PowerBI：数据清洗第20页

【无标题】

具体步骤：一、读取数据集二、数据分析三、数据清洗四、特征工程五、模型训练与验证六、输出结果七、小结参考链接：https://datawhaler.feishu.cn/docx/C6jvdEwsSo3JMwxFj1

LucyFang2020·2023-10-28 00:49

【深度学习&NLP】数据预处理的详细说明（含数据清洗、分词、过滤停用词、实体识别、词性标注、向量化、划分数据集等详细的处理步骤以及一些常用的方法）

进行数据预处理的原因1、文本中含有不必要的信息和噪声2、数据可能不一致或者不太规范3、文本需要标记和分词4、可能需要词形还原和词干提取(词性标注)5、需要将文本向量化处理三、数据预处理方法介绍及使用样例1、数据清洗

云日松·2023-10-27 21:03

NLP常用工具包实战（3）NLTK工具包：英文数据分词、Text对象、停用词、词性标注、命名实体识别、数据清洗实例

NLTK非常实用的文本处理工具，主要用于英文数据，历史悠久~importnltk#nltk.download()#nltk.download('punkt')#nltk.download('stopwords')fromnltk.tokenizeimportword_tokenizefromnltk.textimportTextfromnltk.corpusimportstopwordsfromn

太阳不热·2023-10-27 21:32

python去停用词用nltk_NLTK简单入门和数据清洗

NLTK历史悠久的英文分词工具#导入分词模块fromnltk.tokenizeimportword_tokenizefromnltk.textimportTextinput='''Therewereasensitivityandabeautytoherthathavenothingtodowithlooks.Shewasonetobelistenedto,whosewordsweresoeasyt

weixin_39869733·2023-10-27 21:02

2.3.NLTK工具包安装、分词、Text对象、停用词、过滤掉停用词、词性标注、分块、命名实体识别、数据清洗实例、参考文章

2.3.NLTK工具包安装2.3.1.分词2.3.2.Text对象2.3.3.停用词2.3.4.过滤掉停用词2.3.5.词性标注2.3.6.分块2.3.7.命名实体识别2.3.8.数据清洗实例2.3.9

涂作权的博客·2023-10-27 21:31

【python】TXT文本数据清洗和英文分词、词性标注

去除空行defclean_line(raw_file_name,save_file_name):withopen(raw_file_name,'r+')asf_r,open(save_file_name,'w+')asf_w:f_r_list=list(set(f_r.readlines()))forsentenceinf_r_list:ifsentence=="\n":f_r_list.remo

温酒的周同学·2023-10-27 21:59

Power BI 实现日历图，在一张图中展示天、周、月数据变化规律

原图是用d3做的，我想用PowerBI实现同样的展示效果。从PowerBI的第三方视觉对象市场中发现了CalendarbyTallan这个对象，可以做出

Sun_Weiss·2023-10-27 08:32

机器学习之数据预备、清洗与特征工程

、概念：二、为什么要进行预处理：1-1数据预处理简介为什么要进行预处理：数据预处理的功能：①数据集成(DataIntegration)详解：②数据变换(BataTrartsformstian）详解：③数据清洗

平原2018·2023-10-27 02:28

数据清洗与规范化详解

数据处理流程，也称数据处理管道，是将原始数据转化为有意义的信息和知识的一系列操作步骤。它包括数据采集、清洗、转换、分析和可视化等环节，旨在提供有用的见解和决策支持。在数据可视化中数据处理是可视化展示前非常重要的一步，本文就简单介绍一下数据处理流程：1.数据采集：首先，需要获取数据，这可以是来自各种来源的原始数据，如传感器、数据库、日志文件、社交媒体等。数据采集可能需要数据抓取、API调用、文件上传

枝上棉蛮·2023-10-27 02:52

【AI使用场景】50个在工作流中的运用场景示例

数据清洗和预处理：使用机器学习算法和数据挖掘技术，自动清洗和预处

Bankcary·2023-10-26 23:54

ElasticSearch数据实时性原理分析与持久化

问题复现现在有这么一种业务场景，需要将海量的数据通过Hive进行数据清洗并统计，最后落库到ES中，因为需要支持大数据量的分词，模糊搜索，所以考虑用ES而不直接放到Mysql中，前端需要直接对数据进行交互

