最近我们被客户要求撰写关于中药专利复方治疗用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输出。
大家好，我是崔艳飞。工作中经常会遇到，需要把两张Excel或Csv数据表通过关键字段进行关联，匹配对应数据的情况，Excel虽有Vlookup函数可以处理，但数据量大时容易计算机无响应，可能出现数据丢失，处理速度较慢是软肋，而Python只需几行代码就能轻松实现，且处理速度快，详细如下。
数据仓库或数据挖掘从业者一定对“啤酒与尿布”的故事不会陌生。这就是一个使用关联规则的经典案例。根据对超市顾客购买行为的数据挖掘发现，男顾客经常一起购买啤酒和尿布，于是经理决定将啤酒与尿布放置在一起，让顾客很容易在货架上看到，从而使销售额大幅度增长。关联规则挖掘在多个领域得到了广泛应用，包括互联网数据分析、生物工程、电信和保险业的错误校验等。本篇将介绍关联规则方法、Apriori算法和MADlib的Apriori相关函数。之后我们用一个示例说明如何使用MADlib的Apriori函数发现关联规则。
设计博客的数据库表结构 博客最主要的功能就是展示我们写的文章，它需要从某个地方获取博客文章数据才能把文章展示出来，通常来说这个地方就是数据库。我们把写好的文章永久地保存在数据库里，当用户访问我们的博客时，Django 就去数据库里把这些数据取出来展现给用户。 博客的文章应该含有标题、正文、作者、发表时间等数据。一个更加现代化的博客文章还希望它有分类、标签、评论等。为了更好地存储这些数据，我们需要合理地组织数据库的表结构。 我们的博客初级版本主要包含博客文章，文章会有分类以及标签。一篇文章只能有一个分类，但可
方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析，并从中找出药物配伍的规律
博客最主要的功能就是展示我们写的文章，它需要从某个地方获取博客文章数据才能把文章展示出来，通常来说这个地方就是数据库。我们把写好的文章永久地保存在数据库里，当用户访问我们的博客时，django 就去数据库里把这些数据取出来展现给用户。
下载 Releases文件，解压后进入docker-compose文件夹 如果网络受限可访问码云地址: gitee
在关联分析(3):Apriori R语言实现一文中，写了如何使用R语言进行关联分析，那在Python中如何实现呢？
关联规则是通过分析频繁使用的“如果/然后”模式的数据并使用条件 支持 和 置信度 来确定最重要的关系来创建的。支持表示项目在数据库中出现的频率。置信度表示发现if / then语句为真的次数。使用FP-Growth运算符之类的运算符来挖掘频繁的if / then模式。“创建关联规则”运算符采用这些频繁项集并生成关联规则。
对象关系映射（Object Relation Mapping）实现了关系和数据库之间的映射，隐藏了关系数据访问的细节，不需要再编写SQL语句
随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展
学过orm系统自然之道模型的重要性，很多web站点都需要与数据库交互，这个时候模型的设计就显得尤为重要，一个好的模型会使得项目方便管理并且易于维护，比如我们学过的flask，里面的sqlalchemy就是这样一个优秀的模块，通过它可以快速和数据库建立通道，从而使得web编程更为高效，本文主要讲解django的模型。
数据挖掘和分析的最核心也最重要的问题就是“预测”。广义的“预测”即包含预测事物未来走势，也包括预测事物之间隐藏的关联。
python 中如何做可视化报告？使用 Stream lit？你要把成品分享给别人，还需要自己部署一个 web 服务。否则就要把脚本发给别人。需要别人安装 python 才看到效果？别开玩笑了。
在Python中，字典是一系列键-值对。每个键都与一个值相关，你可以使用捡来访问与之相关联的值，与键相关联的值可以是数字、字符串、列表乃至字典。事实上，可将Python对象用作字典中的值。键-值对是两个相关的值。指定键时，Python将返回与之相关联的值。键和值之间用冒号分隔，而键-值对之间用逗号分隔。在字典中，你想存储多少键-值都可以。
精选Python、SQL、R、MATLAB等相关知识，让你的学习和工作更出彩（可提供风控建模干货经验）。
可以在项目目录下通过 python manage.py shell 进入到当前目录下的 python 的 idle。
最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目，里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。
据说，全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。这个“啤酒＋尿布”的购物篮组合，就是关联分析的一个经典应用场景。简单来说，关联分析就是在大量数据中找到最常出现的组合。
如上，这个只是简单的例子，后续还可以添加case关联、header、method等信息
我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
对于后台开发工程师而言，不管你是什么语言的工程师。对于统计线上数据，从日志提炼信息等等场景，awk都是必备神器！
在很多个股票公告中，都有同样格式的“日常性关联交易”的表格，如何合并到一张Excel表格中呢？
咱们编程教室有不少同学，学完了基础课程，掌握了一定的编程能力，开始做项目了。然后很可能遇到一个问题：管理数据。课程里有讲过用文件保存数据，还有 pickle、csv 等模块辅助。但对于稍微复杂一点的数据，往往不够方便。成熟的解决方案就是使用数据库。
F盘文件夹“新三板 2023年日常性关联交易20230704”中很多个PDF文件，用 Tabula提取这些PDF文件中第1页中的第2个表格，然后保存到表格文件中，文件标题名和原PDF文件保持一致；
你可以重置数据库而不是迁移它，但如果这样做，既有的数据都将丢失。一种不错的做 法是，学习如何在迁移数据库的同时确保用户数据的完整性。如果你确实想要一个全新 的数据库，可执行命令python manage.py flush，这将重建数据库的结构。如果你这样做， 就必须重新创建超级用户，且原来的所有数据都将丢失。
