夜的独白

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2021年7月2日

摘要: python数据分析及特征工程(实战) * 1.数据分析 * 1.1单属性分析 * 1.1.1 异常值分析 1.1.2 分布分析 1.1.3 对比分析 1.1.4 结构分析 1.2多属性分析 * 1.2.1假设检验 1.2.2 相关系数 1.2.3 主成分分析PCA 2.特征工程 * 2.1 数据清 阅读全文
posted @ 2021-07-02 11:15 夜的独白 阅读(511) 评论(0) 推荐(0)

2021年7月1日

摘要: PART 3 数据库应用 (占比 17%) 总体要求 理解数据库的基本概念、理解 DDL 及 DML 语言、能够根据业务需求及数据特征使用查询语言从数据库中获取准确、完整的数据信息、能够应用数据库函数进行数据处理及计算 1 、数据库相关概念 ( 占比 1% ) 【领会】 数据库分类 数据库的功能定位 阅读全文
posted @ 2021-07-01 19:50 夜的独白 阅读(190) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 【Matlab】 文章目录 A 数据统计分析 * A.a 求最大值与最小元素 A.b 求平均值和中值 A.c 求和与求积 A.d 累加和与累乘积 A.e 求标准差与相关系数 A.f 排序 B 多项式计算 * B.a 多项式的表示 B.b 多项式的四则运算 B.c 多项式的求导(polyder) B. 阅读全文
posted @ 2021-07-01 19:47 夜的独白 阅读(122) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 假设检验分为参数假设检验和分布拟合假设检验和非参数检验 一、假设检验的思想: 建立假设 选择检验统计量并给出拒绝域形式 选择显著性水平 给出拒绝域 做出判断 二、p 值:利用样本观测值能够作出拒绝原假设的最小显著性水平 三、参数假设检验类型:详见茆诗松 正态总体参数假设检验 指数参数假设检验,对指数 阅读全文
posted @ 2021-07-01 19:46 夜的独白 阅读(238) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 1、字符串组合 &可用于组合两个字符串 例如”a”&”b”可以得到ab,如果组合的字符串中含有双引号,可以加上转义符“ 阅读全文
posted @ 2021-07-01 19:44 夜的独白 阅读(284) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 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》20 阅读全文
posted @ 2021-07-01 19:42 夜的独白 阅读(1568) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 从今天开始看 《Python数据分析实战》 这本书,今天看了这本书的第三章:Numpy部分,在书中看到了numpy中的两个方法numpy.column_stack与numpy.row_stack有一点自己的思考,先上代码: >>> import numpy as np >>> a = np.arra 阅读全文
posted @ 2021-07-01 19:38 夜的独白 阅读(287) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 本文转自:http://blog.csdn.net/qq_27469517/article/details/53482563 整个第四章都是数据预处理。 4.1是数据清洗。就是处理无关数据,缺失或者异常数据等等。 具体看书,就不赘述了,还是上代码实践。 书上给的代码是有问题的! [python] v 阅读全文
posted @ 2021-07-01 19:33 夜的独白 阅读(478) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第10章的数据——《家用电器用户行为分析与事件识别》 做的分析。 接着前一篇文章的内容,本篇博文重点是处理用水事件中的属性构造部分,然后进行构建模型分析。 1 属性构造 由文中可知:需要构造的属性如下: 热水事件起始数据编号、终止数据编号、开始 阅读全文
posted @ 2021-07-01 19:29 夜的独白 阅读(148) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第12章的数据——《电子商务网站用户行为分析及服务推荐》做的分析。 由于此章内容很多,因此,分为三个部分进行分享——数据探索(上)、数据预处理(中)、模型构建(下) _ 本文是继前一篇文章,进行的工作。 本文是“ 数据预处理(中) ” 部分 _ 阅读全文
posted @ 2021-07-01 19:26 夜的独白 阅读(120) 评论(0) 推荐(0)