PowerBI：数据清洗

Power BI - 5分钟学习日期格式转换

每天5分钟，今天介绍PowerBI日期格式转换我们在日常工作会需要使用各种各样的日期格式，PowerBI已经内置了我们常用的日期格式，可以通过对日期列的修改，选择我们需要的日期格式。
牛猫Data·2024-01-18 20:17

Kettle基本概念 之 Kettle设计模块

转换包括一个或多个步骤（step），如读取文件、过滤输出行、数据清洗或将数据加载到数据库。转换里的步骤通过跳（hop）来连接，跳定义了一个单向通道，允许数据从一个步骤向另一个步骤流动。
小纠结在简书·2024-01-18 18:56

机器学习根据金标准标记数据-九五小庞

数据清洗和预处理：在这一步，需要对收集到的数据进行清洗和预处理，以消除异常值、缺失值和重复值，确保数据的质量和可用性。金标准标记：金标准标记是对数据进行的一种标准化和规范化的过程。
Up九五小庞·2024-01-18 16:49

sql + tableau＋PowerBI：电商数据分析（Olist)

一、分析背景这是巴西Olist数据集，该数据集包含1个文件，将近10万行。数据链接：https://www.kaggle.com/jainaashish/orders-merged分析该数据可以探究其销售情况，用户流量以及产品的分布，也可以对商户进行评分，多维度分析销售，找出商户影响销售的情况以及客户不满意的原因，以完善服务。二、理解数据相关数据说明：1、product_id：商品ID2、sell
izwt·2024-01-18 12:31

数据清洗具备的基本函数

left():left()函数是一个字符串函数，，它返回具有指定长度的字符串的左部分。=LEFT(text,[num_chars]):text文本单元格，[num_chars]：字符串长度right():right()函数是一个字符串函数，，它返回具有指定长度的字符串的右部分。=RIGHT(text,[num_chars]):text文本单元格，[num_chars]：字符串长度MID():mid
Lowe-小码·2024-01-18 12:28

Excel 动态可视化图表分享

AIGCChatGPT职场案例AI绘画与短视频制作PowerBI商业智能68集数据库Mysql8.054集数据库Oracle21C142集Office2021实战应用Python数据分析实战，ETLInformatica
阿里数据专家·2024-01-18 11:29

大创项目推荐 深度学习的智能中文对话问答机器人

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分
laafeer·2024-01-18 09:11

【机器学习实例讲解】机器学习-鸢尾花数据集多分类第02课

数据预处理：数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等问题。数据转换：对数据进行规范化、标准化、归一化等操作以适应模型要求。特征编码：将非数值特征（如类别标签）转化为数值形式。特征工程
德天老师·2024-01-18 08:45

阿里云大数据ACA及ACP复习题（121~140)

121.数据清洗(DataCleaning)是用于检测和纠正（或删除）记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录。
周周的奇妙编程·2024-01-18 03:07

结构化数据挖掘

传统建模流程主要建立在业务理解上，90%时间用在DC（数据清洗）和EDA上。存在的问题业务理解是一个悖论——科学的业务理解需要来自对数据宏观的分析，而分析
AntiGravity·2024-01-17 23:01

风控算法大赛解决方案分享

01项目总体思路本文将为您介绍我们在数据处理过程中所采用的方法，从数据清洗到特征工程再到特征选择，最终进行模型设计与分析。在
风控小兵突击·2024-01-17 23:29

2022-03-21

#知识##校园学习##NLP##自然语言处理##人工智能专业建设##textblob##文本数据清洗##实验视频##正则表达式##Python##keras##文本分词#个人用户获取相关代
跨象乘云·2024-01-17 19:45

第十五周周报

经过数据清洗、数据预处理、数据分词等操作后，使用LDA模型进行分析，最后分成4个主题，每个主题具有不同关键词的概率
Joy_moon·2024-01-17 15:12