国服冰·2023-10-26 12:17

Hadoop3.0大数据处理学习4（案例：数据清洗、数据指标统计、任务脚本封装、Sqoop导出Mysql）

案例需求分析直播公司每日都会产生海量的直播数据，为了更好地服务主播与用户，提高直播质量与用户粘性，往往会对大量的数据进行分析与统计，从中挖掘商业价值，我们将通过一个实战案例，来使用Hadoop技术来实现对直播数据的统计与分析。下面是简化的日志文件，详细的我会更新在Giteehadoop_study/hadoopDemo1·Huathy/study-all/{"id":"1580089010000"

Huathy-雨落江南，浮生若梦·2023-10-26 07:33

POWER BI里如何累计求和（一）

POWERBI里如何累计求和（一）想想，在零售销售中，或者在数据分析中你的业务场景有没有涉及到以下几个点：想知道某个产品在整体产品销售的位置。想知道某一段时间内某产品或者某类别的销售贡献。

晴天记忆·2023-10-26 03:38

Power BI 傻瓜入门 8. 制作数据模型

本章内容包含：描述不同的数据建模技术配置属性以满足数据模型要求设计模型以满足性能要求您可能认为，通过PowerBI对数据进行转换后，您将一帆风顺。在某些情况下，这是正确的。

Martin-Mei·2023-10-26 03:32

Power BI 傻瓜入门 9. 设计和部署数据模型

本章内容包含：详细说明设计数据模型的技术要求PowerBIDesktop中基本数据模型的设计将数据模型从PowerBIDesktop发布到PowerBIServices在数据进入PowerBI后对其进行操作既是一门艺术

Martin-Mei·2023-10-26 03:30

特征工程－特征预处理

DataPreProcessing（数据预处理）-FeatureExtraction（特征提取）-FeatureSelection（特征选择）-Featureconstruction（特征构造）等...而数据预处理又包括了数据清洗和特征预处理等子问题

maybelillian_gu·2023-10-26 00:02

《Python数据分析入门学习》- 3、进阶数据预处理

1学习目标本次需要学习的目标主要有以下几点：(1)重复值、缺失值、空格值的数据预处理，数据清洗；

SunAqua·2023-10-25 13:48

Pandas数据分析系列6-数据特征分析

Pandas数据特征分析在前面章节学习了Pandas两种数据结构Series、DataFrame，及Pandas如何读取Excel数据格式文件，数据预览、数据清洗及数据提取，接下来了解这些数据征分析。

gzpingesoft·2023-10-25 12:27

GEE图表——利用NOAA气象数据绘制气温预测图

2.数据清洗：对采集到的数据进行质量检查、处理和筛选，去除异常数据和不合理数据。3.数据处理：将清洗后的数据通过插值、平滑等方法处理成空间和时间上连续的气象场。

此星光明·2023-10-25 09:40

数据可视化需要学习哪些知识

学习数据可视化通常需要掌握以下知识：数据分析基础：包括数据清洗、数据转换、数据摘要、数据探索等技能，是数据可视化的前置知识。

优游的鱼·2023-10-25 09:55

数据可视化的常见工具

PowerBI:PowerBI是微软的数据分析和可视化工具，与Microsoft生态系统紧密集成。它支持从多个数据源创建可视化报告和仪表板。

百晓生612·2023-10-25 09:44

特征工程系列：特征构造

文章系列：特征工程系列：数据清洗特征工程系列：特征筛选的原理与实现特征工程系列：特征预处理特征工程系列：特征构造特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造前言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已

安替-AnTi·2023-10-24 15:36

Kylin BI工具集成

可以与Kylin结合使用的可视化工具很多，例如：ODBC：与Tableau、Excel、PowerBI等工具集成JDBC：与Saiku、BIRT等Java工具集成RestAPI：与JavaScript、

