python进阶数据分析第21页

数据统计分析三大软件之SPSS

引言要做好研究，就需要数据，可光有数据是没用的，我们还要学会数据的分析，想要完美精确的数据分析结果就需要一个功能齐全，计算严谨的数据软件，今天我们要给大家介绍的是SPSS。

科研侠·2024-02-07 20:03

第十四届脑电数据分析进阶班（训练营：2023.10.29~11.11）

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·2024-02-07 19:00

scrapy 初体验并写入csv（学习记录）

3.itemsname=scrapy.Field()相当于设置字典的keykey=caipiaoItem()key['key']=值yieldname4.存储数据的方案：1.数据存储到csv中数据分析2

嚄825·2024-02-07 19:32

2021-08-08

总结，用数据分析故障，确定故障点更准确。

杜永鹏·2024-02-07 19:54

Node.js学习-18跨域解决方法3----代理Proxy

代理服务后端合法的去请求别的后端(oAuth授权-token)再发给前端前端写成自己的页面核心就是request模块，第三方模块，用npmirequest导入了解：钓鱼网站–违法前端请求后端后端请别的网页数据然后修改了发给用户大数据分析后端请别的

小陈呐～·2024-02-07 18:39

感恩日记&能量日记

感恩领导对我的统计数据分析满意，感觉到自己的努力没白费，也感到自己思路还算清晰。感恩神奇四侠的互相赋能聊天，有你们真好！感恩儿子晚上陪我舞动，我们玩的超级开心。感恩自己静下心来看书。

兮兮嘻嘻·2024-02-07 18:57

2022婴儿尿不湿十大品牌排行榜-婴儿尿不湿哪个牌子好

优惠券高省·2024-02-07 18:49

对比 elasticsearch 和 mysql

特性elasticsearchmysql备注场景全文搜索，日志处理，空间数据分析

大叶子不小·2024-02-07 17:04

数据分析？小意思！python帮你搞定

山禾家的猫·2024-02-07 16:17

计算机毕业设计之Python全国疫情可视化大屏数据分析

适合的毕业设计课题Python全国疫情可视化系统大屏数据分析开发技术requestsflaskmysqlecharts运行截图疫情可视化系统疫情可视化系统疫情可视化系统疫情可视化系统疫情可视化系统疫情可视化系统疫情可视化系统

计算机毕业设计大神·2024-02-07 15:07

工具书籍

所有重大决策都是以数据分析作为依据，所有机制均是以数据作为平台支持的。管理中如果没有数据，就不是更改的抉择。如果一个管理机制不是建立在数据基础上的，只凭借感性而为，则很难持久或精确。

w小郭·2024-02-07 15:24

关联语句join与合并语句union

前言在当今数据驱动的世界中，数据库操作是数据分析和处理的关键步骤之一。JOIN语句作为关系型数据库中连接表的重要工具，为我们提供了强大的数据整合能力。

张万森的救赎·2024-02-07 15:58

Tableau可视化技巧-在数据上添加方向图标的两种方法

在日常数据分析中，数据的上下波动是我们经常遇到的，比如指标的上升与下降。用一个方向图标，比如⬆️或者⬇️来表明这种变化有时候比数字更加容易辨别。本文我们看一下如何在数据上添加方向图标。

Tableau入门·2024-02-07 14:32

聊聊智能巡检机器人的那些技术活儿

传统的人工巡检工作存在着效率低下、风险高等诸多问题，而智能巡检机器人通过融合先进的感知、导航和数据分析技术，可以准确、高效地完成巡检任务，并在发

超维机器人·2024-02-07 14:06

脑网络和拓扑神经科学的分步教程

最近，拓扑数据分析作为一种替代框架获得了更多的关注，

茗创科技·2024-02-07 14:27

大数据应用工具有哪些

再对大数据的应用中，有很多工具大大提高了工作效率，本篇文章将从大数据可视化工具和大数据分析工具分别阐述。

QFdongdong·2024-02-07 14:40

MySQL如何流式读取千万级大数据（数据分析）

MySQL如何流式读取千万级大数据我们先介绍下JDBCJDBC可以理解成一种规范JDBC的开发流程在说流式读取之前，我们先思考下，平时我们在做在执行一个sql查询时，应用程序与数据库之间到底发生了什么?流式查询的流程代码实现普通的查询方法代码流式查询方法代码执行的测试结果与分析流式读取优势应用场景随着系统的运作，业务数据的流入，我们系统中的信息也越来越多，在数据量达到百万甚至千万级以上时，我们如何

