登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
大家有没有发现，让ChatGPT写个简单文案很棒，但一旦任务复杂起来就不行了？比如让它"分析20家科技公司并给出投资建议"，它要么回答太浅显，要么逻辑混乱，要么信息过时。根本原因是：一个人再厉害，也干不过专业团队。AI也是如此。单个大模型就像"万能型员工"，什么都会一点，但什么都不精通。那怎么办？答案是：多智能体系统 - 让多个专业AI协作，就像组建一个专家团队。
你是否曾好奇，那些强大的 AI 助手是如何做到不仅能聊天，还能帮你查询信息、执行计算的？今天，我们就来揭开这层神秘的面纱，亲手构建一个属于自己的、简易版的 AI Agent。
🍅 硬核资料：关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。🍅 技术互助：技术群大佬指点迷津，你的问题可能不是问题，求资源在群里喊一声。🍅 面试题库：由技术群里的小伙伴们共同投稿，热乎的大厂面试真题，持续更新中。🍅 知识体系：含编程语言、算法、大数据生态圈组件（Mysql、Hive、Spark、Flink）、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成
ChatGPT会自动分析性能测试结果并给出结论和建议......
本项目运用 Python爬虫技术爬取电影Top250网页数据，使用BeautifulSoup和正则表达式进行解析，存于excel和sqlite数据库中。数据可视化应用Flask 框架，使用Echarts呈现电影评分分布图，使用jieba进行文本分析，WordCloud生成电影“词云”。
豆瓣9.6《Python+Excel》，让你飞速学会数据分析
NumPy(Numerical Python) 是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型，使其具备了构造复杂数据类型的能力。是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：高性能科学计算和数据分析的基础包ndarray，多维数组，具有矢量（向量）运算能力，快速、节省空间矩阵运算，无需循环，可完成类似
对超高维度数据进行预处理降维，然后使用随机森林进一步降维
本文讨论了在Java中构建高效的数据分析与处理平台的关键技术和实现方法。通过合理的架构设计和技术选择，开发者可以构建出稳定、高效的数据分析平台，为用户提供优质的数据服务和分析体验。Java提供了丰富的数据处理和分析工具和库，如Apache Spark、Apache Hadoop等，用于处理大规模数据集和执行复杂的数据分析任务。在这个例子中，我们利用了Spring Data MongoDB来实现数据
特征工程(Feature Engineering)对特征进行进一步分析，并对数据进行处理。常见的特征工程包括：异常值处理、缺失值处理、数据分桶、特征处理、特征构造、特征筛选及降维等。异常值处理常用的异常值处理操作包括BOX-COX转换(处理有偏分布)，箱线图分析删除异常值，长尾截断等方式当然这些操作一般都是处理数值型的数据。BOX-COX转换关于BOX-COX转换，一般是用于连续的变量不满...
