登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
金融风控正从人工审核迈向AI驱动的实时预警新时代。传统风控依赖人工核验，效率低下且难以应对新型风险。AI通过三大核心能力实现变革：1）智能识别（CV+NLP技术秒级检测假文件）；2）风险预测（基于上千特征构建信用评分模型）；3）实时拦截（毫秒级反欺诈决策）。典型应用包括：信用卡秒级审批、企业财报逻辑校验、供应链风险提前预警等。AI风控系统可降低30%以上坏账率，同时提升审批效率10倍，让金融机构从
（全套教程文末领取哈）通过对lianjia数据的分析处理，进一步巩固了Python数据分析数据预处理的一些方法。读者福利：知道你对Python感兴趣，便准备了这套python学习资料如果你是零基础小白，想快速入门Python是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以找到适合自己的学习方案包括：Python激活码+安装包、Python web开发，Python爬虫，P
数据分析课程笔记数据分析简介数据分析流程jupyter和conda的使用condajupyter notebookmatplotlib什么是matplotlib基本要点设置图片大小调整X或者Y轴上的刻度数据分析简介什么是数据分析数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析流程jupyter和conda的使用命令重名名condaconda : dat
Python作为一门学习上手快、代码优雅的编程语言，一直以来都是最热门的几种语言之一，Python一直有胶水语言之称，应用场景相当广泛，在当下数据分析的热潮中，Python有效将各种技术...
用数学模型捕捉变量间的统计规律，并用它解决实际问题。想快速建立 baseline？用线性回归；变量太多或有共线性？用LASSO（选变量）或岭回归（稳系数）；关系不是直线？用非线性回归（变量变换或迭代算法）；永远记住：没有“最好”的模型，只有“最合适”的模型——结合业务场景、数据特点和评价指标，才能选出最优解。回归分析就像一把“瑞士军刀”，掌握它，你就能从数据中挖出更多有价值的规律，而不是停留在“我
PY销售收入 = CALCULATE([销售收入],SAMEPERIODLASTYEAR('dDate'[Date]))销售收入(百万) = FORMAT([销售收入],"#,##,,.0M")毛利（百万） = FORMAT([毛利],"#,##,,.0M")销售收入同步差异 = [销售收入]-[PY销售收入]销售数量 = SUM('销售订单记录'[订单数量])销售成本 = SUM('销售订单记录
一，series构建1.通过list创建s1=pd.series([1,2,3,4,5,6])2.数组创建arr1=np.arange(16)s2=pd.series(arr1)3.通过字典创建dit={'name': '张三','age': '18''class': '三班'}s3=pd.series(dict)二，DataFrame构建1.构建字典类data={'a':[1,2,3,4]'b'
2026大数据计算机毕设大数据专业选题 基于Hadoop+Spark的优衣库销售数据分析系统 毕业设计|选题推荐|大屏|预测|深度学习|数据分析|数据挖掘
数据清理缺失值如果数据集含有分类属性，一种简单的填补缺失值的方法为，将属于同一类的对象的该属性值的均值赋此缺失值；对于离散属性或定性属性，用众数代替均值。更复杂的方法，可以将其转换为分类问题或数值预测问题噪声数据识别出噪音将其去除 -- 比如孤立点的识别利用其它非噪音数据降低噪音的影响，起到平滑（smoothing）的作用 -- 分箱（binning）方法可以用于平滑噪音。例如，将年收入的缺失值填
不仅如此，由于在过程中破坏了原表的结构，这次分析的所有动作都变得“一次性”：假如我现在改变分析的维度，基于产品小类来做分析，那我所有的步骤都得全部重做一遍。在以往的情况下，如果用合并，那么还是老样子，会遇到数据膨胀的问题。另一方面，相比以往做大宽表的方式，主题模型仅在分析时根据维度自动进行必要的合并、聚合计算，也让整体性能更上一个台阶，带来更顺滑的分析体验。在分析完各门店的差距之后，如果还想从新的
Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。
WES与WGS数据线粒体DNA数据分析及检测工具
整合超1万+工具，覆盖基因组、转录组、单细胞、蛋白质组、癌症基因组等全领域分析。：请在本文后留言，表明要进交流群，然后加微信 usegalaxy 为好友，拉你进群。（如Verkko、Hifiasm混合组装），攻克高重复基因组难题。优先技术响应、定制化工具部署、阶梯式能力培养，请加入「Galaxy生信星球」。：自动计算变量分布、统计检验，输出出版级三线表（Table 1）；：Circos圈图绘制功能
库普曼算子比较法 (Koopman Operator Comparison) 是一种基于数据驱动的系统识别方法，可以用于分析非线性动力系统，并预测其未来状态。该方法利用观测数据构建库普曼算子，进而提取系统的动力学信息，如特征值、特征函数等，并用于预测系统未来的行为。本文将介绍库普曼算子比较法及其在Matlab中的实现方法，并通过实例分析该方法的优势和局限性。1. 引言在许多现实世界的问题中，如天气
df = pd.read_excel(‘描述统计.xlsx’)df.columns = [‘序号’,‘员工姓名’,‘月销售额’]df = df.drop(columns=[‘序号’,‘员工姓名’])df_cut = pd.cut(df[‘月销售额’], bins = range(8, 37, 4))# 在指定的端点值划分区间cut_count = df[‘月销售额’].groupby(df_cut
目录一、数组的创建1、直接创建法创建一维数组创建多维数组数组信息数据类型数据类型的转换特殊数组的生成改变数组形状2、导入图片数据二、索引与切片1、索引2、切片切出数组的前两行切出数组的前两列切出前两行的前两列切出以及第一行和第三行,第三列第四列第五列三、数组倒序将图片进行上下翻转（即将横坐标倒序）将图片进行左右翻转（即将列坐标倒序）四、联级操作1、按列拼接2、按行拼接3、镜像效果五、常用函数1、能
同时，需要对数据进行保护和安全性处理，防止数据泄露和滥用。4.实施采集：实施采集，采集到的数据需要存储到数据库中，可以使用关系型数据库，也可以使用NoSQL数据库，具体根据实际情况来定。1.明确数据需求：首先需要明确自己需要哪些数据，需要哪些属性、变量等信息，这有助于确定数据采集的方向和范围。5.数据清洗和处理：采集到的数据可能存在噪声、重复、错误等问题，需要进行数据清洗和处理，以确保数据质量。2
pandas常用数据类型Series创建Series切片和索引numpy能够帮我们处理处理数值型数据，但除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等，pandas除了处理数值之外(基于numpy)，还能够帮助我们处理其他类型的数据。常用数据类型Series 一维，带标签数组DataFrame 二维，Series容器Series创建Series 一维，带标签数组import pandas as pdt
在电商平台中，关键词推荐是提高用户购物体验和销售业绩的一个重要手段。它的重要性体现在以下几个方面：提升购物体验：通过关键词推荐，电商平台可以根据用户的搜索意图和行为来向其推荐相关的商品。这样可以帮助用户更快地找到自己需要的商品，提高购物体验和满意度。增加销售额：关键词推荐可以帮助提高产品的曝光率和购买率，从而增加销售额。如果将推荐的商品和用户的兴趣点或搜索历史高度匹配，会大大提升购买转化率，促进销
流水线
1.背景介绍数据分析与运营是当今企业中不可或缺的一部分，它有助于企业更好地理解其客户、市场和业务流程，从而提高其竞争力和效率。然而，数据分析与运营的实践中存在许多挑战，例如大数据、实时处理和复杂模型等。因此，在本文中，我们将讨论一些实践中的技巧和方法，以帮助读者更好地应对这些挑战。在本文中，我们将从以下几个方面入手：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式...
