市面上其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，而我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具。Excel软件：首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从
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2023-11-06 20:46:55
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最近数据分析行业大火，数据分析师更是被称为，“未来最具发展潜力的职业之一”，数据分析人员的前途可以说是一片光明。但是，近几年人工智能也在快速发展,有科学家预测，未来社会上有50%的职业会在十年内被人工智能所代替，尤其是一些具有重复性质的劳动在未来都会由计算机来完成。因此，很多想要入行数据分析或者已经入行的小伙伴都在担心，自己的工作将来会不会被人工智能取代，早早失业下岗。人工智能作为一门计算科学，它
刚入职的员工，如何快速的了解并及时的上手一个新的项目。除了看需求，点原型以外，我们肯定是要分析一下这个数据库的数据模型的。那么，怎么分析呢？ 每张表记录的数据内容 对于企业中的动不动就是一百多张表，而且还都是陌生表这个时候，我们如果想知道每个表是干啥的，不用每张表打开一个一个的都去看。应该分模块去熟悉每张表的意义。也就是说，在看表之前首先对于你的需求、你的功能有个大概的了解。首先要搞清楚
随着数据时代的高速发展，庞大复杂的数据量，繁琐的数据分析流程将会对企业运营造成不小的麻烦，企业领导者就需要寻找合适的服务和技术来应对复杂数据带来的困惑，解决数据带来的麻烦。同时，庞大的数据也为企业发展带来了机遇。庞大的数据量与云计算技术强大的处理能力相结合，可以实现数据大规模的训练和执行制定的算法。未来数据分析技术的发展空间需求巨大，下面我将对未来数据分析技术发展做出五点预测。1.数据分析能力不断
2019年11月5日，Gartner发布预测，未来三到五年内以下这些数据和分析技术趋势具有巨大影响潜力。点击文末的“阅读原文”，可查看Gartner英文原文。趋势一 增强分析增强分析功能可自动发现和显示业务中最重要的数据见解或变化，以优化决策。与手动方法相比，它需要的时间更少。增强分析使洞察力可用于所有业务角色。它减少了数据分析对分析，数据科学和机器学习专家的依赖，能提高整个
一、发现走势：预测分析1. 预测分析的要素：数据在时间上的连续性&数据的数量&数据的全面性 时间点上的数据越多、连续性越高、全面性越好，预测结果越准确。 2. 预测分析的基本思路：列出并分析现有数据 寻找计算手段 得出结论二、厘清关系：交叉分析法
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2023-11-01 20:17:28
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之前文介绍过数据分析方法论，那么数据分析方法论与数据分析方法有什么区别呢？数据方法论主要是从宏观角度知道如何让进行数据分析，它是数据分析的前期规划，知道后期数据分析工作的开展。而数据分析方法则是指具体的方法，比如对比分析、相关分析、回归分析、交叉分析、聚类分析等，主要是从微观角度知道如何进行数据分析。今天我要给大家介绍的是几种基本的数据分析方法，在这之前回忆一下上篇《初识数据分析》中提到的数据分析
数据分析的三种模式描述性分析是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性分析是对数据进一步分析的基础。推断性分析是研究如何根据样本数据来推断总体样本数量特征，它是在对样本数据进行描述统计分析的基础上，对研究总体的数量特征做出推断。常见的分析方法有假设检验、相关分析、回归分析、时间序列分析等方法。探索
开始首先数据处理中的最常用的统计方法无非是这四种： （1）比较； （2）预测； （3）分类； （4）相关.方法预期结果比较掌握均值比较的统计处理方法预测掌握回归分析的使用方法分类区别分类与归类及其统计方法降维掌握相关性处理与数据压缩方法因为每个方法对应的原理以及步骤处理方法网上都有详细说明，我就不过多赘述了； 我只做下总结以及每种方法适应的场景，并且举一些简单的例子。（1）比较方差分析主要用来分析
# 违约预测数据分析实现流程
## 简介
违约预测数据分析是一种通过对历史数据进行分析和建模，来预测借款人是否可能违约的技术。这种分析可以帮助金融机构和其他相关行业评估借款风险和制定相应的风控策略。本文将介绍实现违约预测数据分析的流程，并给出每一步所需的代码示例和解释。
## 实现流程
下面是实现违约预测数据分析的流程，我们将使用Python和一些常用的数据分析和机器学习库。
| 步骤 |
原创
2023-09-13 23:12:05
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# 数据分析房价预测入门指南
在数据科学的广泛领域中，房价预测是一项令许多新手开发者感到吸引和兴趣的任务。其核心是通过对历史数据的分析，利用机器学习模型来预测未来的房价。本文将详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例，帮助你理解和实现这一过程。