Day45. 数据分析实战（1）：超市运维数据分析文章目录Day45. 数据分析实战（1）：超市运维数据分析前言一. 读取数据二. 看哪些类别的商品比较畅销三. 哪些商品比较畅销四. 不同门店的销售额占比五. 超市客流高峰时间段总结前言本文主要是利用超市的运营数据进行分析，通过分析，对超市近期的运行状况有一定的直观了解。看能否得到些有用的消息来改进或者优化现有的运营方式，包括销售手段，客户经营等帮
Python 中 Pandas如何将数据处理后保存csv文件文件读写基础语法Pandasto_csv
遗传标记(Genetic marker)是研究遗传多样性的有效手段，在遗传学研究 中，遗传标记主要应用于连锁分析、基因定位、遗传连锁图谱的构建、 种质资源鉴定与分类等研究中。通常将 DNA 分子标记技术分为基于 Southern 杂交为基础的分子标记技术(如 RFLP、染色体原位杂交等)、基于PCR 的分子标记标记技术(如 RAPD、SCAR、AFLP、SRAP、SSR、ISSR、InDel 等)
很多人可能会有这样的疑问，数据分析Excel挺强大的，会Excel就行，为什么还要去学python？是的，Excel和python对于数据分析而言，这两者都只是不同的工具而已。很多人学习python，不知道从何学起。很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。但，有一点我们要考虑，我们生活在大数据的时代，每一个人无时不
请求参数：q=女装&start_price=0&end_price=0&page=1&cat=0&discount_only=&sort=&page_size=&seller_info=&nick=&ppath=&imgid=&filter=采集字段包括关键字文本值，产品标题，店铺名称，产品价格，付款人数，商品链接，店铺名，品牌，发货地等。采集结果可导出为Excel，CSV，HTML，数据库等多种
python的数据结构基础与数据处理方法
一、NUMPY1.创建ndarrayimport numpy as npimport numpy as np #导入numpya1=np.array([1,2,10,4]) #利用列表构建一维数组, array里得是同一数据类型,可以是列表，元组，数组或其他序列a2=np.array([[1,2,3,4],[4,15,6,17]])#利用列表构建二维数组，可以理解为矩阵a3=np.zeros(10
在Pandas中，过滤或处理空值（通常表示为NaN，即“不是一个数字”）是一项常见的数据清洗任务。
前文分享了文本张量表示方法，这次分享文本数据分析。关于NLP的文本数据分析，主要是了解标签数量、句子长度、词频及词云等。全文以一数据集做依托分析说明。
使用k均值算法，首先要选定数据中的群集数（k）。它会随机选取数据中的k个点，计算每个数据点到最初选取的k个点之间的距离。然后把每个群集的中心指定为新的集群中心。重复该过程，计算每个点到每个群集中心的距离，并将其分配给一个群集，然后选择一些新的中心。由于人眼只能看到三维空间中的事物，所以需要减少数据的维数（至少要降至3维）。主成分分析（PCA）是一种投影技术，用于减少数据集的维数。其工作原理是在数据
Python----数据分析-matplotlib.散点图案例处理已知某地3、10月份的气温，绘制散点图初设计码：from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import font_manager#设置字体my_font=font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\......
离线数据分析
1 读取数据1.1 导入库import numpy as npimport pandas as pd1.2读取数据1.2.1读取train.csv并将列索引改为中文data = pd.read_csv('data/train.csv')data.columns = (['乘客ID','是否幸存','乘客等级','乘客姓名','性别',
第五章 自然语言处理案例——电商评论需要使用missingno包预览缺失值。（最好都看完再进行操作）开始直接pip install missingno命令安装不上，在Anaconda里也没法直接搜到相应的包。找了半天博客，百度，在github上找到相应的包，下载相应的文件：网址：https://github.com/ResidentMario/missingno这个是别人写的包，解压后目录内...
根据鲸参谋数据显示，今年1月到2月份，线上电商平台（京东淘宝天猫）的蓝莓销量总计约48万件，同比去年涨幅46%；目前，市面上出现了一些国产蓝莓新品种，尽管价格相对较高，但仍然备受消费者热捧。综上所述，物美价廉的国产蓝莓凭借其出色的品质和亲民的价格，成功吸引了大量消费者的关注和购买，而未来国产蓝莓市场是否继续保持强劲的增长势头网盘，我们将持续监测。如想要查看京东（淘宝/天猫）全品类的销售数据（行业/
一、Pandas概述Pandas是数据分析三大剑客之一，是Python的核心数据分析库，它提供了快速、灵活、明确的数据结构，能够简单、直观、快速地处理各种类型的数据，具体介绍如下所示Pandas能够处理以下类型的数据：1.与SQL或Excel表类似的数据2.有序和无序（非固定频率）的时间序列数据3.带行、列标签的矩阵数据4.任意其他形式的观测、统计数据集Pandas提供的两个主要数据结构类Seri
写在最前：最近工作一直在忙，终于能得空写篇文章。本篇文章是以一个案例的方式呈现一些数据分析相关知识。涉及详细的分析思路及多种分析方法，如多维度拆解、假设检验、相关性分析、回归分析，适用问题场景是：如何把有限的资源投放到有效的地方才能发挥出最好的效果（比如商品价格和满意度对新增用户同时有影响，这时重点关注哪个）。通过本文的学习，相信你能积累一些解决实际问题的经验。一、项目背景公司发现汽车销售额自一年
到了年末了，想必各位还有几天也就都放假了，俗话说先苦后甜，放假之前的日子总是最忙的，年终总结，各种会议....各大平台早已纷纷推出用户的“年度账单”、“年度歌单”、“年度健身数据”等，这些数据迅速地占据了众多人的朋友圈版面，或炫耀、或概叹、或惊讶，通过平台多角度的汇总信息中，用户们似乎重新地认识了自己。同时，公司的内部系统中，诸如OA、ERP、CRM、BI等都积累了大量员工...
