数据分析实战第5页

二十二、SQL 数据分析实战（案例1~案例10）

文章目录案例1：用户信息表stu_table案例2：员工绩效表score_table案例3：销售冠军信息表month_table案例4：月销售额记录表sale_table案例5：每季度员工绩效得分表score_info_table案例6：员工信息表stu_info_table案例7：行列互换row_col_table案例8：多列比较col_table案例9：学生成绩表subject_table案例

Amo Xiang·2023-06-16 16:40

二十三、SQL 数据分析实战（10个简单的SQL题目）

Amo Xiang·2023-06-16 16:37

一文读懂！异常检测全攻略！从统计方法到机器学习 ⛵

作者：韩信子@ShowMeAI数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40机器学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials

·2023-06-16 10:31

豆瓣读书数据分析实战

数据爬取请参考:Python分布式爬虫实战-豆瓣读书本次分析内容:分析所有书籍评分情况热门书籍TOP20书名高频词汇作者出版书数量TOP20每年出版书籍数量分布热评作者TOP20每年出版最受欢迎的类别书籍最多的分类TOP20热评分类TOP20为了每段代码都可复制直接使用,所以每段代码都重复导入一次pyecharts模块…#首先导入需要用到的模块importpandasaspdimportnumpy

I'm_Jenson·2023-06-14 08:54

Top客户监测表的制作

版权严正声明：以下来自于张文彤老师的Tableau数据分析实战网课，本人仅做学习整理，侵删。

开洋拌馄饨·2023-06-12 08:46

数据分析实战——星巴克门店数量可视化分析

星巴克门店分布可视化分析项目介绍：使用python对星巴克门店分布进行可视化分析数据背景：数据源来自与Kaggle:StarbucksLocationsWorldwide|Kaggle，囊括了截至2017/2月份全球星巴克门店的基础信息，包括品牌名称、门牌地址、所在国家、经纬度等一系列详细的信息。数据介绍：字段名称解释说明Brand品牌名称StoreNumber门店编号Storename门店名称O

J_J-13·2023-06-11 11:01

Python数据分析之缺失值处理

IT农民工1·2023-06-10 08:21

Python数据分析实战：使用pyecharts绘制消费类别占比拼图

部分数据来源：ChatGPT什么是拼图？拼图（PieChart），也知为饼图或圆饼图，是一种通过扇形的大小来表达数值占比的图表。如何使用pyecharts绘制拼图？在Python中，我们可以使用pyecharts库来绘制各种图表，包括拼图。要使用pyecharts，我们需要先安装它。可以在命令行中运行以下命令来安装：pipinstallpyecharts安装完成后，我们便可以开始使用pyechar

正经人_____·2023-06-10 06:41

python游戏辅助lol_Python数据分析实战--英雄联盟游戏数据分析

3.31更新了下路组合的对线情况最近疫情原因一直呆在家里，本人也是LOL资深玩家了，从S3就开始接触LOL了，中间S8、S9的时候没有怎么玩，现在又玩回来了，LOL玩多了，突然就想能不能对英雄联盟的一些数据做一个分析，于是就有了本文很感谢这位朋友提供了18W场排位比赛的数据，但是很遗憾的是这些数据都不是国服的数据，绝大部分是欧服的数据数据文档说明champs.csv：包含英雄名称和英雄idmatc

weixin_39743622·2023-06-08 01:19

python数据分析_Python数据分析实战之数据获取三大招

在本期Python数据分析实战学习中，将从常见的数据获取方法入手，对常用的数据获取方式进行详细的

weixin_39530288·2023-06-07 15:58

Python 数据分析实战案例：基于电商销售数据的 RFM 模型构建

目录1.背景2.分析目标3.数据准备4.数据清洗4.1查看是否含有缺失值4.2查看是否有异常值4.3数据整理5.具体目标分析5.1分析每年销售额的增长率5.2各个地区分店的销售额5.3销售淡旺季分析5.4新老客户数5.5用户价值度RFM模型分析6.案例结论6.1结论依据6.2案例结论完整代码及交流1.背景随着电商的不断发展，网上购物变得越来越流行。更多电商平台崛起，对于电商卖家来说增加的不只是人们

我爱Python数据挖掘·2023-06-07 04:57

Python+Mysql+Tableau 电商用户行为数据分析实战

电商用户行为数据分析实战1项目概况2数据源3数据清洗3.1将数据导入DataGrip3.2列重命名3.3重复值处理3.4缺失值处理3.5一致化处理4数据分析4.1基于AARRR漏斗模型分析用户行为4.1.1

升职加薪·2023-06-07 04:15

数据分析实战＜一＞脑电(EEG)分析

这两天需要对预实验的脑电进行一个分类，在这里记录一下流程脑电分析系列文章mne官网mne教程随机森林分类Python多因素方差分析文章目录1.脑电数据的处理1.1基本概念1.2实际处理1.3全部代码2.随机森林分类1.label的制作2.使用随机森林进行分类3.全部代码3.显著性检验4.多文件测试1.文件选择2.精确度分析3.anova分析4.可扩展性1.抽取代码2.有待扩展1.脑电数据的处理1.

