本文基于Mongo DB为例实践matebase的使用，将以“原生查询”为入门经历记录。轻松浏览数据，即使你不是分析师，Metabase也能让你感觉自己是分析师。

在数据处理、特征工程时，往往需要按照时间段来统计特征，例如计算间隔天数、最近一个月、最近3个月、最近半年、最近一年某用户的行为数据，那么如何计算筛选这些时间点呢？

做为数据分析、算法研发者，数据分析可视化IT技能一般都比较弱，或者不具备，迫切需求低代码工具，快速把数据分析结果展现给客户，本文从Python可视化工具、Python Web框架等维度对比分析低代码技术方案。

列表（List）是 Python 中最常用的数据结构之一，它是一个有序、可变的集合，可以存储任意类型的元素。以下是列表的定义及常见用法，包括拼接、增加数据、插入数据、删除数据、计算差值、相加、清空等操作，与字典和pandas结合使用场景比较多。

基于大数据人工智能和Python工具视角，简明介绍常用的特征工程和过程，在数据清洗中重点实践数据离群值及其工具PyOD，在特征预处理中使用SKlearn重点实践数据归一化与标准化，以及One-Hot编码、数据变换实践。

基于Python实践工业大数据相关分析有什么用，能给出什么样的结论？相关分析是大数据一个最重要的核心思维，本文重点基于Python，以及Pandas工具实践复相关分析算法，并以实际工业大数据场景回答相关分析的用处和结论。

获得相关系数有什么用呢？简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。本文基于Pandas实现相关系数及其散点图分析。

使用python，以运动位置与速度，预测短期用电量为例实践卡尔曼滤波预测应用，ChatGPT在这次实践中发挥了助手的作用，通过理解用户问题并提供相关知识和指导，帮助解释卡尔曼滤波算法的原理和步骤，给出代码实现的建议和提示，提高工作效率和准确性。

我们在数据分析工作中，经常遇到没有直接数据的情况，对于曲线图情况，我们需要解析曲线图中的数据。

我们在设计、训练Tensorflow神经网络时，无论是简易的BP神经网络，还是复杂的卷积神经网络、循环神经网络，都要面临梯度爆炸、梯度消失，以及数据越界等一系列问题，这也是计算机资源和数学原理所决定。通常，我们在模型训练过程中，特别是非图像识别模型，经常会出现Loss（损失）与gradients（梯度）的Nan情况，接下来我们一起讨论此实践所遇到的情况，以及解决方案