有数据分析和没有数据分析意识，在工作中会有什么区别呢？举个例子： 下图是几个1月初同时上市的新产品在上市后20周的销售数量记录，需要依据这些数据记录来尝试探索生命周期的问题。 ?...但是如果对数据源稍作处理，以第1周为基期，基期的指数为100，把后面各周的销量都转化为定基比的形式： ? 用定基比数据再作出以下的曲线图： ? 再和绝对值图做对比效果大不同了。...所以，具备数据分析思维的人，往往能够基于业务特点和需求出发，从数据特点角度，寻找合适的分析方法，得到的结论往往就是更加直观和深入。 ?...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件，而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。...下面是即将在我的小密圈里分享的120个Excel商业数据分析实战案例目录，欢迎看我个人资料联系我： ?
Python数据分析 Python爬取网页数据 // An highlighted block import requests if __name__=="__main__": response
数据挖掘应用实例分析 ——个性化推荐系统 数据挖掘技术，一门基于计算机技术与大数据时代信息处理需求的技术产物，从世纪之交的火热发展以来，不知不觉间，早已应用到我们生活的方方面面：电子邮箱中的垃圾邮件分类...但是由于笔者才疏学浅，今天我们暂不谈得那么高深，只分析的一个常见的应用实例——个性化推荐系统。 个性化推荐最初的诞生，是由于在逐渐信息过载的时代中，适当的筛选可以让用户高效地获得自己所需要的信息。...推荐引擎通过对这些信息的统计分析关联，再给用户个性化地推荐相应物品或信息。 对于当前大部分的推荐机制可以进行以下分类：一、基于人口统计学的推荐，即根据用户个人的基本数据信息来发现用户的相关程度。...二、基于内容的推荐，即根据不同内容的元数据，进行内容相关性的分析。三、根据协同过滤的推荐，通过对用户偏好信息的过滤，发现不同内容的相关性或者不同用户的相关性。 ...总而言之，个性化推荐是日常生活中最能体现数据挖掘的应用实例之一，人们对于它的研究已经很多年了，而且还将基于社会文化的不断变迁继续发展下去。
比如像B站这样的，某天逛B站时翻到了排行榜，我发觉那个页面十分合适，又简单的分析了下他的反爬措施，还好，比较宽松。所以决定今天就来实践下。...定好需求后我们就可以开始获取数据了。...requests.get(targetUrl, proxies=proxies, headers=headers) print resp.status_code print resp.text 取得数据后接着要做的便是进行数据分析...，这里我爬取的是哔哩哔哩总榜七天的数据进行分析。...分析后的数据下次在分享给大家看。今天重点的分享了爬虫过程中代理的使用，因为不管网站多大，只要稍微有点数据价值，网站都做了反爬机制的。
用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。...用Python的好处是从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。 这里就和大家分享我做的一个应用实例。...解决问题：自动进行销售预测，提高准确率，减少人工一个一个SKU进行预测分析。最终的效果如下图： 图片 1、用到的工具 当然我们只需要用Python和一些库就可以了。...我们整理数据以适合使用。...分析结果 // 路径配置 require.config({ paths:{ ‘echarts’ : ‘/static/ECharts/build/echarts’, ‘echarts/chart
最近数据分析真的很火，很多人想学，在大数据这个概念的催生下，数据分析俨然成为了职场的必备技能之一，而很多教育培训机构或者个人也非常会抓住商机，在普遍焦虑的情况下，推出了非常多的数据分析课程，从互联网数据分析...、电商数据分析到零售数据分析，从数据抓取、数据分析、数据挖掘到数据可视化，可谓百花齐放。...那么作为数据分析师，要如何依据上面的数据衡量每个唤醒方案的效果，选出最优方案呢？这个问题结合业务的分析，还是可以实现的。但是这里主要结合基本的统计学知识来做基本的分析。...通过以上分析，主要还是想说明一点，统计学知识在数据分析中，起着非常重要的作用，是数据分析师需要掌握的内功心法。 ?...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件，而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline 数据读取与索引...数据预处理 缺失值 bra.describe() #查看数据的分布情况,可返回变量和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数等相关信息 ?...数据转换 bra.productColor.unique() #查看productColor唯一值 ?...数据可视化 x = [1991,1992,1993,1994,1995,1996,1997] y = [23,56,38,29,34,56,92] plt.plot(x,y) #调用函数plot ?
