文章目录1空间地理相关性2技术性定义3空间相关类型4Moran’sI（莫兰系数）5空间自相关的应用6案例研究:意大利人口迁移分析7总结8实现工具1空间地理相关性地理空间自相关是指一个物体与附近其他物体的相似程度。通俗地说，它度量的是相近物体与其他相近物体的相似程度。地理信息系统的第一规则:一切事物都与其他事物相关联。但是相近事物比较远事物更相关(Waldor.Tobler，1970)。为了理解这个

数据分析学习总结笔记01：情感分析1.情感分析概述1.1什么是情感分析1.2情感分析的范畴1.3细粒度情感分析1.4情感分析的实际应用2.情感分析方法2.1情感分析基本步骤2.2情感分析分类2.2.1基于情感词典

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零.什么是数据思维？1.对数据充满好奇2.关注数据，保持敏感。3.面对生活、工作中的所有假设，想到的第一个问题是：“这个假设有没有数据支持？”4.想到的第二个问题是：“如果我想验证这个假设，如何设计实验获取数据？”一.产品经理的数据工作1.提出正确的数据统计需求数据需求构成:功能设计方案+功能目标+需要跟踪的数据指标，及指标的精确定义。2.依据工作目标，提出假设，确定需要统计的数据。解读数据、验证

维度与度量、离散与连续是Tableau中两组非常基础且重要的概念，本周对这里两组的概念进行了定义澄清和关系辨析【维度与度量】不可聚合的分类定性数据，是观察数据的角度。可聚合的定量数据，为某一个维度下各分类的统计值（计数度量），或根据某特定聚合函数的计算值（复合度量）。[描述]维度就是那些数据行的名称。groupby的属性通常就是维度地址不属于一般的维度，应当归为明细，将地址提炼为国家、地区、城市时

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第八章应用数据库1基于sqlite3的轻量级访问轻盈的关系型数据库示例代码如下：importsqlite3#创建数据库联接withsqlite3.connect(":memory:")ascon:   #取得游标   c=con.cursor()   #创建数据库表   c.execute('''       CREATETABLEsensors(                         

第九章分析文本数据和社交媒体1安装nltk略2滤除停用字姓名和数字示例代码如下:importnltk#加载英语停用字语料sw=set(nltk.corpus.stopwords.words('english'))print('Stopwords',list(sw)[:7])#取得gutenberg语料库中的部分文件gb=nltk.corpus.gutenbergprint('Gutenbergfi

第七章信号处理与时间序列（需要统计学知识）1statsmodels子库示例代码如下importpkgutilaspuimportpydocimportstatsmodelsassm#statmodels版本号print("statmodelsversion",sm.__version__)defclean(astr):   s=astr   #removemultiplespaces   s=''

第十章预测性分析和机器学习监督学习无监督学习强化学习1scikit-learn略2预处理importnumpyasnpfromsklearnimportpreprocessingfromscipy.statsimportanderson#加载数据rain=np.load('rain.npy')rain=.1*rainrain[rain<0]=.05/2#期望值标准差和安德森print("Rainm

本文为学习笔记，供自己复习回顾，分享，交流，如果专家们发现谬误之处欢迎批评与修正。----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------由于时间原因，一个月没来写了，严格意义上离散选择模型和联合分析并不属于

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一，YARN是什么YARN全称（yetanthorresourcenegotiator）是HADOOP的集群资源管理系统，YARN提供请求和使用集群资源的APIYARN的核心思想是将资源管理和Job的调度/监控进行分离Mapreduce1和YARN的比较MapReduce1YARNJobtracker资源管理器，applicationmaster，时间轴服务器Tasktracker节点管理器Slo

本文从公式上表述了欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离记忆闵可夫斯基距离之间的关系。收集整理的资料大多来自于书本和网络。首先是书中的解释：一般而言，定义一个距离函数d(x,y),需要满足下面几个准则：1)d(x,x)=0//到自己的距离为02)d(x,y)>=0//距离非负3)d(x,y)=d(y,x)//对称性:如果A到B距离是a，那么B到A的距离也应该是a4)d(x,k)d(k,y)>=d(

七、数据分析案例7.1911数据分析：需求：有2015到2017年25万条911的紧急电话的数据，1.请统计出这些数据中不同类型的紧急情况的次数，2.请统计出不同月份不同类型紧急电话的次数的变化情况，代码实现：1.统计出这些数据中不同类型的紧急情况的次数：2.统计出不同月份不同类型紧急电话的次数的变化情况：7.2PM2.5数据分析：需求：现在我们有北上广、深圳、和沈阳5个城市空气质量数据，请绘制出

