本文会持续将<数据科学实战手册(R+Python)>一书中的附带参考资料网址手打出来, 方便访问. 由于书中的参考资料网址太多, 这个文档将可能花费一段时间才能完成. 第一章 P7  Rstdio (http://www.rstdio.com/) 参考Gettinng Started with R文章: http://support.rstdio.com/hc/en-us/articles/201141096-Getting-Started-With-R 访问RStdio的主页: http:/…

引入 numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢? numpy能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够 很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等 比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据 比如:之前youtube的例子中除了数值之外还有国家的信息,视频的分类(tag)信息,标题信息等 所以,numpy能够帮助我们处理数值,但是pandas除了处理数值之外(基于numpy),还能够帮助我…

在进行数据分析之前,我们往往需要对数据进行预处理,而最重要一部分就是怎么处理哪些缺失的数据. 通常的方法有四种: 删除这些缺失的数据. 用最高频数来补充缺失数据. 通过变量的相关关系来填充缺失值. 通过案例之间的相似性来填充缺失值. 下面通过R语言对上面4种方法进行说明(algae数据来源:http://www.dcc.fc.up.pt/~ltorgo/DataMiningWithR/extraFiles.html) #方法一:删除这些缺失的数据.algae[!complete.cases(al…

本文有两重目的,一是在性能方面快速对比下R语言和Spark,二是想向大家介绍下Spark的机器学习库 背景介绍 由于R语言本身是单线程的,所以可能从性能方面对比Spark和R并不是很明智的做法.即使这种比较不是很理想,但是对于那些曾经遇到过这些问题的人,下文中的一些数字一定会让你很感兴趣. 你是否曾把一个机器学习的问题丢到R里运行,然后等上好几个小时?而仅仅是因为没有可行的替代方式,你只能耐心地等.所以是时候去看看Spark的机器学习了,它包含R语言大部分的功能,并且在数据转换和性能上优于R语言…

有些情况下缺失值会零星的分布在数据当中,这时去掉所有包含缺失值的样本就不行了,直接用0去填补缺失值也不行. 所以此时就应该用拟合的方法来填补缺失值. library(mice) init = mice(my_data, maxit=0) meth = init$method predM = init$predictorMatrix imputed = mice(my_data, method=meth, predictorMatrix=predM, m=5) imputed <- complet…

用SQL Server 2008 R2 的 Oracle Provider for OLE DB 链接Oracle . 在SQL Server中使用下面查询语句,没有数据返回 但是再PL/SQL中查找确实是有数据的. SELECT * FROM OPENQUERY(ORA_LINK,'SELECT * FROM USERNAME.TABLE'); 后来GOOGLE查了一下,找到问题所在:问题原因与答案 发现Oracle中视图使用的了下面这句 b.CREATEDT LIKE SYSDATE 尝试把…

VBA(Visual Basic for Applications)是VB的一种宏语言.用来扩展应用程式的功能.特别是Microsoft Office软件. 转载请注明原文地址:http://blog.csdn.net/ts_dchs/article/details/50318345 1 使用原因 在处理传感器数据文件的时候.有些节点有丢包严重的现象.这样就会产生时间的累计误差. 所以须要依据包序号将之后的传感器数据填在合适的位置,也就是为丢包流出空行. 这样手动对照的方式非常不方便,所以想到用…

1 政府数据 Data.gov:这是美国政府收集的数据资源.声称有多达40万个数据集,包括了原始数据和地理空间格式数据.使用这些数据集需要注意的是:你要进行必要的清理工作,因为许多数据是字符型的或是有缺失值. Socrata:它是探索政府相数据的另一个好地方.Socrata的一个了不起的地方是,他们有不错的可视化工具,使研究数据更为容易. 一些城市都有自己的数据门户网站设置,可供访问者浏览城市的相关数据.例如,在旧金山数据网站,你可以获得很多数据,从犯罪统计到城市的停车位. 联合国有关网站,例如…

Datafix : How to Recreate Missing Receipt or Shipment Header Records (RCV_SHIPMENT_HEADERS table) (Doc ID 371105.1)…

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据:…