天下一般·2023-04-21 06:19

102贝叶斯方法数据分析实战--PyMC 的拓展

PyMC的拓展PyMC变量模型的上下文在PyMC3中，我们通常会在模型的上下文内处理模型中所需的所有变量。如下所示：importpymc3aspmmodel=pm.Model()#模型上下文withmodel:parameter=pm.Exponential("poisson_param",1.0)data_generator=pm.Poisson("data_generator",paramet

Jachin111·2023-04-20 18:16

Python 零基础入门数据分析实战之小费数据集应用

一、数据来源本节选用的是Python的第三方库seaborn自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中total_bill为消费总金额、tip为小费金额、sex为顾客性别、smoker为顾客是否吸烟、day为消费的星期、time为聚餐的时间段、size为聚餐人数。importnumpyasnpfrompandasimportSeries,DataFrameimportpandasaspd

yul364102·2023-04-20 08:08

104贝叶斯方法数据分析实战--基于隐私算法的学生作弊分析

基于隐私算法的学生作弊分析二项分布在开始介绍隐私算法之前，让我们先学习一下，本实验将会用到分布函数：二项分布。二项分布是一种应用非常广泛的分布，这归功于它的简单和实用。和之前介绍的分布不同的是，它存在两个参数。N：代表试验次数或潜在事件发生数。p：代表一次实验中一种事件发生的概率。跟Poisson分布类似，二项分布是一个离散分布。但不同的是，它只对0到N的整数设置概率，而Poisson分布可以对0

Jachin111·2023-04-20 01:52

106贝叶斯方法数据分析实战--马尔科夫链蒙特卡洛算法

马尔科夫链蒙特卡洛算法贝叶斯景象图对于一个含有NN个未知元素的贝叶斯推断问题，我们隐式地为其先验分布创建了一个NN维空间。先验分布上某一点的概率，将投射到某个高维的面或曲线上，其形状由先验分布决定。比如，假定有两个未知元素p1、p2，其先验分布都是（0,5）上的均匀分布，那么先验分布就存在于一个边长为5的正方形空间。而其概率面就是正方形上方的一个平面（由于假定了均匀分布，因此每一点概率相同）。或许

Jachin111·2023-04-19 04:54

Python数据分析实战【二】：用Python对不同的商品销售数据进行预测分析【文末源码地址】

文章目录项目背景获取数据线性数据预测非线性数据预测源码地址本文分享知识：os模块获取上一级目录的绝对地址pands读取sqlite3数据库中的数据用sklearn中的线性回归模型预测销售额数据pyecharts绘制柱状图项目背景对于商品的销售额预测，小凡之前尝试过许多方法，比如：时间序列模型、线性回归模型等。使用模型进行数据预测，需要考虑的因素有很多，需要耗费很大的精力，而且效果也不一定好，这里小

帅帅的Python·2023-04-16 22:49

数据分析实战45讲笔记一

你为什么需要数据分析能力？我们生活在数据驱动一切的时代，数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”，从国家、企业、组织到个人，都一定会关注各种数据，从这些数据中得到价值。数据分析的核心就是培养数据思维，掌握挖掘工具，熟练实践并积累经验。MAS方法Multi-Dimension：想要掌握一个事物，就要从多个角度去认识它。Ask：不懂就问，程序员大多都很羞涩，突破这一点，不懂就问最重要。Sharing：

小蛙的根据地·2023-04-16 17:27

Python数据分析实战-提取DataFrame（Excel）某列（字段）最全操作（附源码和实现效果）

实现功能：Python数据分析实战-提取DataFrame（Excel）某列（字段）最全操作，代码演示了单列提取和多列提取两种情况，其中单列提取有返回series格式和dataframe两种情况，在日常数据分析中经常会出现混淆和使用错误