实现方式1： 手动 df['data'].map({'one year': 1, 'two year':2})1、数值缩放：标准化、归一化、L1/L2正则化、robust_scale、取对数log、softmax等。对于连续变量是否存在其他值表示缺失值的情况，可以先转化为数值变量再进行分析，例如如果是用空格代表缺失值。实现方式1：pandas.factorize(df['country'])[0]
数据分析（DA）和数据开发/数据仓库工程师（DE）究竟有什么区别，工作职责和工作内容上的差异是什么？一般都知道，数仓偏开发，主要是技术层面的工作，负责ETL、数仓、分布式计算、大数据运维等。数分偏业务，通过分析数据、建模、搭建指标体系，找出规律，给业务赋能。数仓同学日常负责一个业务整个数据体系的构建，也就是传说中的“数据仓库”。这个仓库中既有最底层的明细数据表，也有一层一层做过计算和组合的聚合数据
通过布尔索引选择数据，可以通过条件，或者是区间，来选择我们所需的数据集。在实际的数据分析过程当中，有很多情况，是需要通过布尔索引，来判断选择所需要分析的子数据集。掌握好布尔索引操作，是对数据切片选择的一个很好的补充。布尔索引的与或非操作，比较抽象，建议大家通过对照实际筛选出来的数据集，进行联系。
如何从上述函数中选择适合的函数，这取决于函数的操作对象。下面介绍了三种方法的使用。
MATLAB 在数据处理和图形绘制方面功能强大，提供了丰富的函数库和灵活的可视化工具，使得用户可以高效地进行数据分析与展示.2.MATLAB 可以从多种格式读取和写入数据，包括文本文件、Excel 文件和二进制文件。MATLAB 提供多种统计和数学工具，包括描述性统计、线性回归、聚类分析等。.mean、median、std：计算均值、中位数和标准差。常用属性包括线型、颜色、标记、标题、坐标轴标签等
（1）NumPy）是 Python 中最重要的数值计算库之一，用于进行高性能的多维数组运算和数学函数操作。（2）特点：提供强大的N 维数组对象ndarray；支持快速的矩阵/向量计算；内置大量的数学函数（如summeanexpsinlog等）；支持广播机制，让不同维度数组之间可以直接运算；是许多其他科学计算库（如 Pandas、SciPy、TensorFlow）的底层基础ndarray是 NumP
本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。
泰坦尼克号数据分析报告数据链接：https://www.kaggle.com/c/titanic/data观察数据图（1）由图可知，在age/cabin/Embark 字段中有缺失，在之后的分析中会做相应的处理。基本特征由图2.3.4可知，共有人数891人，男性577人，女性314 人，生还人数有342人占总人数的38%，其中男性...
