上周,终于把毕业论文交给导师了.然而,今天导师却邮件我,叫我到他办公室谈谈.具体是谈什么呢?我百思不得其解:对论文几次大修小修后,重复率已经低于学校的上限了,论文结构也很完整,我已经在做答辩的ppt了……到了办公室,导师丢给我交给他的论文,叫我自己翻翻看是哪里出了问题.我将论文翻了一遍,发现原来是文章的spss分析做错了,里面的一个分析结果与论文的结论完全相反.由于自己做的太快,看到有结果就直接把分析表格复制粘贴到了论文里,所以完全没看出来.回到宿舍,我苦恼地思考怎么修改.因为太久没用spss了

采集流程 一..明确需求 采集/确诊人数/新增人数 二.代码流程 四大步骤 发送请求 获取数据 网页源代码 解析数据 筛选一些我想用的数据 保存数据 保存成表格 做数据可视化分析 开始代码 1. 发送请求 import requests # 额外安装: 第三方模块 url = 'https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia/?from=osari_aladin_banner' response = requests.get(url)

基于上两篇文章的工作 [Python数据分析]Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例 [Python数据分析]Python3操作Excel(二) 一些问题的解决与优化 已经正确地实现豆瓣图书Top250的抓取工作,并存入excel中,但是很不幸,由于采用的串行爬取方式,每次爬完250页都需要花费7到8分钟,显然让人受不了,所以必须在效率上有所提升才行. 仔细想想就可以发现,其实爬10页(每页25本),这10页爬的先后关系是无所谓的,因为写入的时候没有依赖关系,各写各的,所以用串

Python中的pandas模块进行数据分析. 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Ser

BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合.数据查询.分析与评价.数据可视化及数据分享的手段,但是在BI项目的构建与实施过程中,如果不按照一定的应用组织思路.数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段,呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容,BI系统的整体应用效果将大打折扣.同时,最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法,以便形成自己的分析内容组织思路,从而有效开展数据决策分析工作.这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系,本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施

接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Series类似于numpy中的一维数组,除了通吃一维

贝叶斯定理-执行数据分析解决肇事逃逸之谜 ​ 在这一章中,我们将: 应用著名的贝叶斯定理来解决计算机科学中的一个非常著名的问题. 向您展示如何使用贝叶斯定理和朴素贝叶斯来绘制数据,从真值表中发现异常值等等 贝叶斯定理概况 当我们使用贝叶斯定理的时候,我们是在测量一件事发生的概论程度: ​ 上式表示在给定事件B的情况下事件A发生的概率. 概率通常被量化为0和1之间的一个数,包括这两者;0表示不可能,1表示绝对肯定.概率越大,确定性越大.掷骰子得到6的概率和掷硬币得到正面的概率这两个例子你们肯定很熟

Python中的pandas模块进行数据分析. 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Ser

[oracle]从字符串资源中得到想要的数据分析需求:订单分析,按照游戏,帐号级别,游戏帐号职业,区服,价格区间分析各款交易数据走势 .目标:订单表(order)处理分析:订单中可以直接读到的标示有游戏.区服.价格.并且已经有相关配置可以关联此类 信息.问题分析1:帐号职业,帐号级别等交易信息在订单中没有详细的标示,只可以通过其他信息获 取.处理思路1:通过订单中的标题大概的分析职业和帐号级别.标题格式如: 处理思路:从标题中提取出职业和帐号等级.职业:substr(o5.bizoffernam

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

数据分析侠A的成长故事 面包君  同学A:22岁,男,大四准备实习,计算机专业,迷茫期 作为一个很普通的即将迈入职场的他来说,看到周边的同学都找了技术开发的岗位,顿觉自己很迷茫,因为自己不是那么喜欢钻研写代码,而自己又没太多的经验.那年他实习,选择了一家国内一线梯队的电商公司,HR问道想选择什么岗位,而他本人自己也比较困惑,说对数据感兴趣.而恰好那年公司打算成立一个数据部门,就把同学A分配到了市场部的数据组.那时候主管是来自新浪背景的网站分析师.赶上了电商大潮,大家交流的比较多的就是网站分析的P