勇于自信·2023-10-24 12:40

BI方案用哪家？现在早已是国产BI工具的天下了！

最近有一些粉丝问我，公司要上BI了，tableau、powerbi、SAPBusinessObjects等等哪个更好，根本没咱们国产BI工具什么事儿。

nayun123·2023-10-23 11:41

Python的Pandas库技巧，让你成为数据处理高手！

Pandas是一个开源的数据分析工具，在Python环境中广泛应用于数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等领域。它提供了两个主要的数据结构：Series和DataFrame。

经历一个春·2023-10-23 11:25

【UCAS自然语言处理作业一】利用BeautifulSoup爬取中英文数据，计算熵，验证齐夫定律

文章目录前言中文数据爬取爬取界面爬取代码数据清洗数据分析实验结果英文数据爬取爬取界面动态爬取数据清洗数据分析实验结果结论前言本文分别针对中文，英文语料进行爬虫，并在两种语言上计算其对应的熵，验证齐夫定律

长命百岁️·2023-10-23 01:31

Power BI 傻瓜入门 5. 准备数据源

本章内容将介绍：定义PowerBI支持的数据源类型探索如何在PowerBI中连接和配置数据源了解选择数据源的最佳做法现代组织有很多数据。

Martin-Mei·2023-10-22 23:04

Power BI 傻瓜入门 6. 从动态数据源获取数据

本章内容将介绍发现如何从关系数据库和非关系数据库中提取数据学习如何使用PowerBI使用在线和实时数据源跨多个数据源应用分析服务使用PowerBI通过静态和动态数据解决纠正措施数据有时可能有点复杂。

Martin-Mei·2023-10-22 23:28

如何使用Python进行量化交易？

数据处理和分析：使用Python进行数据清洗和处理，计算技术指标、统计分析等。策略开发：根据投资理念和策略思路，使用Python编写量化交易策略的代码。这可能涉及技术指标的计算、图表分析、回测等。

悦目春风·2023-10-22 18:35

如何使用jupyter进行数据分析

数据清洗：清洗数据是数据分析的重要步骤，确保数据准确且一致。在Python中，可以使用pandas库进行数据清洗。数据分析：使用pandas库和numpy库中的各种函数进行数据分析。p

m0_67840377·2023-10-22 13:04

利用jupyter进行分类

数据准备：准备数据集，包括数据清洗、特征选择和标签编码。确保数据集包含特征（自变量）和目标变量（因变量）

猫一样的女子245·2023-10-22 13:31

Excel的52个必备函数

数据清洗类:字符串提取：=Left(text,[num_chars])从左边开始提取参数：文本单元格，字符串长度=Right(text,[num_chars])从右边开始提取参数：文本单元格，字符串长度

吓得我泰勒都展开了·2023-10-22 12:50

在PowerBI中提取IFC文件中的数据

新缸中之脑·2023-10-22 12:43

Power BI实现实时动态和用户输入的数据交互

背景：PowerBI一般作为一个展示和分析数据的平台存在，即使是我们用DirectQuery的mode也是受制于连接的数据库的表刷新，不能实现实时动态数据变化展示。

默默前行的虫虫·2023-10-22 11:22

ChatGPT在数据分析中的应用

在本文中，将介绍chatgpt和pandas搭配使用时的三个主要场景：数据清洗、数据可视

寒潭秋月·2023-10-22 10:22

Datawhale Pandas 打卡-第七章缺失数据

是咱们进行数据清洗必须要掌握的知识。1.缺失信息的统计缺失数据可以使用isna或isnull（两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失，结合mean可以计算出每列缺失值的比例。

君恒_801f·2023-10-22 05:24

Power BI 傻瓜入门 3. 选择Power BI的版本

本章内容包括：Excel与PowerBI的比较选择PowerBI的桌面版和服务版之间的差异了解Microsoft提供的许可选项挑选正确版本的PowerBI可能就像参观世界上最大的糖果店：你可以从许多细微差别的替代品中进行选择