Pandas实战100例 | 案例 48: 检测重复行

案例48:检测重复行知识点讲解在数据清洗过程中，识别和处理重复的行是一个常见的任务。Pandas提供了duplicated方法来检测重复的行。
惊鸿若梦一书生·2024-01-16 15:59

电商数据分析--常见的数据采集工具及方法

电商数据分析中，常见的数据采集工具及方法有下面几种：可以做数据抓取，数据清洗、分析、挖掘、可视化等。采集数据，所有爬虫需要在自己电脑上跑。免费
电商数据girl·2024-01-16 14:31

数据清洗：确保数据质量的关键步骤

在数据分析和处理的过程中，数据清洗是一个非常重要的环节。它的目的是确保数据的准确性、完整性和一致性，从而为后续的分析和决策提供可靠的基础。
正儿八经的数字经·2024-01-16 14:00

数据服务：解锁数据价值的关键

数据服务是指为用户提供数据分析、数据挖掘、数据清洗、数据可视化等一系列与数据相关的服务。
正儿八经的数字经·2024-01-16 14:57

Pandas实战小练习，北京天气数据的数据清洗处理【文末有数据地址】

0.问题对于如下的Excel文件：怎样做如下两个处理：将日期列的“2023-01-07星期六”，拆分成“2023-01-07”和“星期六”两列；将最高温、最低温的两列的温度转换成数字类型，就是把数字中的小圆圈去掉；结果形式为：1.读取excel数据import pandas as pddf = pd.read_excel(  "./datas/beijing_tianqi/北京10年天气数据.xl
严小样儿·2024-01-16 05:31

Python天气数据处理、数据清洗

文章目录前言一、获取原始数据二、数据处理1.代码2.处理结果总结前言在工作的时候，需要做一个天气情况的报表，一开始没学习爬虫的时候，需要手动到天气网站上去截取天气数据做到表格里，复制粘贴下来的数据需要做一些处理，考虑用Python简化这些步骤。一、获取原始数据从全国城市天气预报_城市天气预报查询_国内天气预报查询_天气网中进入需要查询的城市，选择40天天气，选中需要的内容复制粘贴到EXCEL表里，
库库小弟·2024-01-16 05:30

林子雨大数据技术原理与运用期末复习

(5.0分）大数据预处理方法包括___数据清洗___、___数据集成_____、___数据变
weixin_48332297·2024-01-16 05:54

个人如何利用Python爬虫技术赚Q

这是网络爬虫最通常的的挣钱方式，通过外包网站，熟人关系接一个个中小规模的爬虫项目，一般向甲方提供数据抓取，数据结构化，数据清洗等服务。
IT猫仔·2024-01-15 20:45

在JMP中拆分数据集有烦恼？这些实用妙招试试看！

今天就带大家一起学习数据清洗的一
JMP数据分析·2024-01-15 19:57

豆瓣电影top250信息爬取——xpath解析(适合初学者)

翻页功能实现5.利用requests获取html6.利用xpath进行解析获取top250电影名称name_list与详情页链接url_list7.将数据导出为csv文件三、完整代码展示四、Excel数据清洗整理一
卿卿553·2024-01-15 14:24

天津大数据分析培训班 常见的大数据培训课程

常见大数据培训课程数据管理与处理：学习大数据管理和处理的方法和工具，包括数据采集、数据清洗、数据集成和数据转换等。大数据存储与计算平台：掌握大数据存
qq_38453958·2024-01-15 13:46

几种Python 数据读写方式，面向Txt、csv文档及MongoDB、MySQL等数据库

Hello，大家好在日常与Python打交道过程中，不可避免会涉及到数据读写业务，例如做爬虫时，需要将爬取的数据首先存储到本地然后再做下一步处理；做数据可视化分析时，需要将数据从硬盘中读入内存上，再进行后续的数据清洗
滚滚_d10d·2024-01-15 13:07

