1. 赛题背景校园一卡通是集身份认证、金融消费、数据共享等多项功能于一体的信息集成系统。在为师生提供优质、高效信息化服务的同时，系统自身也积累了大量的历史记录，其中蕴含着学生的消费行为以及学校食堂等各部门的运行状况等信息。很多高校基于校园一卡通系统进行“智慧校园”的相关建设，例如《扬子晚报》2016年 1月 27日的报道：《南理工给贫困生“暖心饭卡补助”》。不用申请，不用审核，饭卡上竟然能悄悄多出

文章目录1.挖掘背景与目标2.2 数据探索与预处理* 2.1 数据筛选2.2 数据去重2.3 删除前缀评分2.4 jieba分词3 基于LDA 模型的主题分析4.权重5.如何在主题空间比较两两文档之间的相似度本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第15章的数据——《电商产品评论数据情感分析》做的分析。旨在回顾对评论文本数据的处理和建模方法。1.挖掘背景与目标对京东平台上的热水器评

@字节跳动数据分析岗笔试笔试形式和内容由于关于字节跳动数据分析的笔试分享经验较少，参加了字节的笔试后，想做一个记录，就写下了这篇文章。不知道自己笔试过了没有，希望能收到面试邀请吧，同时也希望可以帮助到大家。如果你投的字节跳动的数据分析岗，并且收到的笔试邀请是满足如下图片显示的要求：那么笔试主要考的内容跟投递阿里巴巴数据分析简历后的测试内容题型相似。主要包含四个部分：第一部分是：言语理解、资料分析这

import pandas as pdimport numpy as npreplace方法：根据值的内容进行替换先分别创建一个Series对象和DataFrame对象![](https://img-blog.csdn.net/20180606141901905?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByaW50X2FuZF9yZXR1cm4

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首先，是通常的导入工作：In [1]: import numpy as npfrom pylab import plt, mplIn [2]: plt.style.use('seaborn')mpl.rcParams['font.family'] = 'serif'%matplotlib inline[/code]本节使用的主函数示例如下，由一个三角函数项和一个线性项组成：```code

import pandas as pdimport numpy as npreplace方法：根据值的内容进行替换先分别创建一个Series对象和DataFrame对象![](https://img-blog.csdn.net/20180606141901905?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByaW50X2FuZF9yZXR1cm4