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def to_excel(data,row):length = len(data)number = length //rowfor i in range(number+1):data[i*row:(i+1)*row].to_excel('./path.xlsx',index=False)
小白一枚~求带走
文章目录4.1 学习目标4.2 内容介绍4.5 代码示例4.5.1 导入相关和相关设置4.5.2 读取数据4.5.3 简单建模4.5.4 模型调参4.6 经验总结4.1 学习目标学习机器学习模型的建模过程与调参流程完成相应学习打卡任务4.2 内容介绍逻辑回归模型:理解逻辑回归模型;逻辑回归模型的应用;逻辑回归的优缺点;树模型:理解树模型;树模型的应用;树模型的优缺点;集成模型基于bagging思想
文章目录1.常用数据分析方法?数据分析方法概览对比分析1对比分析2漏斗分析法拆解分析综合分析法2. 如何打通数据与业务?经营数据拆解基于业务确定核心指标数据治理/数据ETL数据与业务的相互赋能3.【案例】滴滴优享的商业逻辑滴滴产品线简介从产品说起还原事实网约车之特快豪车用户画像这些用户怎么办?基于数据驱动的全新业务线-优享(…/全网最全数据分析师面试干货-业务逻辑篇.assets/v2-fd07bcdfa2892ee061ae4581644328e4_xs.jpg)]胖熊酱以下内容如有借鉴,均
Table of Contents2.3.1 载入各种数据科学与可视化库2.3.2载入训练集和测试集2.3.3 总览数据概况2.3.4 判断数据缺失和异常2.3.5 了解预测值的分布2.3.7 用pandas_profiling 生成数据报告总结2.3.1 载入各种数据科学与可视化库#导入warnings包,利用过滤器来实现忽略警告语句。import warningswarnings.filter
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亲测有用!!还顺便将页面窗口通过分辨率调节不能适应窗口大小变化的问题nice!!!







