基础分析概述 几个基础分析思路: 分布分析 对比分析 统计分析 帕累托分析 正态性检测 相关性分析 分布分析 分布分析是研究数据的分布特征和分布类型,分定量数据.定性数据区分基本统计量. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline #读取数据 data = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\python数…

对数据进行质量分析以后,接下来可通过绘制图表.计算某些特征量等手段进行数据的特征分析. 主要通过分布分析.对比分析.统计量分析.周期性分析.贡献度分析.相关性分析等角度进行展开. 2.1 分布分析 分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型.对于定性数据,可用饼形图和条形图直观的现实分布情况. 1.定量数据的分布分析 对于定量变量而言,选择“组数”和“组宽”是做频率分布分析时最主要的问题,一般按照以下步骤进行. 1)求极差. 2)决定组距与组数. 3)决定分点. 4)列出频率分布表. 5)绘制频率分…

原文:.NET 并行(多核)编程系列之七 共享数据问题和解决概述 .NET 并行(多核)编程系列之七 共享数据问题和解决概述 前言:之前的文章介绍了了并行编程的一些基础的知识,从本篇开始,将会讲述并行编程中实际遇到一些问题,接下来的几篇将会讲述数据共享问题. 本篇的议题如下: 数据竞争 解决方案提出 顺序的执行解决方案 数据不变解决方案 系列文章链接: .NET 4 并行(多核)编程系列之一入门介绍 .NET 4 并行(多核)编程系列之二 从Task开始 .NET 4 并行(多核)编程系列之三…

一.对数据的分布进行初步判断     1.1 原理 对于不同的分布,有特定的偏度(skewness)和峰度(kurtosis),正态分布.均匀分布.逻辑斯谛分布.指数分布的偏度和峰度都是特定的值,在偏度-峰度图中是特定的点,而伽马分布和对数正态分布在偏度-峰度图中是一条直线,贝塔分布在偏度-峰度图中是一片区域.因此可以通过未知分布的偏度峰度值(在图中是一个观察点),与各种分布的偏度峰度点(线.区域)进行对比,判断未知分布数据大致可能的一个或几个分布.     1.2 R代码         li…

            如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归 博客园 苏家小萝卜 所有.望各位支持!          SQLServer的数据页大小是8kb,8个连续的物理页组成一个区.区分混合区跟统一区,混合区内可以存储不同数据库对象的内容,通常这个数据库对象较小:统一区表示区内连续的8个数据页存储的都是同一个数据库对象的内容.       SQL SERVER的磁盘读写是按页级进行,每次I/O操作的数据最小单位是以8kb为单位的页.页是存…

Pandas数据特征分析 数据的排序 将一组数据通过摘要(有损地提取数据特征的过程)的方式,可以获得基本统计(含排序).分布/累计统计.数据特征(相关性.周期性等).数据挖掘(形成知识). .sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序,默认升序 .sort_index(axis=0, ascending=True) In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: b = pd.DataFrame(np.ar…

最近在研究suricata源码,在匹配模式的时候,有tilegx mpipe mode,转载下文,了解一下. 原文地址:http://blog.csdn.net/lhl_blog/article/details/23377121   作者:飞翔的刺猬 基于TILE-GX实现快速数据包处理框架-netlib实现分析 原创 2014年04月10日 19:37:33 3276 1 0   转载请注明出处出! NETLIB FOR FAST PATHPACKET PROCESS 1.概述 网络功能,例如…

Greenplum 数据库是最先进的分布式开源数据库技术,主要用来处理大规模的数据分析任务,包括数据仓库.商务智能(OLAP)和数据挖掘等.自2015年10月正式开源以来,受到国内外业内人士的广泛关注.本文就社区关心的Greenplum数据库技术架构进行介绍. 一. Greenplum数据库简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层…

完成数据清理后,下面通过图表展开对数据的分析. 1.前期初判(分布分析): 1)判断分组区间: # a.散点图:plt.scatter(data[字段1],data['字段2'], s = data[字段3], # 显示大小 c = data[字段4], # 显示颜色 alpha = 0.4, cmap = 'Reds') # b.直方图:data[字段].hist(bins=10) 2)求出目标字段下频率分布的统计量:频数,频率,累计频率: pandas.cut([字段],区间数) panda…

本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论…