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①SAM（Simple Moving Average） 简单移动平均，将时间序列上前n个数值做简单的算术平均。 SMAn=(x1+x2+…xn)/n
DBSCAN算法（Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise）密度聚类算法 基...
一个产品上线后，随着规模的扩大，基于风险收益的匹配原则，以及差异化营销的管理要求，除了授信额度策略之外，我们还需要制定差异化利率、差异化期数、差异化还款方式等一...
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相关分析（correlation analysis） 研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度的方法。 线性相关关系主要采用皮尔逊（Pears...
交叉分析 通常用于分析两个或两个以上，分组变量之间的关系，以交叉表形式进行变量间关系的对比分析； 从数据的不同维度，综合进行分组细分，进一步了解数据的构成、分...
分布分析（cut+groupby） 根据分析目的，将数据（定量数据）进行等距或者不等距的分组， 进行研究各组分布规律的一种分析方法。 import numpy ...
1、时间转换 时间转换是指字符型的时间格式数据，转换成为时间型数据的过程。 一般从csv导入过来的文件，时间都保存为字符型格式的，需要转换。 时间转换函数： d...
虚拟变量(dummy variables) 虚拟变量，也叫哑变量和离散特征编码，可用来表示分类变量、非数量因素可能产生的影响。 ① 离散特征的取值之间有大小的意...
分组分析 根据分组字段，将分析对象划分成不同的部分，以进行对比分析各组之间差异性的一种分析方法。 定性分组 定量分组 分组统计函数： groupby(by=[分...
数据分组 根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间进行研究，以揭示其内在联系和规律性。 cut 函数： cut(series,...
数据标准化 数据标准化是指将数据按比例缩放，使之落入到特定区间。 为了消除量纲的影响，方便进行不同变量间的比较分析。 0-1标准化： x=(x-min)/(ma...
Python中如何实现分层抽样 在我们日常的数据分析工作中，常用到随机抽样这一数据获取的方法。 如果我们想在一个大的数据总体中，按照数据的不同分类进行分层抽样，...
1、重复值处理 把数据结构中，行相同的数据只保留一行。 函数语法： drop_duplicates() 删除重复值newdf=df.drop_duplicate...
1、字段抽取 字段抽取是根据已知列数据的开始和结束位置，抽取出新的列 字段截取函数：slice(start,stop) 注意：和数据结构的访问方式一样，开始位置...
数据分组，根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来研究，以揭示内在的联系和规律性； 在R中，我们常用ifelse函数来进...
数据标准化，是将数据按比例缩放，使之落入到特定区间，一般我们使用0-1标准化； x=(x-min)/(max-min) >data <- read.csv('1...
1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。 #导入CSV数据 data <- read.csv('1.csv', fileEn...
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