祥天呀·2024-02-07 13:46

人力资源如何实现量化管理，数据分析的方法与技巧详解

一、教程描述本套教程以数据思维为主，将数据分析技术，应用到HR招聘、薪酬、绩效、人才盘点、培训等模块的日常工作中，从而实现人力资源的量化管理，可以提升人力资源HR的工作效能，进而提高企业人力资源的管理水平

itsover·2024-02-07 12:55

昆仑万维发布天工 2.0 大语言模型及AI助手App；AI成功破解2000年前碳化古卷轴

此次更新增加了图文对话、超长上下文窗口和多项新功能，如AI绘画和数据分析等，标志着昆仑

go2coding·2024-02-07 12:51

挑战杯 python+大数据校园卡数据分析

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于yolov5的深度学习车牌识别系统实现学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题介绍近年来，大数据的受关注程度越来越高。如何对大数据流进行抽取转换成有

laafeer·2024-02-07 12:37

01 数据分析与可视化概述

1.数据分析数据分析DataAnalysis是数学与计算机科学相结合的产物，指使用适当的统计分析方法对搜集来的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，从而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

flysh05·2024-02-07 12:07

数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

数据分析通常需要经历三个主要步骤：数据预处理、分析建模和可视化1、数据预处理：数据预处理是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和整理的过程。

诗雅颂·2024-02-07 12:35

Elasticsearch 中的索引的分区(Shards)和副本(Replicas)的使用

Elasticsearch是一个高性能的、分布式的搜索与数据分析引擎，广泛用于全文搜索、结构化搜索、分析以及这三者的组合场景。

围城客·2024-02-07 11:12

想做价值数万的可视化图表？这款免费软件不能错过！

都说数据可视化是数据分析的最后一公里，这年头，会数据可视在互联网到底有多吃香？

明月说数据·2024-02-07 10:24

数据可视化经历了怎样的发展历程？

IT农民工1·2024-02-07 10:53

python动态交互图表_Python 调用 matplotlib 实现交互式数据可视化图表案例

新技术的一个应用方向，在过去，用户要在网页上查看数据，基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来，的而且确，用表格的方式来展示数据，显示的数据量会比较大，但是，这种数据展示方式很不直观，无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息

weixin_39585617·2024-02-07 10:23

5、从 CSV 到 ChatGPT 的完整分析报告，只需 5 个简单步骤

从CSV到ChatGPT的完整分析报告，只需5个简单步骤数据分析是一项耗时的活动。使用ChatGPT，我们可以在短时间内进行数据汇总、数据预处理、数据可视化等。

AI算法蒋同学·2024-02-07 10:22

2018-11-18

虽然峰会没有给我带来什么，但是我确定了必须学数据分析。虽然摄影展也没有带来什么，但是我知道摄影不是我现在能玩的漂亮的

f34441e85962·2024-02-07 10:04

2022-09-07

NatMeth|首个蛋白，核酸和大分子复合物3D结构匹配通用平台原创风不止步图灵基因2022-09-0710:15发表于江苏收录于合集#前沿生物大数据分析撰文：风不止步IF=47.99推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐

图灵基因·2024-02-07 10:48

政安晨：机器学习快速入门（一）{基于Python与Pandas}

机器学习简介咱们先看一下Pandas：Pandas是一个基于Python的开源数据处理库，旨在提供快速、灵活和简单的数据分析工具。它提供了大量的数据结构和函数，可以轻松地处理和操作结构化数据。

政安晨·2024-02-07 09:47

数仓：用户行为类指标一网打尽

前言用户行为分析是对用户在产品或触点上产生的行为及行为背后的数据进行分析，通过构建用户行为数据分析体系或者用户画像，来改变产品、营销、运营决策，实现精细化运营，指导业务增长。总之，很重要。