大数据分析 特征工程 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506@gmail.com...matplotlib.pyplot as plt def read_data(path): ''' 读取csv文件 :param path: 文件路径 :return: df数据格式...df: df :return: 0 ''' df.to_csv(save_path, index = 1) def show_data(data): ''' 数据异常值检测...（质量分析） :param data: df :return: 0 ''' print(plt.rcParams.keys()) # plt.rcParams[
我们在工作中用到网络上发布的各种信息，如果用搜索引擎查找并整理，需要花费大量时间，现在python能够帮助我们，使用爬虫技术，提高数据查找和整理的效率。...图片第一步：分析网页第一步：分析网页要爬取一个网页，首先分析网页结构。现在很多网站都用Ajax（异步加载）的技术，打开网页，先给你看上面一部分东西，然后剩下的东西再慢慢加载。...但这个技术是不利于爬虫的爬取的，我们可以借助chrome浏览器的小工具进行分析。第二步，网址构造在“Headers”中，看到网页地址。
决策树分析 格式化原始数据 将下图的表 demo 输入到 Excel 中，保存为.csv 文件（.csv 为逗号分隔值文件格式）。...注意将表 demo 中的汉字值转换成数据字值，例如“是否是公司职员”列中的“是”为“1”， “否”为“0”。转换后的表中数据如下图所示。...image.png 学习表 编写数据分析代码 编写程序对上面的数据进行决策树分类，采用信息熵（entropy）作为度量标准。...nvalue = [2, 0]"] ; 10 -> 11 ; 12 [label="entropy = 0.0\nsamples = 1\nvalue = [0, 1]"] ; 10 -> 12 ; } 数据分析结果...image.png 决策树分析结果 IF-THEN分类规则 （1）IF"不是公司员工" AND "年龄大于等于40", THEN "不买保险"。
MySQL限制数据重复的方式：表上增加主键（Primary Key）或增加唯一性索引（Unique） 主键对重复资料进行限制，这样资料在导入时就无法重复插入 create table primary_t
数据来源：https://pan.baidu.com/s/1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw 第一步：导入库 import re import numpy from sklearn import...linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步：导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析与数据化运营.../chapter1/data.txt") all_data = fn.readlines() fn.close() 第三步：数据预处理 x=[] y=[] for single_data in all_data...y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步：数据分析...plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步：数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步：模型评估
这就是简单的模块化组织架构，如果需要参考实例项目，可以学习测试样例的源码，它主要为elasticsearch提供前端UI。
介绍 今天的任务是将伦敦自行车租赁数据分为两组，周末和工作日。将数据分组到更小的子集进行进一步处理是一种常见的业务需求，我们将看到Spark如何帮助我们完成这项任务。...在我们开始处理真实数据之前，了解Spark如何在集群中移动我们的数据，以及这与性能之间的关系是很有用的。Spark无法同时在内存中保存整个数据集，因此必须将数据写入驱动器或通过网络传递。...数据偏斜（Data Skew） 通常，数据会根据一个键被分割成多个分区，例如一个名称的第一个字母。如果值在整个键中分布不均匀，那么将会有更多的数据被放置在一个分区中。...因此，我们希望尝试减少正在进行的洗牌数量或减少正在洗牌的数据量。 Map-Side减少 在洗牌过程中聚合数据时，与其传递所有数据，不如合并当前分区中的值，只传递洗牌中的结果。...因此，我们必须考虑我们所选择的每个键的数据的可能比例，以及这些数据如何与我们的集群相关联。 第二轮 为了改进上述问题，我们需要对查询进行更改，以便更均匀地将数据分布到我们的分区和执行器中。
正态分布，是统计学中最重要的分布之一，它是由两个参数：均值和方差决定的。在excel中可以用NORMDIST和NORMSDIST两个函数来计算给定的均值和标准差...
