版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/82503569 9月9日更:本篇博客数据下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1G2_oP6ElxAPh-S2miqE6cw 密码:7bjg - 写在前面 上次在中国大学MOOC课程信息之数据分析可视化二中,第一次使用了百度开源的pyecharts.真心说,pyecharts真的好用.因此,我又迫不及待地探索其他有趣的绘图方法. 本篇博

原始数据在最后 baiqiang.txt文件中 shell命令: cat baiqiang.txt | grep -P "^国|^☆" | awk -F" " '{ print substr($2, 1, 2); }' | sort | uniq -c | sort -nr 结果如下: 27 江苏 22 山东 18 浙江 10 辽宁 7 福建 4 湖南 3 陕西 3 河南 3 河北 3 吉林 2 江西 2 广东 2 四川 2 内蒙 1 黑龙 1 贵州 1 湖北 1

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:CDA数据分析师 提到一线城市,大家马上会想到北上广深这四个超级大都市.除此之外,近年来新一线城市这个概念也越来越被大众所熟知. 2013年,财经媒体第一财经提出了提出“新一线城市”的概念,以商业资源集聚度.城市枢纽性.城市人活跃度.生活方式多样性以及未来可塑性作为评判的五大指标,针对全国几百个地级市进行了全新的排名,将未来最有潜力晋升传统一线城市的15个城市称为“

1975-2011年的数据中. 1)分别统计每年人口最多的国家是哪个?有多少 2)统计出各个国家的1975-2011年的平均人口增长率 3)统计每年人口最多的十个国家 4)统计出每年人口最少的十个国家 5)结合洲的语言的分类,请得出如下结果 5.1)哪个洲的人口最多?哪个洲的人口最少? 每个洲的前3个国家人口排名 5.2)哪种语言的国家人口最多? librery(xlsx) data<-read.xlsx("urbanpop.xlsx",sheet_index=3)i<-0

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/zdSit97SOEpbnR18ARzixw 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. ggstatsplot是ggplot2包的扩展包,可以同时输出美观的图片和统计分析结果,对于经常做统计分析或者生信人来说非常有用. 一 准备数据 gapminder 数据集包含1952到2007年间(5年间隔)的142个国家的life expectancy, GDP per capita, 和 po

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 周萝卜 源自:萝卜大杂烩 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 数据文件分析 先来看下我们拿到的文件,都有什么数据,哪些是我们可以利用起来的. 1.GDP 总量数据,这是我们研究的重点数据文件,里面

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/83 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/163 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 1.概率论及在AI中的使用 概率(Probability),反映随机事件出现的可能性大小.事件\(A\)出现的概率,用\(P(A)\)表示. 概率论(Probability Theory),是研究随机现象数量规律的数学分支,度量事物的不

2015年最流行的框架,Laravel框架获得赢家! 正如预期的那样,Laravel这次又一次高出了一大截. 有一些人可能会担心,部分框架分裂版本可能影响Laravel的调查结果,并给它一个不公平的优势, 但我们可以看到,即使所有其他的框架合并版本,Laravel也能获胜. 下面将以表格形式来呈现数据, 只是因为我没有时间做漂亮的图表.我会尽快更新图表. 按国家统计框架 下面我们来看看所有超过50票的国家,这些都是他们最喜欢使用框架: 国家 总票数 最喜欢 票数 个人最喜欢 票数 United 

20150506 Created By BaoXinjian

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.

清华EMBA的第三次课,大家都已经渐渐了解了课程系列的基本节奏,也逐步适应了思考的基本思路,本次课程涉及到的全部内容都非常专业.闲话少述,直入主题了. 李稻葵教授部分: -- 清华大学经济管理学院弗里曼经济学讲席教授 李稻葵 (清华中国与世界经济研究中心主任.苏世民学者项目主任) 引言 学习中国经济与金融此课程的基本目的是: 1.分析与理解中国经济执行的基本机理 2.理解各级政府制定经济政策的考虑及其政策的原理 3.把握中国经济未来发展的走向 成为一位成功的企业领袖或者政治家必备的素养为必须具备

在中国,房价问题几乎有一个铁律:越调控越暴涨. 刚刚进入5月,全国各地发布的调控政策数量就已经超过了115个.仅4月份,全国各种房地产调控政策合计多达33次,25个城市与部门发布调控政策,其中海南.北京.杭州等城市发布了多次房地产相关新政策. 为何要如此恐慌式的密集调控呢?因为一个残酷的现实:我们正在用全世界绝无仅有的方式来对抗经济规律. 这样对抗的后果是显而易见的:一旦失败,房地产的崩溃将直接导致中国泡沫经济的崩溃:一旦成功,全人类的经济学教材都将重新改写,包括<资本论>. 一个无法回避的问

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列2.每一个观测对象构成一行3.每一个类型的观测单元构成一个表就像我们最常接触的鸢尾花数据: ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列 2.每一个观测对象构成一行 3.每一个类型的观测单元构成一个表 就像我们最常接触的鸢尾花数据:   ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species   ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 seto

编者的话:本文对数据挖掘概念的产生,数据挖掘与常规数据分析的主要区别,所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述.作者在此篇文章中认为数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式.丰富的业务知识是设计有效的相关变量的必要条件,而分析人员的思维模式从另外一个方面也保障了设计变量的结构化和完整性.所以我们在掌握丰富的业务知识同时,如果能够按照正确的思维模式去思考问题,将会发现解决问题并不是很困难的. 一.           数据挖掘的本质 一般来说,比较狭义的观点认为数据挖掘

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

Java代码: package com.thinkgem.jeesite.test; import org.dom4j.Attribute; import org.dom4j.Document; import org.dom4j.DocumentException; import org.dom4j.Element; import org.dom4j.io.SAXReader; import java.io.File; import java.util.List; import static o

今天下午在腾讯云+社区社区分享了<基于Kubernetes 构建.NET Core技术中台>,下面是演讲内容的文字实录. 我们为什么需要中台 我们现在处于企业信息化的新时代.为什么这样说呢? 过去企业信息化的主流重心是企业内部信息化.但现在以及未来的企业信息化的主流重心是企业外部信息化. 中国互联网从1998年算起(新浪搜狐网易都在那一年成立),到现在过去了20年.在这20年里,也就两个阶段.按to C的分法就是PC互联网时代.移动互联网时代,按to B的分法营销时代.交易时代.第一个10年(

写在前面的话 上一节主要谈谈 MySQL 是怎么安装的以及最简单的初始化我们应该做哪些配置.其中也用到了一些简单的用户操作 SQL,所以这一节主要学习常用的 SQL 使用. SQL 介绍 在了解 SQL 之前,对于 SQL 需要有以下简单的认知: 1. 主流的来个标准,SQL92 和 SQL99,在 MySQL 5.7 以后采用的是 SQL92. 2. 在 5.7 中新增了 sql_mode,作用在于限制哪些 SQL 能够使用,一个很明显的例子是 group by 的使用. 在上一节简单说过常用

0. 引言 在这篇文章中,笔者希望和大家讨论一个话题,即未来趋势是否可以被精确或概率性地预测. 对笔者所在的网络安全领域来说,由于网络攻击和网络入侵常常变现出随机性.非线性性的特征,因此纯粹的未来预测是非常困难的.笔者希望通过对2019Nconv疫情的趋势预测问题的研究,搞清楚一个问题,即舆情的数据是否可以预测?如何预测? 同时我们将[疫情预测]和[网络安全的趋势预测]进行横向对比,阐述网络安全领域态势预测的主要技术挑战. 1. 我们为什么需要态势预测 在日益复杂的网络环境和动态变化的攻防场景下