## 任务流程
以下是房价预测的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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数据集参考如下网址：House Prices - Advanced Regression Techniques | KagglePredict sales prices and practice feature engineering, RFs, and gradient boostinghttps://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regressi
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2023-12-05 03:06:39
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**导读：**Python是目前数据科学领域的王者语言，众多科学家、工程师、分析师都使用它来完成数据相关的工作。由于Python具有简单易学、语法灵活的特点，很多需要处理数据的人士想要学习，主要有两大类：财经类、统计类背景人员，他们的日常工作有大量数据需要处理、分析，但对于学习使用计算机领域的编程语言Python又感到无从下手。一些想要学习Python的计算机人员，他们工作较忙，没有太多时间通过互
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2023-08-04 23:34:44
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在大数据的学习中，我们在前面的文章中给大家讲述了很多的方法，今天我们再给大家介绍一下大数据学习的思维原理中的预测原理篇，希望这篇文章能够给大家带来帮助。预测原理就是从不能预测转变为可以预测，这是因为大数据的核心就是预测，大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前，每个人的行为
相信大家对可视化分析、数据挖掘分析等概念早已经耳熟能详了，但对数据预测可能还有些陌生。大数据分析最重要的应用领域之一就是数据预测，数据预测的方法有很多，如何区分并加以利用，对于刚刚接触数据分析的小伙伴来说可能有些难度。下面小编就跟大家一起来学习4种常用的数据预测方法。在了解数据预测方法之前，先来了解一下数据预测的概念吧~一、什么是数据预测数据预测，顾名思义，是以数据（即利用已经掌握的信息）为依据，
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2023-10-20 06:46:19
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可视化数据###目前我们只是大概了解了数据的类型，以及对数据集进行了划分，下面我们要对数据进行更深一步的探索，以下的操作只在训练集上面进行，由于该数据集比较的小，我们就直接在数据集上面进行操作，为了防止数据集被修改，我们先复制一份。housing = strat_train_set.copy()这个数据集提供经纬度这些地理位置信息，那么我们可以根据这些信息将数据分布绘制出来看着像什么？你没有猜错，
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2023-09-13 16:05:41
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现在人工智能的发展可谓是如火如荼，从而引起了很多人学习人工智能的兴趣。我们在学习人工智能的时候，会接触到算法和数据，而人工智能是由很多算法组成的，因此大家都认为在人工智能学习中算法是比数据重要的，但是事实是这样的吗？在这篇文章中我们就给大家解答一下这个问题。很多关于人工智能的文献以及报告都不约而同的偏重于关注机器学习算法，将其视为最重要的部分。主流媒体似乎把算法与人脑等同了。他
广州空气质量数据分析一、背景二、提出问题三、数据处理3.1数据获取3.2数据集描述3.3数据清洗3.3.2 零值处理3.3.3创建季节列四、问题分析及求解4.1问题一 广州市的空气质量总体情况如何？4.2问题二 广州哪个季节的污染最严重？4.3问题三 空气质量主要受哪些因素影响？4.3.1分析方法4.3.2实验步骤4.3.3 结果分析五、结论六、参考文献 摘要 通过获取2017/01/01-
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2023-12-20 07:17:11
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# 0 简介今天学长向大家介绍一个适合作为毕设的项目毕设分享 python大数据房价预测与可视化系统 1 数据爬取1.需求描述对于数据挖掘工程师来说，有时候需要抓取地理位置信息，比如统计房子周边基础设施信息，比如医院、公交车站、写字楼、地铁站、商场等，一般的爬虫可以采用python脚本爬取,有很多成型的框架如scrapy，但是想要爬百度地图就必须遵循它的JavaScriptApi，那么肯定需要自己
https://www.ibm.com/developerworks/cn/devops/1609_liuy_quality/index.html一、软件质量概览1.1 Agile 对软件质量的影响 大多数软件质量从业者认为，软件质量衡量的直观标准就是软件存在 bug 的多少，是否具有高性能，以及是否具有高安全性。但实际上并不全面，更准确地说，软件质量的高低是由软件产品对用户产生的价值的
