数据的数据分析当下的现状OLAP技术的分类MOLAPROLAPHOLAP主流的OLAP引擎新技术的普及内存向量计算列式数据存储及交换增量查询多源融合计算下推物化视图发展趋势智能化分析多源融合和自动化处理动态

Dreammmming Time·2024-02-09 18:00

明天开课 | 第十三届脑电数据分析启航班（直播：2023.8.18~9.16）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★“十三五”时期，脑科学与类脑研究被纳入“科技创新2030-重大项目”，将“以脑认知原理为主体，以类脑计算与脑机智能、

茗创科技·2024-02-09 16:19

数据分析报告：直播带货分析与优化(考虑退货)

1.背景在直播带货领域赋能是我们的目标，为了实现这一目标，我们需要通过数据分析深入了解直播带货的现状，并制定优化策略。本报告将详细介绍我们的分析思路、具体的分析过程以及最终的结论和优化方向。

theskylife·2024-02-09 14:31

statsmodels专栏1——探索数据的起点：Python中的statsmodels库简介

1引言在当今数据驱动的世界中，数据分析成为了解决问题和做出决策的关键步骤。为了更深入地了解和探索数据，我们需要强大而灵活的工具。

theskylife·2024-02-09 14:30

可视化大屏和IT运维行业的结合，如虎添翼、珠联璧合。

以下是可视化大屏在IT运维上的四大价值：实时监控：故障诊断：数据分析：效率提升：

千汇数据的老司机·2024-02-09 13:10

nginx+flask+Gunicorn反代理服务拿不到真实IP的解决

这怎么能行，我还需要做ip解析的运营数据分析呢。必须解决！！！！NG日志如下解决1.检查nginx模块配置pr

Hero.Lin·2024-02-09 13:31

数据分析之餐饮SaaS商业模式

接下来这篇文章，是最近一周和小伙伴们进行的读书活动直播总结内容，本文是大家学习后的第二次直播总结；对于咱们做数据分析的同学来说，要想深入的了解一项业务的话，一定要去了解其商业模式，今天是以餐饮SaaS商业模式为例给大家解析说明阅读路线

数据蛙datafrog·2024-02-09 13:11

新公司上班第一天

根据收集上来的各项材料，下午开始做数据分析，并筹备周一的部门例会。能给大家留下什么样的第一印象？部门会议的首次亮相尤为重要，所以周一例会我要好好准备。下

老沈说销售·2024-02-09 13:34

Origin更改语言的方法

看了很多文章，有点开Help然后选ChangeLanguage的，还有win+R打开运行，输入regedit的，但是都不管用，这里额外列出一种方法1Origin简介Origin是一款强大的科学数据分析和图形绘制软件

菜只因C·2024-02-09 12:52

ggtreeExtra的开发及其在宏基因组上的应用

然而，微生物组学数据分析中往往需要将相关的外部数据信息与进化树或者是物种层级树联系起来才能更好展示并解析相关结果，而对于这样的操作来说，目前的很多工具基本都难以使用，除了ggtree。

斗战胜佛oh·2024-02-09 12:52

利用低代码 BI 平台获得竞争优势：实现数据分析与业务决策的革新

介绍疫情迫使企业优先考虑数字化转型。由于公司被迫参加计划外的数字化速成课程，这种文化转变将数字技术的采用加速了数年。转向数字解决方案已成倍增加了跨行业生成的数据量。大量数据可以更好地了解运营、客户和市场，还可以推动任何组织的创新。但是仅仅收集这些数据是不够的——你必须能够利用它来采取行动。从管理良好的数据中分析、解释和做出明智业务决策的能力对于任何组织的成功都至关重要。原始数据与分析程序和策略相结

ZOHO卓豪·2024-02-09 11:47

终于来了！Python 编辑神器 Jupyter ，推出首款官方可视化 Debug 工具！

PyCharm、VSCode、JupyterNotebook都各有特色，Jupyter适合做数据分析这些需要可视化的操作，PyCharm更适合做完整的Python项目。

wade1203·2024-02-09 11:09

神器 Jupyter，终于来了！

PyCharm、VSCode、JupyterNotebook都各有特色，Jupyter适合做数据分析这些需要可视化的操作，PyCharm更适合做完整的Python项目。