数据杂坛·2023-04-15 08:48

Python3爬虫及数据分析实战：以猫眼为例

一、抓取网页源代码importmatplotlibasmplmpl.use('agg')%matplotlibinlineimportrequestsimportreimportpandasaspdimporttimeimportseabornassnssns.set()mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei']mpl.rcParams['axes.un

老Q在折腾·2023-04-14 22:28

本周开课，第10期，4 月 | 家系、肿瘤临床基因组/外显子组数据分析实战

33333福利公告：前9期《临床基因组/外显组数据分析实战》线上/线下课程已圆满结束。现于2023年4月14~16日，在北京安排第十期课程。

生信宝典·2023-04-13 16:58

python学生分布_Python数据分析实战之分布分析

前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。作者：严小样儿分布分析法，一般是根据分析目的，将数据进行分组，研究各组别分布规律的一种分析方法。数据分组方式有两种：等距或不等距分组。分布分析在实际的数据分析实践中应用非常广泛，常见的有用户性别分布，用户年龄分布，用户消费分布等等。本文将进行如下知识点讲解：1.数据类型的修改2

weixin_39640024·2023-04-13 08:27

111贝叶斯方法数据分析实战--先验的选取策略

先验的选取策略主观先验和客观先验贝叶斯先验可分为客观先验和主管先验两大类。我们之前常用的扁平先验其实就是一种客观先验。扁平先验的意思就是用均匀分布来表示某个参数的先验分布。也就是说，客观先验点的意思是，我们对参数到底取什么值，没有一个特定趋向，认为在没有任何数据集的情况下，参数取任何值的概率相同。当然就目前来看，只有很少的客观先验能够真正意义上做到客观。当我们认为先验的值在某个特定区域内的概率应该

Jachin111·2023-04-13 00:43

NBIS系列单细胞转录组数据分析实战（五）：基因差异表达分析

第五节：基因差异表达分析在本节教程中，我们将介绍基因差异表达分析的相关知识。在单细胞数据分析中，差异表达分析可以具有多种功能，例如鉴定细胞群的标记基因，以及跨条件（健康与对照）比较的差异调节基因。加载所需的R包和数据集suppressPackageStartupMessages({library(Seurat)library(venn)library(dplyr)library(cowplot)l

Davey1220·2023-04-12 07:38

【数据分析实战】基于python对Airbnb房源进行数据分析

文章目录引言数据加载以及基本观察缺失值观察及处理缺失值观察以及可视化缺失值处理异常值观察及处理数据探索哪个区域的房源最受欢迎？哪种房型最受欢迎？它们的价格怎么样？最受欢迎的房源和最不受欢迎的房源有什么特征？总结与展望引言‍♂️作者简介：生鱼同学，大数据科学与技术专业硕士在读‍，曾获得华为杯数学建模国家二等奖，MathorCup数学建模竞赛国家二等奖，亚太数学建模国家二等奖。✍️研究方向：复杂网络科

生鱼同学·2023-04-10 10:12

Python数据分析实战【六】：用Python实现自动发送邮件和发送钉钉消息【文末源码地址】

目录发送邮件源码发送钉钉消息源码源码地址本文可以学习到以下内容：使用requests库发送钉钉消息使用email和smtplib库发送邮件使用163邮箱服务，自动发送邮件及附件发送邮件源码smtplib和email库都是python内置的标准库，不需要额外安装。send_email函数是小凡封装的，参数解释如下：text:邮件内容server：发送邮件服务方，默认为163服务方sender：发送人

帅帅的Python·2023-04-07 08:19

python数据分析实战案例-Python数据分析案例实战

原标题：Python数据分析案例实战至今我们网站已经开设了多个数据分析系列的课程，大部分都是基于算法思路来开展的，课程中着重点在于算法的讲授、软件的使用，案例只是辅助学习。然而很多学员反映，希望可以在课程中多联系实际，多一点实际案例。本课程将思路反转过来，以一个个案例为线索，从原始的数据到最终的分析结果，一步步地为你讲授，实际案例中各种算法的使用，从原始数据到最终结果，一步步的分析过程，让学员可以

weixin_39921131·2023-04-06 08:36

【数据分析实战】利用python数据清洗后基于机器学习(GBDT和Xgboost算法)对房价预测

利用python数据清洗后基于机器学习GBDT和Xgboost算法对房价预测导入需要的类库导入数据简单查看数据结构数据清洗查看数据缺失情况删除缺失数量大于15%的特征维度类别型数据处理情况1用众数填充情况2用新的类别None代替数值类型数据处理情况1用0填充情况2用None代替检查是否还有空缺值对SalePrice预测目标进行数据分析绘制SalePrice概率密度图偏度峰度计算转化后峰度偏度计算删