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2018-2019年，互联网寒冬突如其来，许多IT从业者遭遇降薪、裁员、找工作难等问题。程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体，如今也面临着“保饭碗”的巨大压力，许多想要入坑的新人也处于观望态势。几年前，只要有一定编程能力，就能顺利找到工作，而且每跳槽一次，工资就能飞涨。然而今时不同往日，除了编程能力外，行业资历、项目实战经验、新技术的掌握等，也成为制约程序员等技术人跳槽加薪、稳固根基的门槛，人才竞争可

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开发环境Anaconda介绍Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux,Mac,Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。这里先解释下conda、anacon

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pandas引入importpandasaspdSeries和DataFrame用的比较多frompandasimportSeries,DataFramepandas的数据结构介绍Series类似一维数组的对象，由一组数据和索引组成。传入一个列表作为Series的参数创建Seires。obj=pd.Series([4,7,-5,3])        #创建Series通过Series的values

数据分析从小白鼠到入行，大家一个学数据分析师的学习路径,仅供大家参考；装载于https://bbs.tianya.cn/post-university-1077107-1.shtml1、建议大家先学习MYSQL关系数据库，在分析师岗位上数据库是经常要用到的，也是必须要会的；2、建议大家接下来学习数据建模、数据仓库，ETL数据清洗，特别在工作中数据质量管理是比较重的，ETL是经常用的（当然数据清洗工

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Python数据分析学习笔记05：用户画像一、用户画像用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。

2017年数据分析学习计划前言其实想写这篇文章很久了，一直在酝酿怎样写会更好一些。与其说是一篇计划书不如说是对过去的一些总结和对未来的期许。它是我下面执行的计划也是写给我自己看的一篇提醒。

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此系列为《谁说菜鸟不会数据分析》读书笔记，希望与大家一同分享我的学习心得。本文将详述如何将大数据文件（格式TXT）导入Access。本文使用Access2016。本文源数据来自于《谁说菜鸟不会数据分析》作者博客。方法（1）直接导入法直接导入法为：（a）新建文件（空白桌面数据库）（b）为数据库命名，并设置存放路径（C盘为默认路径），点击创建。（c）在建好的数据库中，单击【外部数据】，选择【文本文件】

接着昨天的内容继续学习今天来认识一下PennCNV参考资料：https://github.com/WGLab/PennCNV/releases从这里可以看到这个软件自2015年到现在更新了6个版本，最新版本是PennCNVv1.0.5更新于今年1月这个版本有哪些更新的信息呢：20190109:AslightlyupdatedPennCNVisprovidedinv1.0.5,toimproveco

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大数据方向什么是大数据大数据学习大纲获取大数据数据分析学习路线第一步：了解大数据的基本概念第二步：学习获取大数据第三步：

从最开始有这种想法到现在真正落实写个计划，中间真是经过了太长时间了，感谢有李哥一直以来的指导(*￣︶￣)我谈谈自己在数据分析学习上的计划，另外还有一些问题没想清楚，一起提出来希望和大家进行交流，分享和交流的过程真的是快速提升自己的过程

目录1、数据读取（csv文件）2、数据读取（excel文件）3、数据保存4、na_values函数讲解：5、数据读取相关参数介绍：1、数据读取（csv文件）（如果读取的是excel文件，则只需将csv换成excel即可，相关参数与csv参数使用相同）importosimportpandasaspdprint(os.getcwd())#路径读取#>>>F:\Python\自学部分#读取文件df=pd

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5月19日晚，公司邀请Tableau高级顾问高云龙先生对公司高职级人员进行了数据思维专题讲座，借专家工作室之便，我也听了这节课，并提炼出了一些关键信息，现记录如下。关键定义从数据中获取信息和洞察的技能数据素养需要具备的能力：看懂数据→对数据提问→用数据传递思想根据数据来思考事物的一种思维模式，是一种量化的思维模式，重视事实，追求真理。数据思维的过程是分析，成果是结论。强调结论与判断依据数据分析而来

  上个一篇博客讲解了如何进行数据的缺失值处理，本篇就来讲解一下如何进行数据转换的一系列操作。一：删除重复值  由于各种原因，DataFrame中会出现重复行，如下：  用duplicated方法可以返回一个布尔值Series，找出每一行是否有重复情况。  而drop_duplicates返回的是DataFrame，内容是duplicated返回数组中为False的部分。  上面的方法默认是对列进

目录一：处理缺失值1.过滤缺失值二：补全缺失值  关于文件的读写方面先放一下，接下来介绍数据清洗方面的知识。有时候数据对于特定的任务来说格式并不正确，需要转化为更加适合的数据形式。这里介绍数据清洗的有关基础知识，本篇博客先介绍如何处理缺失值。一：处理缺失值  缺失数据在很多数据分析应用中都出现过，对于数值型数据，pandas使用浮点值NaN来表示缺失值。可以用isnull()对一直数组逐元素进行操

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