Python以其简洁的语法、丰富的库支持和广泛的应用场景，成为了现代编程和数据科学领域不可或缺的一部分。无论是初学者还是资深开发者，都能从中找到适合自己的学习路径和开发工具。通过本文的介绍和代码案例，希望读者能够感受到Python的魅力，并在实际项目中加以应用，解锁更高效、更智能的编程和数据分析之旅。
老外最喜欢的美食圣地是不是你家？老外最喜欢的口味是什么？老外最喜欢的厨具是什么？
文章整理了111个数据分析的案例。
毕业设计：基于python垃圾分类管理系统 数据分析可视化 Django框架 Echarts可视化（源码）✅
Python数据分析——Pandas数据预处理目录特征选择/删除属性缺失值处理样本/数据选择删除样本/数据数据、属性、索引变换字符型数据修改数据合并、新增1.特征选择/删除属性（1）选择某个特征features =['feature1','feature2','feature3','feature4'...]data = data[features]#往里传入的是列表！！#注意pandas的Dat
PandasAI通过自定义LLM接口实现与DeepSeek模型的智能数据分析。
继续给大家分享一下数据分析在企业生产管理、采购与物流两大部门中需要用到的地方。我们来看一下百科中对生产管理是如何定义的：生产管理是对企业生产系统的设置和运行的各项管理工作的总称 。又称生产控制。其内容包括：1．生产组织工作。即选择厂址，布置工厂，组织生产线，实行劳动定额和劳动组织，设置生产管理系统等。2．生产计划工作。即编制生产计划、生产技术准备计划和生产作业计划等。3．生产控制工...
使用k均值，DBSCAN，HDBSCAN，等无监督方法进行客户聚类数据分析，计算评价指标Inertia:Inertia，Silhouette Score，，Davies-Bouldin Score ，Calinski-Harabasz Score等
相关性分析是对传感数据分析的定性分析，即明确两两传感数据是否存在线性关系的定性。对于多传感数据分析而言，明确了两两传感数据之间的强相关性之后，需要定量化地表述两者之间的线性关系，即采用线性建模的方式。本文正文内容以上就是本节对传感数据线性回归分析的内容，本文简单介绍了传感数据一维线性回归分析中最小二乘法的Python实现（改为自己的数据集即可），对最小二乘法的具体使用，可见传感数据分析-最小二乘法
在使用 Python 进行数据分析时，CSV（逗号分隔值）文件是一种常见的数据存储格式。下面将介绍使用numpy和pandas两种库导入 CSV 文件的方法。
主要涉及通过爬取济南市链家二手房数据，然后对数据进行处理，包括缺省值处理，高德地图获取二手房地址所属市区，经纬度等数据处理。然后通过python的flask框架编写后端接口，把数据响应给前端。然后前端通过AJAX请求数据，拿到数据以后通过bootstarp，JQuery，Echarts进行数据多维度的统计与展示；最后通过获取某个区划内一年内的房价数据进行的预测。主要功能涉及，数据源爬取，数据清洗，
“ 窗口函数，是面试数据分析师岗位的高频考点之一。”今天和大家一起聊聊窗口函数。如果还不知道窗口函数的同学，今天的分享一定会给你带来较多收获的。关于SQL，之前的《SQL基础概要》可以先看看。01—窗口函数的应用场景在讲什么是窗口函数之前，先来举几个在写SQL时，经常遇到的一些场景。【场景1】现在数据库中有一张用户交易表order，其中有userid（用户ID）、amount（消费金额）、payt
它像一把精准的手术刀，能将杂乱数据按规则切片，用聚合、转换等操作挖掘价值，从电商销售的区域洞察到用户行为的复购分析，处处都有它的身影。2. 需处理多层索引（如多列分组），用 reset_index()转成普通列，或学习 MultiIndex的高级索引（如 loc[('北京', '2025-01-01')]）。举个例子：分析全国销售数据时，按“地区”拆分后，计算每个地区的“总销售额”，最后合并成地区
数据分析
——数据分析
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