总是重复名字我很烦啊·2023-04-06 08:47

【数据分析实战】基于python对酒店预订需求进行分析

文章目录引言数据加载以及基本观察缺失值观察及处理缺失值观察以及可视化缺失值处理用户数据探索什么时间预定酒店将会更经济实惠？哪个月份的酒店预订是最繁忙的？商家数据探索按市场细分的不同预定情况是怎样的？什么样的人更容易取消预订？数据编码特征筛选构建模型并预测根据特征重要性得出结论总结引言‍♂️作者简介：生鱼同学，大数据科学与技术专业硕士在读‍，曾获得华为杯数学建模国家二等奖，MathorCup数学建模

生鱼同学·2023-04-06 08:10

读书计划-数据分析实战45讲 | 01丨数据分析全景图及修炼指南 20181223

一，什么是数据分析？这里我可以把数据分析分成三个重要的组成部分。1.数据采集。2.数据挖掘。它可以说是最“高大上”的部分，也是整个商业价值所在。之所以要进行数据分析，就是要找到其中的规律，来指导我们的业务。因此数据挖掘的核心是挖掘数据的商业价值，也就是我们所谈的商业智能BI。3.数据可视化。数据采集在数据采集部分中，你通常会和数据源打交道，然后使用工具进行采集。在专栏里，我会告诉你都有哪些常用的数

嘟嘟噜噜可·2023-04-05 05:33

Python Pandas 选出指定类型的所有列，统计列的各个类型的数量并用于探索性数据分析(附数据与源码)

萝卜·2023-04-04 18:11

NBIS系列单细胞转录组数据分析实战（六）：细胞类型注释

第六节：细胞类型注释在本节教程中，我们将进行细胞类型预测分析。我们既可以对单个细胞（每个细胞都获得预测的细胞类型）进行预测，也可以在每个细胞簇上执行。所有方法均基于与其他数据集的相似性比较，可以是sorting分选的单细胞或批量RNA-seq数据集，或针对每种细胞类型使用已知的标记基因。在这里，我们将从Covid数据中选择一个样本ctrl_13，并预测该样本中的细胞类型。我们利用scPred包中的

Davey1220·2023-04-02 20:43

Python数据分析实战-对DataFrame（Excel）某列的数值进行替换操作（附源码和实现效果）

实现功能：Python数据分析实战-对DataFrame（Excel）某列的数值进行替换操作实现代码：#查找某列的值进行替换importpandasaspddf=pd.DataFrame([[1,1,3,4

数据杂坛·2023-04-01 18:17

Python+ChatGPT实战之进行游戏运营数据分析

文章目录一、数据二、目标三、解决方案1.DAU2.用户等级分布3.付费率4.收入情况5.付费用户的ARPU最近ChatGPT蛮火的，今天试着让ta写了一篇数据分析实战案例，大家来评价一下！

Python无霸哥·2023-04-01 14:35

使用Python完成《数据分析实战》中的案例-1

数据分析实战书中所有案例分析均是使用R语言实现，由于目前正在学习Python语言，故触生尝试使用Python实现书中案例的想法。

煌煌_839a·2023-03-29 14:58

[数据分析实战][37] 基于pandasql和plotly的数据科学家薪资分析与可视化 @ShowMeAI

参考资料：数据科学家赚多少？数据全分析与可视化-ShowMeAI前言代码实际跑过一遍，原文中有一些错误，都已经修改过来了。大多数修改的地方都用“修改”标注了。要查看相应内容建议使用搜索“修改”查看。TableofContents1导入工具库2加载数据集3数据预处理4数据分析&可视化5分析结论导入工具库#Forloadingdataimportpandasaspdimportnumpyasnp#Fo

N刻后告诉你·2023-03-26 09:55

2022微生物组学扩增子数据分析实战pipeline

内部培训资料（2022.10.29）QIIME2分析实例--人类肠癌不同部位微生物多样性分析“MovingPictures”tutorial熊金波实验室出品⚠️⚠️⚠️内部交流培训使用宁波大学海洋学院Larry陆本节1.6万字，14张图。阅读时间大约50分钟。在本次分享中，我们将使用QIIME2软件进行微生物数据分析。在五个时间点对来自两个人四个身体部位的微生物组样本进行分析，第一个时间点取样之后

