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摘要： 一、数据准备： 1、创建相关列表 学生表 Student： create table Student(SId varchar(10) ,Sname varchar(10),Sage datetime,Ssex varchar(10)); 教师表 Teacher: create table Teach 阅读全文

摘要： 分析目的：通过现有APP Store用户下载相关信息分析：1、各类型应用程序数量分布占比；2、各类型App评论人数，哪种类型热评度最高；3、各类型应用中哪款App用户评论人数最多，查看整体TOP3应用App;4、不同价位不同类型App分布情况;5、游戏类App分析;6、腾讯旗下的App表现如何。 分 阅读全文

摘要： 1、读取数据 所使用数据集来源Kaggle平台,文件大小有1.2G，包含2918万条数据，数据量太大，电脑配置不高，跑不动要卡死机。所以我这边只选取60万条数据，进行本次模型训练分析。 2、数据清洗 时间列转为时间格式，提取周、日、小时这三个有效信息，签到次数<5次的签到地点直接筛除，对于本次不具有 阅读全文

摘要： 1、获取数据（sklearn库自带数据集） 获取鸢尾花数据集，进行简单了解 2、数据集划分 划分训练集与测试集 3、特征工程（标准化） 特征值无量纲化处理 4、KNN算法预估器流程 加入网格搜索与交叉验证，提高模型准确性 5、模型评估 最终使用KNN算法，进行相应调参后，最佳参数K值为7，模型预测准 阅读全文

摘要： 1、分析背景 伴随人们的生活压力日益增大，引发了许多心理疾病。由于没有及时的沟通与制止，导致很多自杀的悲剧，例如去年韩国艺人崔雪莉、具荷拉离世。本次数据分析是利用Kaggle平台上一份1985-2016年部分国家的自杀概述数据集，了解自杀和年龄、性别、国家经济实力、社会环境等因素的关系，探究人们选择 阅读全文

摘要： 数据分析中我们进行数据清洗，常用的工具为pandas库，本文为个人整理的pandas常用函数，希望对您学习pandas有帮助。 一、生成数据表 导入应用模块： import pandas as pd Import numpy as np #numpy 通常搭配使用 （一）创建数据表 ①df=pd.D 阅读全文