这是简易数据分析系列的第 10 篇文章. 友情提示:这一篇文章的内容较多,信息量比较大,希望大家学习的时候多看几遍. 我们在刷朋友圈刷微博的时候,总会强调一个『刷』字,因为看动态的时候,当把内容拉到屏幕末尾的时候,APP 就会自动加载下一页的数据,从体验上来看,数据会源源不断的加载出来,永远没有尽头. 我们今天就是要讲讲,如何利用 Web Scraper 抓取滚动到底翻页的网页. 今天我们的练手网站是知乎数据分析模块的精华帖,网址为: https://www.zhihu.com/topic/19

数据分析三剑客之: Numpy 一丶Numpy的使用 ​ numpy 是Python语言的一个扩展程序库,支持大维度的数组和矩阵运算.也支持针对数组运算提供大量的数学函数库 创建ndarray # 1.使用np.array() 创建一维或多维数据 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,4,5]) # 一维 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 二维 ### 注意元素类型: # 1. numpy默认ndarray的所有元素

目录: Python基础: Python基本用法:控制语句.函数.文件读写等 Python基本数据结构:字典.集合等 Numpy:简述 Pandas:简述 一. Python基础: 1.1 文件读取 1).打开文件2).操作数据(读.写)3).关闭文件 ** 打开文件: fp = open(path, 打开方式, encoding=, errors='Ignore') 操作数据: 打开方式: 'r':表示只读字符(readonly) #'r+':在只读的功能下,在追加一个写的功能 'w':表示只

 1.图书管理系统 图1.图书管理系统(作者信息列表页面) 图2.图书管理系统(作者信息修改页面) 2.个人博客网页设计 图3.博客(我的日记-->个人日记)页面 图4.博客(关于我-->个人相册)页面 3.中期项目制作(Django) 我在学习中期已经完成Django基础和实践了,我们在授课老师的要求下,进行了一次中期项目制作. 我和几位同学自由组队,六个人用一个下午的时间讨论项目内容,我们在经过参考和比较之后确定下来制作一个网络线上的超市购物系统.借鉴淘宝,美团这样的成熟消费网站,我们由要

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

我在公司里做了一段时间Python数据分析和机器学习的工作后,就尝试着写一本Python数据分析方面的书.正好去年有段时间股票题材比较火,就在清华出版社夏老师指导下构思了这本书.在这段特殊时期内,夏老师和出版社的其它老师为这本书到处奔走,终于在近期上市. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html. 感激涕零之余,用此文借博客园宝地向大家介绍我的新书,同时在王婆卖瓜之余,再以此经历讲下出书对程序员

http://www.wocaoseo.com/thread-53-1-1.html 先声明一下,按照传统的定义,我还真不是数据分析高手,各种关联算法,只会最简单的一种(话说不少场合还算管用):各种挖掘技术,基本上一窍不通:各种牛逼的数据分析工具,除了最简单的几个免费统计平台之外,基本上一个都不会用.所以,各种高手高高手请随意BS,或自行忽略.这里说点高手不说的.从微博段子说起,微博上关于数据分析有两个段子,我经常当作案例讲,第一个段子,说某投资商对某企业所属行业有兴趣,要做背景调查,甲是技术流

最近知名开发工具供应商Jetbrains在Java 25周年之际,对开发群体做了一次有意思的数据分析. 全文内容可见:https://blog.jetbrains.com/idea/2020/09/a-picture-of-java-in-2020/ 通过这次的分析,得出了非常多意思的结论,接下来我们一起来快速看看,都有哪些有意思的现象出现! 有多少Java开发者? 专业Java开发人数约 520万 算上主要使用其他语言但也使用Java的开发人员约680万 Java开发者都在哪里? 亚洲最多,大

一. day23中的ip,url案例(前面答案错了) 思路分析: 1.创建javabean,用来存储ip.txt各字段的信息 2. 创建java工具类,封装相应的方法 (1) 加载读取ip.txt文档,获取各字段,将之封装进javabean,并将javabean存储至list中去(ip地址为区间范围,用map满足不了需求),以便后面能通过access.log内的ip找到其在ip.txt所属的javabean (2)将ip转译为长整型数 (3)利用二分法查找access.log内的ip在ip.tx