职场升职必备：如何写一份高质量的数据分析报告？作为职场人，在日常工作中肯定少不了要写月报、年报等各种分析报告。虽然时下数据分析已成为人人必备的技能，但不会写数据分析报告的人还是很多，大多数人的通病是分析报告只是呈现数据、罗列事实，但却没有结论，或者结论不明确。一张只有事实或数据的图表报告是不完整的。而规范的数据报告是这样的：标题：图表的主题是什么？论点：图表表达的观点是什么？论据：图表本身，观点的
这里列出了项目部分代码及结果。由上面的透视表和折线图可以看出，2011-2014年的发货成本 逐年上升，而且每年的各个月份的发货成本也呈上升趋势；但 是，2015年出现了新的情况！2015年只有7个月的统计数据， 但是这7个月的发货成本逐月降低，而且远远小于前4年的发货 成本，这很可能是由于2015年物流业的飞速发展使得发货成本 大大降低，所以，之后的进货成本也极有可能大大降低！
最近分析了一个儿童视力数据，记录一下。有需要数据的小伙伴可以去下载。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport reimport osimport seaborn as snsimport scipy.stats as ssplt.rcParams['font.family'] = ['Sim
对于执行edu_class变量数据编码和缺失值填充的代码，以下哪个Python代码片段不能正确实现所提供的操作？
本文介绍了使用Python selenium库操作Firefox浏览器的示例代码，包括浏览器驱动配置、多标签页操作和百度搜索功能。同时提供了Markdown编辑器的使用指南，涵盖了基本语法、快捷键、标题样式、代码高亮、表格制作等核心功能。还介绍了编辑器新增的拖拽图片、数学公式、甘特图等特色功能，并提供了Python学习资源和问题反馈渠道。
本文的目的是为时间序列预测提供一个全面的探索性数据分析模板。EDA是任何类型的数据科学研究的基本步骤，它允许理解数据的性质和特性，并为特征工程奠定基础，而特征工程反过来又可以显着提高模型性能。我们描述了一些最常用的时间序列EDA分析，这些分析可以是统计/数学和图形。这项工作的目的只是提供一个实用的框架来开始，后续的调查需要根据所检查的历史系列的类型和业务背景进行。作者：Maicol Nicolin
京东商品详情页中的评价，有多个分类：【全部评价】、【晒图】、【视频晒单】、【追评】、【好评】、【中评】、【差评】。实例网址：https://item.jd.com/100005185609.html；4.请求代码示例，支持高并发请求（CURL、PHP 、PHPsdk 、Java 、C# 、Python...）采集结果可导出为Excel、CSV、HTML、数据库等多种格式。用户名、评价正文、颜色、内
2026大数据毕业设计选题宝典第一期发布，涵盖50+热门选题，涉及数据挖掘、机器学习、可视化分析等领域。选题按应用场景分为5组：第一组包括超市销售分析、城市污染监测等；第二组聚焦医疗健康与消费分析；第三组关注电商平台与社交媒体数据；第四组包含二手房、彩妆销售等专题；第五组涉及医疗健康与旅游数据分析。后续将推出更多选题，提供源码项目、定制开发等服务。本文为大数据专业学生提供毕业设计选题参考，助力顺利
淘宝商品详情接口，京东商品详情接口，1688商品详情接囗，拼多多商品详情接囗，虾皮商品详情接口，lazada商品详情接口
数据分析是Python的一项强大功能，主要通过使用像Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn等库来实现。下面是一个简单的数据分析示例，包括数据清洗、可视化和统计分析：登录后复制import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pypl...
1.背景介绍在当今的大数据时代，数据分析已经成为企业决策的重要工具。然而，随着数据量的增长，数据的处理和分析变得越来越复杂。为了解决这个问题，许多企业开始使用消息队列来进行数据处理和分析。消息队列是一种在分布式系统中用于处理异步任务的技术，它可以有效地处理大量数据，并且可以保证数据的一致性和可靠性。2.核心概念与联系2.1 消息队列消息队列是一种在分布式系统中用于处理异步任务的技术...