实例一、温度转换 温度刻画的两种不同体系，是摄氏度和华氏度， 摄氏度：以1标准大气压下水的结冰点为0度，沸点为100度，中国等世界大多数国家使用； 华氏度：以1标准大气压下水的结冰点为32度，沸点为212...print("转换后的温度是{:.2f}F".format(F)) else: print("输入格式错误") 温度转换问题是各类转换问题的代表性问题，如货币转换、长度转换、重量转换、面积转换等 实例二...、python蟒蛇的绘制 参考turtle库专题内容：python蟒蛇绘制 实例四、文本进度条 1、文本进度条 简单的开始 #TextProBarV1.py import time scale = 10...->{}]{:.2f}s".format(c,a,b,dur),end='') time.sleep(0.1) print("\n"+"执行结束".center(scale//2,'-')) 实例五...nat = "偏胖", "肥胖" else: who, nat = "肥胖", "肥胖" print("BMI 指标为:国际'{0}', 国内'{1}'".format(who, nat)) 实例六
文章目录 音频特征学习 tools pyworld librosa nnmnkwii 音频特征学习 tools pyworld install linu...
ORC实例总结 总结 因为API茫茫多，逻辑上的一些概念需要搞清，编码时会容易很多。 JIT的运行实体使用LLVMOrcCreateLLJIT可以创建出来，逻辑上的JIT实例。...JIT实例需要加入运行库（依赖库）和用户定义的context（运行内容）才能运行，LLVMOrcLLJITAddLLVMIRModule函数负责将运行库和ctx加入JIT实例。...LLVMModuleRef M = LLVMModuleCreateWithNameInContext("demo", Ctx); // 添加一个名为"sum"的函数： // - 创建函数类型和函数实例...LLVMInitializeNativeTarget(); LLVMInitializeNativeAsmPrinter(); // 创建LLJIT实例。...printf("1 + 2 = %i\n", Result); jit_cleanup: // 销毁JIT实例。这将清理JIT所拥有的任何内存。
未经博主允许不得转载 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/81058073 14.4 Spark-SQL基于Cassandra数据分析编程实例...本节主要内容： Spark对Canssandra数据库数据的处理，通过Spark SQL对结构化数据进行数据分析。...创建Gradle项目，引入依赖 创建Spark Session连接 写入Cassandra数据库 读取Cassandra数据库 Spark注册SQL 临时视图执行Distinct操作 完整源码Spark2Cassandra.java...查询Canssandra数据库 ?...14.3.4 读取Cassandra数据库表 Dataset ds = spark.read() .format("org.apache.spark.sql.cassandra
Arabidopsis thaliana) 参考文章 https://bi.biopapyrus.jp/rnaseq/mapping/hista/hisat2-paired-rnaseq.html 下载数据...vol1/fastq/SRR842/00${seqlib:9:10}/${seqlib}/${seqlib}_2.fastq.gz done 执行 bash download_raw_data.sh 数据对应的文章...unzip_raw_data.sh: line 3: $'\r': command not found 修改一下 sed -i 's/\r$//' 2_unzip_raw_data.sh 使用fastp对数据进行过滤...athaliana_EE_Rep2" "athaliana_EE_Rep3" [4] "athaliana_wt_Rep1" "athaliana_wt_Rep2" "athaliana_wt_Rep3" 接下来开始差异表达分析...image.png 接下来还有GO注释和网络分析的内容，另外找时间来做了 简单总结 能够运行完基本流程，但是stringtie做了啥，ballgown做了啥，还有对应的参数是什么意思暂时还不太清楚，还的话时间看这两个软件
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