title: Python第三阶段学习总结 category: Python数据分析 date: 2021/12/03 一. 数据分析概述 1. 数据分析师的职责和技能栈 1.1 职责 监控数据揪出异常找到原因探索趋势 1.2 技能栈 计算机科学（数据分析工具、编程语言、数据库）数学和统计学（数据思维、统计思维）人工智能（机器
一、大数据处理技术-基于Hadoop/Yarn的实战(含Spark、Storm和Docker应用介绍 ) 本课程从大数据技术以及Hadoop/Yarn实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop/Yarn这一高性能处理大数据工具的开发技巧。本课程涉及的主题包括：Hadoop/Yarn分布式文件系统DFS；MapReduce的的工作机
第一章 1.什么是数据挖掘？ 数据挖掘是指从大量有噪声的，不完全的，模糊的和随机的数据中，提取出于隐含在其中的事先不知道但存在利用价值的信息的过程。 包含的三个含义 ： 1.数据必须是真实的，大量的且含有噪声的； 2.发现的是用户感兴趣的，可以接受，理解和运用的知识； 3.仅支持特定的问题，并
目录 第一章 数据挖掘概述 1.1数据分析技术的发展 1.1.1数据时代 1.2数据挖掘的概念 1.2.1数据挖掘的定义与OLAP 1.2.2数据挖掘与知识发现 1.3数据挖掘的功能与应用领域 1.3.1应用领域 1.3.2数据挖掘面临的问题 1.4数据挖掘的模型 1.4.1类/概念描述 1.4.2回归 1.4.3分类 1.4.
RFM最初是由美国数据库营销研究所提出，他们认为客户数据库中有三个神奇的要素，这三个神奇的要素可以构成数据分析最好的指标。他们分别R购买时间间隔、F消费频率， M消费金额。 R (Recency)：最近一次消费的时间间隔。 理论上讲，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾
# -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2021/11/27 12:16 # @Author : NKY # @File : repalce.py # @Sofeware : PyCharm import numpy as np from sklearn.impute import SimpleImputer import pandas as pd # data_url = "diabetes.csv" # df = pd.read_csv(data
金融行业大数据 金融行业是大数据技术的重要应用领域，包括银行、保险和证券。金融行业的主要业务应用包括企业风险管理、信用评估、借贷、保险、理财、证券分析等。通过大数据技术，可以获取、关联和分析更多维度、更深层次的数据，提升金融企业内部的数据分析能力。例如，通过企业
作业一 作业要求： 熟练掌握 Selenium 查找HTML元素、爬取Ajax网页数据、等待HTML元素等内容。使用Selenium框架爬取京东商城某类商品信息及图片。候选网站：http://www.jd.com/ 实验过程： 驱动配置 chrome_options = Options() chrome_options.add_argument("——headless") chrom
随着大数据时代的到来及数据分析技术的进步，各行各业对数据分析的关注度也越来越高，同时很多企业意识到通过数据分析而获得的知识和信息对企业的日常经营活动具有积极的促进作用。但如何才能把数据的价值发挥到最大化？如何用最简单、最有效的方式将关键信息传达给企业决策者呢？
一、有监督学习和无监督学习区别 分类：有监督 聚类：无监督 二、kmeans 算法
未来的公司是数据驱动的智能化公司 基于大数据的智能化决策是企业未来发展方向。传统企业对自身经营发展的分析停留在数据和信息的简单汇总，缺乏对客户、业务、营销等方面深入分析和数据挖掘，决策者凭主观认识和过去的经验对市场进行预测和决策。大数据时代，企业通过收集、挖掘
学一门新技术，牢固掌握，不动手是不行的，走马观花式的学，只是皮毛，过一段时间全部忘记，虚假的努力，把时间浪费了，也没学到东西。学技术得实际动手，踩坑避难，虽然慢，但是能够真正掌握。古人的话还是非常有道理的，今后学技术还是要扎实来，不怕慢，就怕不进步，荒废。接下来要学习的技术罗列下： red
选择题 题目： 大数据是指（）及以上级别的数据量。 题目： 大数据的所谓6个V的特征不包括（） 题目： 目前所获取的总数据量的80%以上都是（）数据 题目： 大数据的价值密度（），含有大量的不相关信息。 题目： 国务院于（）年印发了《促进大数据发展行动纲要》，指出数据已成为国家基础性战略资源。 题
1 - Packages numpy是Python科学计算的基本包。sklearn提供了用于数据挖掘和分析的简单有效的工具。matplotlib 是在Python中常用的绘制图形的库。testCases提供了一些测试示例用以评估函数的正确性planar_utils提供了此作业中使用的各种函数 2 - Dataset 3 - Simple Log
数据挖掘学习路线规划 1. 数据挖掘与数据分析的区别2. 数据挖掘案例3. 数据挖掘问题3.1 分类问题3.2 聚类问题3.3 关联问题3.4 预测问题 4. 学习路线 1. 数据挖掘与数据分析的区别 数据挖掘：输出的是模型和规则；数据分析：输出的是统计结果。 2. 数据挖掘案例 3. 数据挖掘问
MCU 与 DC 哪一个更好？ 哪个电影收视率更高？ 本篇文章将基于总票房和评分对漫威和 DC 电影进行分析 Marvel Cinematic vs DC Universe哪个更好，这是一场永无止境的辩论，对吧？ 当你反对这些电影的任何一个时，粉丝会变得疯狂。 在本篇文章中，我们将根据一些数据来对比Marvel 与 DC ， 数
本学习笔记为阿里云天池龙珠计划数据挖掘训练营的学习内容，学习链接为： -天池实验室-实时在线的数据分析协作工具，享受免费计算资源 一、学习知识点概要 对于多种调参完成的模型进行模型融合。 完成对于多种模型的融合，提交融合结果 二、学习内容 Stacking介绍： Stacking本
下面是一些关于大数据挖掘的知识点，今天和大家一起来学习一下。 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有： 广义知识关联知识类知识预测型知识特异型知识 3. web 挖掘研究的主要流派有： Web 结构挖掘Web 使用挖掘Web 内容挖掘 4. 一般地说，KDD 是一个
FP-tree Fp-growth vs.apriori:scalability with the support threshold
数据挖掘和统计学都是进行数据发现的方法，数据挖掘用的是工具应用，统计学比较理论方法；数据挖掘是目的，机器学习是实现数据挖掘的手段，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术；深度学习是机器学习现在比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富
一.统计学是什么？ 统计学是一门从事数据采集、整理和分析的方法论科学，其目的是探索数据内在的规律性，以达到对研究总体的科学认识。 二、机器学习是什么？ 机器学习（Machine Learning）是计算机科学的子领域，也是人工智能的一个分支和实现方式。 机器学习主要的理论基础涉及概率论、数理
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一.数据分析：数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。 数据分析的过程可以大致分为：数据获取--数据清洗--数据处理--数据建模--分析结果呈现几个阶段。 1.数据获取：这个阶段的输出是一个数据子集（原始数据
文章目录 Pandas基础学习目标 1Pandas介绍学习目标1 Pandas介绍2 为什么使用Pandas3 小结 2 Pandas数据结构学习目标1.Series1.1 Series的创建1.2 Series的属性 2.DataFrame2.1 DataFrame的创建2.2 DataFrame的属性2.3 DatatFrame索引的设置2.3.1 修改行列索引值2.3.2 重设