基于机器学习的高考志愿高校及专业分析系统

通过精细的数据清洗过程，这些数据被存储于文件系统中，以便进行后续的分析和应用。本项目的主要目标是为高考生提供一个便捷的信息查询平台，帮助他们根据自己的高考分数选择最适合的高校和专业进行报考。
八块腹肌的小胖·2024-01-15 08:24

第7章 数据清洗和准备

7.1处理缺失数据pandas使用浮点值NaN（NotaNumber）表示缺失数据。我们称其为哨兵值，可以方便的检测出来：In[10]:string_data=pd.Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado'])In[11]:string_dataOut[11]:0aardvark1artichoke2NaN3avocadodtype:objec
ghostdogss·2024-01-15 00:53

面向工业的复合自动机器学习

这包括数据清洗、数据预处理、数据增强等一系列操作，以便为后续的特征工程和模型训练提供高质量的数据源。二、特征工程特征工程是机器学习中的关键环节，对于模型的性能具有决定性的影响。
道亦无名·2024-01-14 22:30

使用pandas按照商品和下单人统计下单数据

给到的表格数据如下：考虑用pandas实现，pandas提供了大量的数据处理函数，可以进行各种复杂的数据处理，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。
攻城狮的梦·2024-01-14 15:50

Power BI优化最佳实践

掌握正确的PowerBI优化技巧，可以帮助我们提高使用效率及使用感受，下面就总结下我整理出来的PowerBI优化最佳实践。
大鹏_Power·2024-01-14 12:19

特征工程-特征清洗

数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性一.格式内容清洗原因数据通常由人工收集或用户填写而来，很有可能存在格式和内容上的一些问题。
alstonlou·2024-01-14 11:19

工业机器人学习规划

数据预处理：在进行学习之前，需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、数据标准化等。这些预处
ISDF-工软未来·2024-01-14 07:51

Python有哪些经典的常用库？

这里将其总结如下，比如在数据清洗时使用到numpy和pandas包，数据可视化时使用matplotlib库，matplotlib库上手容易，更高级的学习seaborn库，seaborn库是改良matplotlib
大话数据分析·2024-01-13 21:24

DAX语言（PowerBI）度量值和新建列的区别

1.新建度量值：自带筛选上下文，度量值在模型级别（不属于任何一个表），聚合层面计算，指标体系2.新建列：自带行上下文，新建列在表级别（隶属于具体表），行层面计算，维度体系3.新建列时，公式中引用度量值，可以保持原度量值自带的筛选上下文，然后在度量值上再附加行上下文（由新建列提供）4.新建列时，公式中使用聚合函数，则只有行上下文（由新建列提供），需要通过编辑公式以后，再增加筛选上下文（比如案例：计算
周益丰91·2024-01-13 18:21

Python综合数据分析_RFM用户分组模型

文章目录1.导入数据2.月度订单数据可视化3.数据清洗4.特征工程5.构建User用户表6.求R值7.求F值8.求M值9.显示R、F、M值的分布情况10.显示手肘图辅助确定K值11.创建和训练模型12.
you_are_my_sunshine*·2024-01-13 13:32

工具：数据分析（SQL）

查询语言；MySQL是数据库使用命令行加载数据：loaddatalocalinfile'xxx'intotabledata.userinfofieldsterminatedby','打开MicrosoftPowerBI
LnKASA·2024-01-13 13:21

机器学习_实战框架

文章目录介绍机器学习的实战框架1.定义问题2.收集数据和预处理(1).收集数据(2).数据可视化(3).数据清洗(4).特征工程(5).构建特征集和标签集(6).拆分训练集、验证集和测试集。
you_are_my_sunshine*·2024-01-13 07:44

年终总结各类表格模板Excel，大屏可视化，PPT总结等

AIGCChatGPT职场案例AI绘画与短视频制作PowerBI商业智能68集数据库Mysql8.054集数据库Oracle21C142集Office2021实战应用Python数据分析实战，ETLInformatica
阿里数据专家·2024-01-13 06:15

