Excel基础应用常用函数条件计算累计数据条件求和条件格式业务数据分析的必备技能就是Excel，其实是一个入门级的技能，虽然说在数据分析的发展阶段中，慢慢Excel的作用慢慢的减退，更多的是算法，python代码能力。但是，Excel是业务面里的必须要掌握的职业技能，其实说到底还是那一句话，不懂业务的程序员不是一个好的程序员。常用函数条件计算累计数据条件求和条件格式...

拉勾网数据清洗及统计分析第一步:批量处理数据第二步：合并数据第三步：简单了解数据进一步处理数据第四步：数据统计分析分组统计 文件下载： 用于博客系列文章pandans的学习文件.zipimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt第一步:批量处理数据  面临的是一个和之前不一样的情况，有好多个文件要操作.查看

python基础数据类型数字类型练习题字符串练习题输入和输出功能二级目录三级目录  这里主要是写python常用的基础知识，不会面面俱到，这里介绍一个网站菜鸟教程可以帮助同学们迅速打好基础数据类型  Python3 中有六个标准的数据类型：Number（数字）String（字符串）List（列表）Tuple（元组）Set（集合）Dictionary（字典）  Python3 的六个标准数据类型中：

常用函数字符串函数数学函数时期时间函数分组合并函数逻辑函数字符串函数 CONCAT(str1,str2,…)  把多个文本字符串合并成一个长字符串()，除NULL外mysql> select concat('CDA','数据', '分析');+------------------------------+| concat('CDA','数据', '分析') |+---------------

插值法线性插值最近邻插值如何寻找四个点 在图像几何变换时，无法给有些像素点直接赋值，例如，将图像放大两倍，必然会多出一些无法被直接映射的像素点，对于这些像素点，通过插值决定它们的值。于是，产生了图像插值算法。 插值法主要可以分为两类，一类是线性图像插值方法，另一类是非线性图像插值方法 那么在传统的插值方法如最近邻插值，双线性插值以及双三次插值等都属于线性插值方法。这类插值方法在图像插值过程中采用同

函数文件function [lb,ub,dim,fobj] = Get_Functions_details(F) //Get_Functions_details 为函数名switch F// Get_Functions_details函数中的F形参选择，赋值给lb,ub,dim,fobjcase 'F1'fobj = @F1;lb=-100;ub=100;dim=30;

插值法线性插值最近邻插值如何寻找四个点 在图像几何变换时，无法给有些像素点直接赋值，例如，将图像放大两倍，必然会多出一些无法被直接映射的像素点，对于这些像素点，通过插值决定它们的值。于是，产生了图像插值算法。 插值法主要可以分为两类，一类是线性图像插值方法，另一类是非线性图像插值方法 那么在传统的插值方法如最近邻插值，双线性插值以及双三次插值等都属于线性插值方法。这类插值方法在图像插值过程中采用同

函数文件function [lb,ub,dim,fobj] = Get_Functions_details(F) //Get_Functions_details 为函数名switch F// Get_Functions_details函数中的F形参选择，赋值给lb,ub,dim,fobjcase 'F1'fobj = @F1;lb=-100;ub=100;dim=30;

粒子群算法PSO背景介绍算法介绍鸟群觅食算法&鸟群背景介绍算法介绍  粒子群算法，英文全称为Partricle Swarm Optimization，所以简称为PSO算法，它是基于迭代的进化算法，也就是说下一个结果是基于上一个结果所传递的信息，并更新后的结果。PSO算法是基于鸟群觅食的行为所提出来的算法。所以在了解PSO算法需要了解鸟群是如何觅食的。鸟群觅食  故事一：  假设有若干个食物

数据分析 开篇之学习路线首先，本人做一下自我介绍，目前就职于某知名大厂的NLP模型训练师，也是一名非全研究生在读学生，导师是国内计算机领域排名第15名的潘正祥教授（Guide2Research可查），研究方向是优化算法方向。其次数据挖掘也是我感兴趣的方向，之后会在CSDN上不定期发表自己的学习心得，大多是干货，但是更多的希望和大家一起探讨学习。话不多说 ，我说一下数据挖掘和数据分析的关系，我认为数