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Python 实战|基于体检数据集的中风患病影响因素数据分析

cross_rate=data.groupby('高危组合')['中风'].apply(lambda x:(x=='是').mean()).sort_values(ascending=False)rate_bmi=data.groupby('BMI分级')['中风'].apply(lambda x:(x=='是').mean())corr_list = ['年龄','平均血糖','体重指数','高

#python#数据分析#开发语言
Python 电商用户分层实战:LRFM+K-Means 挖掘高价值客户,落地精细化运营前言

宏观营收可视化快速定位渠道、时段、月度业务问题;LRFM 四维指标比传统 RFM 更全面衡量用户忠诚度与价值;无监督聚类自动完成用户分群,替代人工筛选,效率更高;分层运营能精准分配营销预算,降低获客成本、提升留存与营收。

#python#kmeans#开发语言
Python 实战股票时间序列分析与预测:从数据可视化到双模型建模

股票市场数据是典型的时间序列数据,价格、成交量、涨跌幅等指标随时间连续变化,背后暗藏市场波动规律。本文基于 Python 全套工具链,完成一份完整的股票数据分析项目:从数据读取、清洗预处理、多维度可视化探索,再到线性回归与ARIMA两大模型搭建、效果对比,最后实现未来短期股价预测。全程附核心代码、结果解读与踩坑总结,适合数据分析入门、金融量化初学者参考学习。探查数据质量,完成数据清洗与标准化预处理

#python#信息可视化#开发语言
CSDN 博文:Python+pyecharts 复刻 B 站爆款动态人口赛跑图|1960-2024 世界各国人口排名轮播可视化

经常在 B 站刷到动态柱状赛跑图(Bar Chart Race),全球各国 GDP / 人口逐年动态排名变化,深色高级画风、自动轮播切换年份,视觉效果拉满。本文基于世界银行 1960-2024 全球人口数据集,使用pandas数据清洗 +时间轴组件,从零实现B 站同款深色风世界人口动态轮播排名图。项目核心目标:数据纯净:剔除全球汇总、大洲、收入分组、海外领地等无效数据,精准保留 195 个主权国家

#python#信息可视化#数据分析
Python 数据分析实战|2001-2024 全国婚姻登记数据完整挖掘(Pandas+Matplotlib+Pyecharts)

大家好,本文分享大一数据分析课程完整实战项目:基于国家统计局2001-2024 全国 31 省份结婚、离婚登记面板数据,从数据清洗、宽表转长表、时序趋势、地域空间可视化、离结比深度分析、动态时间轮播图全流程落地,完整覆盖Pandas数据预处理、Matplotlib静态绘图、Pyecharts交互式地图 / 玫瑰图 / Timeline 动态排行,适合数据分析入门练手、课程作业、课程设计参考。数据读

#python#数据分析#pandas
Python 百年奥运数据分析实战|Pandas 清洗 + Matplotlib/Pyecharts 可视化 + 拖拽大屏完整项目(附源码)

大家好,今天分享一套大一课内数据分析完整实战项目 ——1896-2016 百年奥运数据探索与体育强国分析,基于 Kaggle 经典奥运数据集,完整覆盖数据读取、多表关联、缺失值清洗、特征工程、多维探索分析、中国专题、交互式可视化大屏全流程,适合数据分析入门练手、课程大作业、期末报告。athlete_events.csv 运动员明细表。

#python#数据分析#pandas
Python 实战股票时间序列分析与预测:从数据可视化到双模型建模

股票市场数据是典型的时间序列数据,价格、成交量、涨跌幅等指标随时间连续变化,背后暗藏市场波动规律。本文基于 Python 全套工具链,完成一份完整的股票数据分析项目:从数据读取、清洗预处理、多维度可视化探索,再到线性回归与ARIMA两大模型搭建、效果对比,最后实现未来短期股价预测。全程附核心代码、结果解读与踩坑总结,适合数据分析入门、金融量化初学者参考学习。探查数据质量,完成数据清洗与标准化预处理

#python#信息可视化#开发语言
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