Martin-Mei·2023-10-22 01:37

Power BI 傻瓜入门 2. Power BI的人员、方式和内容

本章内容包括：识别潜在的企业PowerBI用户使用PowerBI解决数据生命周期问题区分使用PowerBI生产的分析产品的类型企业商业智能（BI）解决方案并非一刀切，这就是为什么像微软这样的供应商在PowerBI

Martin-Mei·2023-10-22 01:37

Power BI 傻瓜入门 1. 数据分析术语：Power BI风格

本章内容包括：了解PowerBI可以处理的不同类型的数据了解您的商业智能工具选项熟悉PowerBI术语数据无处不在。从你醒来的那一刻到你睡觉的时候，某个系统会代表你收集数据。

Martin-Mei·2023-10-22 01:07

Power BI 傻瓜入门 4. Power BI：亮点

本章内容包含：在PowerBIDesktop上学习诀窍摄入数据使用模型试用PowerBI服务就像评估一个由多种成分组成的蛋糕一样，PowerBI要求其用户熟悉商业智能（BI）解决方案中的功能。

Martin-Mei·2023-10-22 00:31

数据清洗的步骤

1.数据清洗的基本过程S1：数据分析。在数据清洗之前，对数据分析，对数据质量问题有更为详细的了解，从而选择更好的清洗方案。S2：定义清洗规则。

Luo__1123·2023-10-21 23:08

Pandas数据处理分析系列4-数据如何清洗

Pandas-数据清洗①缺失值处理使用fillna()函数将缺失值替换为指定的值或使用插值方法填充缺失值示例：df.fillna(0)#将缺失值替换为0importpandasaspddf1=pd.read_excel

gzpingesoft·2023-10-21 20:36

python实现数据清洗（重复值+缺失值+异常值处理）

实现功能：python实现数据清洗，对重复记录、缺失值、异常值进行检测，并对其进行处理。

数据杂坛·2023-10-21 18:42

提高倾斜摄影三维模型顶层合并构建效率的技术方法初探

一、数据处理与预处理数据清洗与筛选：倾斜摄影所获取的原始数据可能存在噪点、缺失、重叠或者变形等问题，因此，在进行顶层构建之前需要对数据进行清洗与筛选，去除不合理或低质量的

3D探路人·2023-10-21 14:03

数据分析、数据挖掘常用的数据清洗方法

数据清洗目的：一是为了解决数据质量问题；二是为了使数据更适合模型分析挖掘。

DB_UP·2023-10-21 11:47

大数据测试 - 数仓测试

数仓分层设计标准数仓分为ODS,DWD,DIM,DWS,ADS等，每一层都有自己的含义：ODS：存储原始业务数据,数据原封不动同步到到ODS,不做任何修改，并且备份，备份时可以压缩；DWD：数据清洗，

测试界的飘柔·2023-10-21 10:11

Power BI 中展示KPI“红绿灯”图标的具体步骤 II

KeywordsPowerBIDesktop,ConditionalFormatting,Icon,DAX重点利用PowerBI自身的ConditionalFormatting功能，为圆点着色。

青酱土豆泥·2023-10-21 09:33

Excel中使用Power BI模型(Power BI 报表生成器)

如果你购买了PowerBI专业版或者使用PowerBI试用版，是可以在Excel中使用PBI模型，在日常分析中非常方便，尤其是对于不太使用PBI仪表板，而着重使用其建模能力的话，这不失为一个好方法。

大鹏_Power·2023-10-21 08:37

Power BI 如何使用Tooltip创建悬浮报表页 (自定义工具提示)

前言本文介绍如何在PowerBI中通过自定义工具提示创建悬浮报表页。案例中，我们想要在销售柱状图中展现产品的具体销售情况。当鼠标点击到指定产品时，能够了解到对应的销售数据以及国家分布信息。

Avasla·2023-10-20 08:59

PowerBI DAX FLOOR

FLOOR(,)将数字向下（小于number）舍入为最接近基数倍数的数。FLOOR(10,1)//10FLOOR(10,3)//9FLOOR(10.2,3)//10.2FLOOR(10.59,3)//9FLOOR(10.59,.3)//10.50FLOOR(-5,3)//-6

青山白衣·2023-10-20 02:09

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