Python数据之道·2024-02-09 11:38

【转发收藏】电力系统领域必读综述文章汇总

【不断更新】链接：百度网盘请输入提取码提取码：a701数据分析与预测高质量matlab代码【不断更新】链接：百度网盘请输入提取码提取码：qhyt各种最新智能优化算法及

电力系统爱好者·2024-02-09 11:35

不装anaconda下的Python环境配置

从此便陌路·2024-02-09 10:02

机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战

算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中

亦世凡华、·2024-02-09 10:16

机器学习系列——（十七）聚类

其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？

飞影铠甲·2024-02-09 09:08

北理-Python数据分析与展示-Numpy、Matplotlib、Pandas PART1

前言1.开发工具*文本类开发工具*IDLE适用于python入门*sublimetext第三方编程工具*集成式开发工具*eclipse*pycharm*针对科学计算数据分析的IDLE*canopyanaconda

哇哇哇哇池·2024-02-09 09:04

python数据分析之表示

1numpy库入门1.1数据的维度（1）一维数据：列表和数组的比较相同：一组数据的有序结构区别：数组的数据类型相同，列表的数据类型可以不同（2）数据维度的python表示一维数据：列表（有序）和集合（无序）类型二维数据：列表类型（列表中嵌套列表）多维数据：列表类型高维数据：字典类型或数据表示格式（JSON、XML、YAML格式）1.2数组对象：ndarray（1）N维数组对象：ndarray（元素

别辜负眼前·2024-02-09 09:33

Python数据分析(二)数据采集与操作

目录：常用格式的本地数据读写Python的数据库基本操作数据库多表连接爬虫简介BeautifulSoup解析网页爬虫框架Scrapy实战案例：获取国内城市空气质量指数数据一.常用格式的本地数据读写常用的数据分析文件格式

L是晴子的球迷·2024-02-09 09:32

图论与图数据应用综述：从基础概念到知识图谱与图智能

1.3邻接矩阵2探索图的高级概念2.1最短路径的关键性2.2图的直径与平均路径的意义2.3循环与路径类型的多样性3深入探讨图的广泛应用领域3.1知识图谱的知识管理3.2图智能在复杂决策中的应用3.3图数据挖掘与分析的多领域应用

cooldream2009·2024-02-09 08:08

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。

飞影铠甲·2024-02-09 08:04

数据分析案例 - 人力资源数据

目录1.了解该数据集的基本信息2.对变量进行描述性统计3.数据清洗4.计算数值型变量的相关系数5.使用交叉表（crosstab）统计不同部门员工的学历构成6.使用数据透视表（pivot_table）统计不同部门、不同性别员工的流失率：7.绘制反映不同性别员工占比的饼图（piechart）8.绘制不同部门员工人数的柱状图（barchart）9.绘制不同性别员工薪酬的箱型图（boxplot）10.绘制

Terry_trans·2024-02-09 08:57

Excel 回归分析解析

使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。

wujingwin·2024-02-09 06:48

SQL条件判断语句嵌套window子句的应用【易错点】--HiveSql面试题25

目录0需求分析1数据准备3数据分析4小结0需求分析需求：表如下user_idgood_namegoods_typerk1hadoop1011hive1221sqoop2631hbase1041spark1351flink2661kafka1471oozie108

莫叫石榴姐·2024-02-09 06:00

数据挖掘应用领域

目前数据挖掘在各行各业应用广泛，尤其在金融、保险、电子商务和电信方面得到了很好的效果，下面简单阐述一下在金融行业数据挖掘的应用。

Liam_ml·2024-02-09 06:50

由内而外释放R的力量||摘自《R大数据分析实用指南》

摘者按：虽然经常在Linux上面处理数据，公司的服务器也不必太操心内存的问题（为公司吹牛的员工，还不快把我招了_）。但是，有时还是为了内存操心，会害怕outofmemory这样的报错。那么如何来避免这类问题，从而更有效地利用内存呢？R为什么会慢？数据必须读入内存R核心是单线程的R是一种解释语言使用ff和ffbase超越内存限制主要用于大数据的转换聚合与建模：深入ffandffbaseR语言操作my