Larrylu007·2023-03-26 00:39

我的新书《Flink大数据分析实战》出版啦

大数据张老师·2023-03-23 20:54

读书计划- 数据分析实战45讲 | 02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么？20181224

一，数据挖掘的基本流程在正式讲数据挖掘知识清单之前，我先和你聊聊数据挖掘的基本流程。数据挖掘的过程可以分成以下6个步骤。1.商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上，再对数据挖掘的目标进行定义。2.数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。3.数据准

嘟嘟噜噜可·2023-03-19 18:24

数据分析实例 —— 气象数据

来源：本内容来自于FabioNelli的著作《Python数据分析实战》第九章：数据分析实例——气象数据。分析环境Python3jupyternoteboo

TheWave·2023-03-17 18:26

基因组学系列专栏

IntroductiontoGenomics)测序技术(Sequencingtechniques)序列组装(GenomeAssembly)基因组注释(Genomeannotation)宏基因组学(Metagenomics)宏基因组数据分析实战

宇宙独一无二的我·2023-03-16 17:53

游戏关键数据指标

———————————————————————《游戏数据分析实战》的读书笔记————————————————————————————————转化率激活率激活率=激活量/安装量激活码的激活率=激活量/激活码发放量

Ator·2023-03-14 10:15

因果推断 AB测试 -----＞数据分析实战

嗨喽!大家好，我是“流水不争先，争的是滔滔不绝”的翀，欢迎大家来交流学习，一起入坑数据分析，希望我们一起好好学习，天天向上，目前在社会毒打中~~“A/B测试不一定是最好的评估方法。它不是万能的，但不会A/B测试肯定是不行的。”——字节跳动副总裁杨震原因果推断知乎链接----点我简单例子：对于ABtest的话，实际上是由变量的相关关系到因果关系的过渡。那如何进行因果分析？这里以定期接受体检就能长寿吗

数据闲逛人·2023-03-14 07:45

Pandas数据分析实战01--Abalone Data Set（鲍鱼数据集）

Pandas数据分析实战011.数据描述2.数据读取3.数据呈现4.数据分析打算从基础开始学习数据分析，给自己一个整理内容和学习消化的时间，所以，这也将成为我的学习笔记。

雅痞绅士JM·2023-03-14 07:40

数据分析实战45讲笔记六

14丨数据可视化：掌握数据领域的万金油技能数据可视化的视图都有哪些？常用的可视化视图超过20种，分别包括：文本表、热力图、地图、符号地图、饼图、水平条、堆叠条、并排条、树状图、圆视图、并排圆、线、双线、面积图、双组合、散点图、直方图、盒须图、甘特图、靶心图、气泡图等。视图的使用目的分布、偏差、量级、时间相关、相关性、地图、局部/整体、排名、流动数据可视化工具商业智能分析:Tableau和Power

小蛙的根据地·2023-03-13 04:33

100贝叶斯方法数据分析实战--贝叶斯理论

贝叶斯理论贝叶斯推断何为贝叶斯推断？还记得我们是如何调试程序的bug的吗？即使我们编程技巧娴熟，也无法保证自己所写的代码毫无bug。因此，在实现一个复杂的算法之前，我们一般会先用一个简单的测试用例来进行测试。如果测试用例通过，我们才会将其应用在复杂的问题上。然后，再用一个复杂的测试用例进行测试，如果通过，我们就可以把它用在更加复杂的测试用例上……。这样一步一步的测试，我们才能渐渐的相信我们的代码没

Jachin111·2023-03-10 09:04

ChIP-seq数据分析实战训练（三）

ChIP-seq数据分析实战训练（三）六、合并bam文件在进行peakscalling的时候，需要把bam进行合并。

小浆果果·2023-03-10 04:02

食品与疾病关系预测赛题

和鲸平台数据分析实战题目：食品与疾病关系预测算法赛道一、赛题描述食品与疾病关系预测算法赛道越来越多的证据表明，食物分子与慢性疾病之间存在关联甚至治疗关系。

码啥码·2023-03-08 22:11

NBIS系列单细胞转录组数据分析实战（一）：数据质控

SinglecellRNA-seqanalysisworkshop该系列课程由瑞典国家生物信息学基础设施(NBIS)负责设置，为瑞典Phd学生，博士后，研究人员和瑞典学术界的其他工作人员开设的全国性研讨会。本课程将通过演讲和实战练习涵盖了单细胞转录组（scRNA-seq）数据分析的基本步骤。涵盖的主题包括：AnoverviewofthecurrentscRNAseqtechnologies（当前常

Davey1220·2023-02-19 07:10

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