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数据分析—论文数据统计目录1.1任务说明1.2数据集介绍1.3arxiv论文类别介绍1.4具体代码实现1.4.1导入package并读取原始数据1.4.2数据预处理1.4.3数据分析及可视化1.1任务说明任务主题：论文数量统计，即统计2019年全年计算机各方向论文数量赛题的理解、使⽤ Pandas 读取数据并进⾏统计；学习 Pandas 的基础操作；1.2数据集介绍数据集来源：： https://

目录数据的关联性seabornseaborn主题sns.despine散点矩阵气泡图数据的分布性茎叶图直方图密度图树图数据的关联性数据的关联性，其核心就是指量化的两个数据间的数据关系。关联性强，是指当一个数值增长时，另一个数值也会随之发生变化。相反地，关联性弱，是指当一个数值增长时，另一个数值基本不会发生变换。数据的关联性主要有正相关、负相关、和不相关关系。seabornseaborn主题Dark

内容介绍1.载入各种数据科学以及可视化库：数据科学库pandas、numpy、scipy；可视化库matplotlib、seabon；2.载入数据：载入训练集和测试集简略观察数据（head()+shape);3.数据总览：通过describe（）来熟悉数据的相关统计量通过info()来熟悉数据类型4.判断数据缺失和异常查看mei’lie 的存在空情况异常值检测5.了解预测值的分布总体分布概况查看s

目录目标一、逻辑回归1.1概念1.2回归于分类的区别1.3原理二、决策树模型2.1概念2.2决策树模型的优缺点三、集成模型集成方法四、模型评估方法五、代码示例目标学习在金融分控领域常用的机器学习模型学习机器学习模型的建模过程与调参过程一、逻辑回归优点训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关；简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响；适合二分类问

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目录实现目的实现原理实验环境实验步骤实验一：利用在线调试工具制作简单的折线图实验二：本地利用echarts绘制柱状图制作一个柱状图实现目的熟悉echarts数据可视化的使用方法实现原理echarts是百度开发的前端可视化类库，现在已经成为Apache软件基金会的顶级项目，在可视化领域使用广泛。本实验主要介绍echarts的基本使用，并生成一些简答的图表。通常会先将echarts下载下来，在本地导入

2020年全国高校计算机能力挑战赛第三部分：大数据分析（hive）product.csv 链接：https://pan.baidu.com/s/1dGap6B_ub_bucx4BzfgH-w提取码：nu68sales.csv 链接：https://pan.baidu.com/s/1nsi6Hd5ah7Fc_0mqhK2xEw提取码：s08r数据说明：Product：产品表product_id, 产

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第二章：数据清洗及特征处理#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-""":Description: 记得些注释呀:Owner: xiaofeng_zhao:Create time: 2022/1/29"""import pandas as pdimport numpy as nppd.set_option('display.max_columns',N