测开面经-1

3.项目中的数据清洗怎么清洗的？4.http请求有哪些？get和post分别是什么？谁更安全？5.http和https的区别，它俩的端口号分别是什么？6.ssl是什么？
哭泣的风·2024-01-13 03:36

python基础—正则表达式即re模块！

正则表达式（regularexpression），就是字符匹配模式，而这个匹配规则在我们写爬虫进行数据提取，或者进行数据可视化进行数据清洗时经常用到，多样化的匹配规则在复杂的字符的情况提取数据时助我们一臂之力
小张Python·2024-01-12 21:54

python数据分析0基础--学习掌握---附链接

数据分析通常包括数据清洗、数据整合、数据建模、数据可视化等步骤，旨在从大量数据中提取出可操作的信息，用于帮助企业或组织做出更明智的战略决策。数据分析在许多领域中
猿戴科·2024-01-12 09:47

【技术选型】Doris vs starRocks

目标诉求并发性不能太低——相比于clickhouse不到100的QPS支持大表关联——降低数据清洗的压力，因为oneId有可能实时变化集群化——需要有一定扩展能力，以针对不同量级客户可维护——C++底层代码背景说明
偏振万花筒·2024-01-12 08:41

通过大量生物、地球、农业、气象、生态、环境科学领域中案例，解锁大模型在科研、办公中的高级应用，可以一起探索如何优雅地使用大模型？

ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗
梦想的初衷~·2024-01-12 08:02

面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）

ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗
梦想的初衷~·2024-01-12 08:02

基于 Python 的数据分析与可视化

比如：可以使用Python读取Excel、CSV等格式的数据文件，进行数据清洗、转换、计算等操作，进行自动化数据处理。
百事没事阿·2024-01-12 06:06

Python数据分析入门到进阶：数据清洗（含详细代码）

在上一篇文章中，介绍了如何使用python导入数据，导入数据后的第二步往往就是数据清洗，下面我们来看看如何使用pandas进行数据清洗工作导入相关库importpandasaspddataframe=pd.read_csv
Python_魔力猿·2024-01-11 23:34

使用Python进行数据清洗，以及一些常见的数据清洗技巧和最佳实践

第一部分：数据清洗的重要性和基础知识为什么需要数据清洗？数据清洗是数据预处理的关键步骤之一。在进行数据分析、机器学习或其他数据驱动任务之前，必须确保数据是干净的。
m0_57781768·2024-01-11 23:31

【学习笔记】Python进行数据清洗

写在前面的话最近看了一个up主讲基本数据清洗操作，觉得非常好，链接如下：【Python数据清洗】用Python给数据洗澡澡~|数据分析|数据清洗|数据预处理|_哔哩哔哩_bilibili评论区也有原数据集和相关代码的链接
砂锅咸鱼·2024-01-11 23:00

Power BI 之 DAX语法规范详解1

文章预览：PowerBI之DAX语法规范详解1前言表构造函数{()}Lookupvalue函数Related函数：Relatedtable函数筛选引擎Calculate单条件筛选多条件筛选筛选表高级筛选器
热爱学习的小翁同学·2024-01-11 19:54

PowerBI DAX函数学习：TOPN

DAX中很实用的表函数：TOPN，返回表的前N行，具体用法如下：这是个表函数，最后一个参数很有用，选择为1时，可以当作bottomN使用，所以DAX中并没有单独的这个函数。紧接着就是大家最喜爱的牛刀小试环节：1.模拟数据2.建模》新表》表2=TOPN(5,'表','表'[数值],DESC)不知道有没有朋友发现，明明是前五个，却只有四个输出。那么就可以推测，TOPN输出的是前N名输出的非重复数值，这
ShellBakers烧贝壳·2024-01-11 19:24
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