周运来就是我·2024-02-09 05:37

能帮你寻找远程工作的10个网站

而且根据当前的最新数据分析，在美国超过390万

小蜜蜂远程工作·2024-02-09 04:29

笔记：用户如何增长？

简单来讲就是策略型增长依靠数据驱动，通过，数据分析，BI(商业智能)

芦苇阅读·2024-02-09 04:04

Titanic - 1

复习一下，完成这篇分析报告需要进行的几个步骤：一、导入数据包与数据集二、数据分析1、总体预览2、描述性统计分析：使用统计学与绘图，初步了解数据之间相关性，为构造特征工程和模型建立做准备3、数据清洗4、建模与优

silent_eyes_77·2024-02-09 04:30

【数据＋代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测

01、引言本文涵盖主题：引言、数据准备、探索性数据分析、数据预处理、模型训练、模型评估。本文使用深度学习组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。

小Z的科研日常·2024-02-09 04:12

单细胞：CEL-Seq2 数据分析（劝退篇）

参考文献：CEL-Seq2:sensitivehighly-multiplexedsingle-cellRNA-Seqgithub：GitHub-yanailab/CEL-Seq-pipeline下载：wgethttps://github.com/yanailab/CEL-Seq-pipeline/archive/refs/tags/v1.0.tar.gz解压后只有这些文件CEL-Seq-pipe

11的雾·2024-02-09 04:42

亚马逊认证考试系列 - 知识点 - Redshift简介

AWSRedshift是一种快速、可扩展的数据仓库服务，可简化数据分析和BI工作负载的管理。它提供了强大的数据处理能力，使得用户能够轻松地分析海量的数据，并从中汲取有价值的信息。

customservice·2024-02-09 02:32

关于二手房python数据分析及其可视化

python对杭州二手房数据分析该数据集来自网络公开数据，python语言，在数据分析方面，作为一柄利器，涵盖了“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节。

杰瑞米的猫粮·2024-02-09 01:48

数据挖掘——特征工程

文章目录特征工程3.3.1删除异常值3.3.2特征构造批量处理时间数据1.归一化2.标准化3.3.3特征筛选特征工程在EDA中我们更多的操作是针对数据本身与分析而特征工程是针对数据的进一步处理来最终选择出我们模型中需要的特征3.3.1删除异常值#这里我包装了一个异常值处理的代码，可以随便调用。defoutliers_proc(data,col_name,scale=3):"""用于清洗异常值，默认

run_session·2024-02-09 01:18

什么是数据挖掘

文章目录什么是数据挖掘1.分类问题2.聚类问题3.回归问题数据挖掘相关的标准库数据挖掘模型训练分类问题聚类问题回归问题关联问题模型集成模型评估评估指标混淆矩阵与标准率指标泛化能力评估什么是数据挖掘数据挖掘就是寻找数据中隐含的知识并用于生产产业价值

菜鸟长安·2024-02-09 01:44

【Python】图解Pandas数据合并：concat、join、append

中最为常用的一个合并函数merge的使用，本文中介绍的是另外3个与合并操作相关的函数：concatjoinappend挑战SQL：图解Pandas的数据合并mergePandas连载本文是Pandas数据分析库的第

风度78·2024-02-09 01:38

C++课程设计：单词统计器

数据分析：在数据分析领域，单词统计可以用于分析文本数据的特征，例如词频分布、词汇多

Feelings◎·2024-02-09 00:11

数据探索与可视化:异常值

目录一.导读二.介绍①对于单个变量的异常值的查找Ⅰ.代码处理分析Ⅱ.可视化补充：四分位数1.定义：2.位置的确定②对于多个变量的异常值的查找三.结尾一.导读本篇我们进入到数据分析中经常能遇到的异常值问题

林浩杨·2024-02-09 00:00

快速上手Python三剑客--Pandas篇

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于Python编程语言的Pandas提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）Pandas

~聊音小生。·2024-02-08 23:22

2023年全国职业院校技能大赛大数据应用开发赛题第01套

而大数据时代，为人们提供一种全新的思路，通过大量的数据分析得出的结果将更加现实和准确。商家可以对客户的消费行为信息数据进行收集和整理，比如消费者购买产品的花

旺仔Sec·2024-02-08 22:50

第十三届脑电数据分析进阶班（直播：2023.9.3~9.16）