最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么？本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以
引入：省市区三级联动数据 导入外部.sql文件的数据： 从SQLyog选择文件导入并执行SQL语句，导入了三张表（省、市、县区）的数据。 读者需要练习使用省市区数据执行脚本可以打开文末的网盘链接进行下载。
其实在现在的推荐系统中，很少有只使用了一个推荐策略的推荐引擎，一般都是在不同的场景下使用不同的推荐策略从而达到最好的推荐效果，例如 Amazon 的推荐，它将基于用户本身历史购买数据的推荐，和基于用户当前浏览的物品的推荐，以及基于大众喜好的当下比较流行的物品都在不同的区域推荐给用户，让用户可以从全方位的推荐中找到自己真正感兴趣的物品。探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探
=============================================== 相关性是两个变量之间关联的度量。当两个变量都有正太分布时，很容易计算和解释。而当我们不知道变量的分布时，我们必须使用非参数的秩相关（Rank Correlation，或称为等级相关）方法。
在Flask-RESTful中，数据模型的设计和实现是非常重要的一步。一个好的数据模型设计可以使得应用程序更加清晰和易于维护。
我们假设你已经 安装了 Django 。你可以运行以下命令来验证是否已经安装了 Django 和运行着的版本号：
本文帮助客户运用关联规则方法分析中医治疗脑出血方剂,用Apriori模型挖掘所选用的主要药物及其用药规律,为临床治疗脑出血提供参考。
当两个变量都有良好理解的高斯分布时，很容易计算和解释。而当我们不知道变量的分布时，我们必须使用非参数的秩相关（Rank Correlation，或称为等级相关）方法。
诞生： 创建人：Guido Van Rossum（荷兰人） 时间：1989年 python的应用领域 系统运维 网络编程（搜索引擎，爬虫，服务器编程） 科学计算 人工智能，机器人 云计算 大数据及数据库编程 教育 游戏，图像 其他 python语言的优缺点 优点： 面向对象（Java, C++,Python,C#,Swift) 免费 可移植（运行在windows，Unix，Linux ….) 可以混合编程（C/C++/Java/.net) 简单易学易用 开发效率高 应用领域广泛 开源 缺点： 与C/C++相比，执行速度不够快 不能封闭源代码 python语言的官网： http://www.python.org python的安装 1. 先从官网下载相应的版本 2. 安说明点“下一步”安装 兼容的操作系统： windows / Unix (Mac os)/ Linux python的版本： Python2.7（2020年结束维护） Python3.5 (当前教学版本） Python3.8（最新，正在开发中的版本） Python的运行： Python 解释执行器类型 Cpython(c语言开发） Jython（Java语言开发） IronPython（.net开发的） PyPy(Python开发的） 第一个python程序 编写：hello.py 执行python程序 在终端命令行下输入如下命令： 第一种执行方式：
在前段时间，小编推出了一篇菜谱生成小工具，是通过爬取下厨房的菜谱数据，制作一个 ui 界面，随机生成三菜一汤的菜谱，原文：
什么是content type：django内置的一个组件，这个组件帮忙做连表的操作。（混搭连表）
最近我们被客户要求撰写关于电商购物网站的用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。
神经影像数据分析和解释需要结合多学科的共同努力，不仅依赖于统计方法，而且越来越多地依赖于与其他脑源性特征相关的关联，如基因表达、组织学数据、功能和认知结构。在这里，我们介绍了BrainStat，它是一个工具箱，包括（i）在体素空间和皮层空间的神经影像数据集中的单变量和多变量线性模型，以及（ii）死后基因表达和组织学的空间图谱，基于任务的功能磁共振成像元分析，以及几个常见静息态功能磁共振成像大脑皮层模板在内的多模态特征关联。统计和特征关联结合成一个关键的工具箱简化了分析过程并加速了跨模态研究。工具箱用Python和MATLAB实现，这两种编程语言在神经影像和神经信息学领域中广泛使用的。BrainStat是公开提供的，并包括一个可扩展的文件。
多人在线聊天程序 简介: 通过ajax实现多人在线匿名聊天,聊天过程中,可随时更换昵称,聊天人数无上限,后端为Django 在线地址:http://3qv1oo.com/chatroom/happ
设计介绍 本示例完成“图书-英雄”信息的维护，需要存储两种数据：图书、英雄 图书表结构设计： 表名：BookInfo 图书名称：btitle 图书发布时间：bpub_date 英雄表结构设计： 表名：HeroInfo 英雄姓名：hname 英雄性别：hgender 英雄简介：hcontent 所属图书：hbook 图书-英雄的关系为一对多 数据库配置 在settings.py文件中，通过DATABASES项进行数据库设置 django支持的数据库包括：sqlite、mysql等主流数据库 D
在Python中，等号=是赋值语句，可以把任意数据类型赋值给变量，同一个变量可以反复赋值，而且可以是不同类型的变量，例如：
数据分析与挖掘是对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，整个分析过程会有以下几个步骤： 1. 确定目标 首先，要明确目标是什么？比如一个消费品公司有千万级别的会员，那如何对会员的有一个清晰的认识。哪些是活跃的会员？哪些已经流失？会员的消费周期是什么样子？不同的会员偏好的产品特征是什么？流失的会员有没有什么办法唤醒回头再次？ 通过问问题，确定分析目标，明确大目标，拆解成各个小目标。 以上面的例子，其实是想做关于做会员画像，实现精准营销，这个是大目标。活跃会
之前阐述了逻辑回归、孤立森林等建模方法，本文介绍如何把建好的模型保存为标准格式(PMML文件)。
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