Python数据分析入门补充知识：numpy中的索引和切片。
1.微财数据分析一面：技术面1.1 现场写2个sql题：1）table1有no，name, table2有no,name，写出table1有而table2没有的no和name。延展问：在python的dataframe里怎么表示，在excel中表示。2）写出最近登陆的设备码。1.2 问pandas中iloc和loc的区别。二面：主管面2.1自我介绍2.2为什么从上家公司离职2.3介绍岗位相关的业务
文章目录任务说明数据处理步骤文本分类思路具体代码实现以及讲解通用部分：数据读取+预处理+类别编码1.字段读取2.预处理：拼接+整理格式扩展知识3.类别编码思路1思路2任务说明学习主题：论文分类（数据建模任务），利用已有数据建模，对新论文进行类别分类；学习内容：使用论文标题完成类别分类；学习成果：学会文本分类的基本方法、TF-IDF等；数据处理步骤在原始arxiv论文中论文都有对应的类别，而论文类别
在本文中，您将学习到使用R语言进行数据分析的关键技能，例如使用`ggplot2`绘制令人惊叹的图表，使用`dplyr`和`tidyr`包进行数据整理和转换，以及实用技巧，例如如何优雅地操作数据。通过本文的指导，您可以更加高效地进行数据分析，并将这些分析结果以更清晰、优美的图表呈现出来。
PandasPandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）。Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是Numpy（提供高性能的矩阵运
文件-选项-自定义功能区-不在功能区中的命令-新建组-power view-添加-确定。文件-选项-加载项-com加载项-转到。如何加载power pivot。如何加载power view。
【作者介绍】专业书籍《数据实践之美》作者之一。从数据分析师到数据分析运营管理者。互联网行业：从0到1搭建数据分析部门。快消行业：服务过世界500强企业数据项目。经手过数据治理、数据分析、BI、数据中台设计、数据运营、用户画像等数据应用及企业整体解决方案；熟悉前沿的数据产品、数据运营体系。【它的诞生】曾和一个从事数据服务多年的创业朋友交流，他总结多年的创业经验说在企业实际服务中，技术实现不是第一位，
使用的软件：office365。解决问题，Excel在做数据透视表时,有时有蓝框，有时没蓝框。如下。EXCEL的xls和xlsx生成数据透视表的区别，以及调出统一的数据透视表。
导读：我们都着眼于如何使用现有的库来避免重复工作，从而使程序开发工作事半功倍。通常，开发大量原始代码是一个费时费力的工作，为了避免这种情况，我们会尽可能多地使用库中已有的类来创建对象，通常仅需要一行代码。因此，库能够帮助我们使用适量的代码执行重要的任务。本文介绍数据科学中会经常使用多种Python标准库、数据科学库和第三方库。01 Python标准库16 / 29Python标准库提供了丰富的功能
相关内容转录组线上/线下时间：2023/09/15-2022/09/17临床基因组学线上/线下时间：2023/11/17-2023/11/19宏基因组线上/线下时间：2023/11/24-2023/11/26扩增子线上/线下时间：2023/10/13-2023/10/14链接：http://www.ehbio.com/Training/近几年测序成本急速降低，基因组测序逐渐成为临床上的常规检测。临
,今天呢，博主把之前做过的一个小课题拿出来展示一下，当然这个课题呢做的工作量很大，也用到了很多可以参考的技术和代码，做数据分析工作的可以尝试学习学习。
视频内容请移步Bilibili：https://space.bilibili.com/542601735缘起和简介自我介绍浙江大学 医学院 神经生物学 博士后中国科学院大学 微电子学与固体电子学 博士擅长进行以数据为驱动的医学研究。研究内容涉及人工智能在临床医学中的应用、脑卒中神经生物机制与预后、帕金森的影像学鉴别等。暂别影像组学，开启新篇章。辗转于化学、光电、物理、医学的历程，与未达成的北大梦。
1、机器学习的目标是使学得的模型能很好地适用于新样本，而不是仅仅在训练样本上工作得很好，学得模型适用于新样本的能力，称为______泛化：学得模型适用于新样本的能力（具有强泛化能力的模型能很好地应用于整个样本空间）线性回归、对数几率回归、决策树、支持向量机、贝叶斯分类器、神经网络。机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。：用来描述样本属性的输入数据，是模型用来“理解问题
同时，通过对城市餐饮行业的空间分布和市场特征的深入理解，为城市规划和商业发展提供有益的参考，推动城市餐饮业的可持续发展。随着城市化的不断推进和经济的发展，餐饮行业在城市中扮演着重要的角色。模块的界面设计包括用户注册与登录界面，以及上海餐饮数据的可视化展示界面，旨在提供用户友好的交互体验和直观的数据分析结果展示。该系统采用Python语言开发，充分利用了其强大的数据处理能力和丰富的可视化库，如Pan
Python是一种计算机程序设计语言，具有简洁性、易读性以及可扩展性，相较于其他语言学习起来更加容易。随着互联网的发展，Python知识也被越来越多的人所熟知。但还是有很多人不了解它究竟可以用来做什么，接下来就跟随我们了解一下吧！
数据可视化工具,常用的数据可视化工具,免费的在线数据可视化工具,Web的数据可视化工具
D.可视化报表可以帮助决策者全方位的了解进销存各个业务环节的好坏程度。多维透视分析可以帮助经销商来优化进销存各环节业务流程行为，以下说法正确的是。A.提高在单位时间内进销存的周转速度。C.库存货品要保证充足，越多越好。B.进销存三个环节属于事实表。
数据挖掘
——数据挖掘
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
北京朝阳AI社区
魔乐社区