大数据左右手·2024-02-07 09:35

数据采集与数据分析

数据采集和数据分析可以在简数采集器一站式解决，无需将数据采集和数据分析拆开在不同地方处理操作，麻烦且效率低下。

datascome·2024-02-07 09:22

HiveSQL——设计一张最近180天的注册、活跃留存表

用户注册表user_regist(user_id,regist_date)，表中分区字段都为dt(yyyy-MM-dd)，用户字段均为user_id;设计一张1-180天的注册活跃留存表；表结构如下：1数据分析完整的代码如下

爱吃辣条byte·2024-02-07 08:54

前沿Perspective | 空间转录组数据分析方法最新进展

近日，来自美国的研究人员在《GenomeResearch》发表Perspective，总结了空间转录组数据分析方

尐尐呅·2024-02-07 08:31

python炫酷代码_Python一行代码搞定炫酷可视化，你需要了解一下Cufflinks

原标题：Python一行代码搞定炫酷可视化，你需要了解一下Cufflinks导读：学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly

weixin_39792472·2024-02-07 08:44

什么？00后都在学python了？

目前，Python已经逐步在网络爬虫、数据分析、AI、机器学习、Web开发、金融、运维、测试等多个领域扎根壮大。

全栈媛·2024-02-07 07:16

Python数据可视化库之ggplot使用详解

概要数据可视化是数据分析和数据沟通的关键部分。Python作为一门强大的数据科学和数据分析工具，提供了多种数据可视化库，其中之一就是ggplot。

Rocky006·2024-02-07 07:44

人工智能与工业4.0在智能制造的应用

美国辛辛那提大学特聘讲座教授,美国白宫信息物理系统与美国挑战项目顾问李杰，在2017中国大数据应用大会上，分享了对工业大数据，以及人工智能怎么改进工业大数据分析的见解。

weixin_30649859·2024-02-07 07:15

2021-11-14

总结，用数据分析故障，确定故障点更准确。

杜永鹏·2024-02-07 06:01

服务器中安装python3

python的两大版本python2和python3，做数据分析，常用的是python3，用python3开发的程序部署到服务器上时，要求服务器上的python环境也是python3。

FTDdata·2024-02-07 06:32

kaggle：泰坦尼克号获救预测_Titanic_EDA##

代码与数据分析导入必要的包和titanic数据image数据集基本信息将数据分为不同类别，分别为类别型数据和数字型数据类别数据：Survived,Sex,andEmbarked.Ordinal:Pclass

卜咦·2024-02-07 06:01

Zeppelin结合Flink查询hudi数据

关于ZeppelinZeppelin是基于Web的notebook，是支持使用SQL、Scala、Python、R等进行数据驱动的交互式数据分析和协作的Notebook。

BigDataToAI·2024-02-07 05:38

每天一个数据分析题（一百五十四）

给定下面的Python代码片段，哪个选项正确描述了代码可能存在的问题？fromscipyimportstats返回异常值的索引z=stats.zscore(data_raw[‘Age’])z_outlier=(z>3)|(z<-3)z_outlier.tolist().index(1)A.代码将返回数据集Age列中第一个异常值的索引。B.当Age列中没有任何异常值时，代码将抛出一个错误。C.代码能

紫色沙·2024-02-07 05:07

每天一个数据分析题（一百五十一）

在多元线性回归模型中，自变量的选取方法中向前回归法的特点是什么？A.它从完整模型开始，逐步剔除对模型贡献不显著的变量。B.它首先将所有变量包含在模型中，然后逐个检验每个变量的显著性。C.它从没有任何自变量的模型开始，逐步添加每次增加最多解释力度的变量。D.它通过逐步地添加和删除变量来决定哪些变量应该包含在模型中。题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案

紫色沙·2024-02-07 05:37

每天一个数据分析题（一百五十二）

在使用线性回归预测客户价值时，月消费额有缺失数据，下面哪个python代码片段对其使用均值填补操作？A.data_raw[‘avg_exp’]=data_raw[‘avg_exp’].fillna(value=data_raw[‘avg_exp’].median())B.data_raw[‘avg_exp’].replace(np.nan,data_raw[‘avg_exp’].mean(),in