Python数据分析Python基础常用操作符算术操作符：赋值操作符比较操作符逻辑操作符其他运算符变量和赋值数据类型和转换print()函数条件语句if语句assert 关键词循环语句for循环range()函数enumerate()函数其他语句异常处理Python标准异常总结Python标准警告总结try-except语句try - except - finally 语句try-except-
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2023-06-19 17:46:20
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问题导读： 1、为什么需要数据建模？ 2、OLTP 和 OLAP 系统有什么区别？ 3、数仓设计主要分哪几个步骤？ 4、星型模型、雪花模型、星座模型如何理解？ 一、为什么需要数据建模？在开始今天的话题之前，我们不妨思考下，到底为什么需要进行数据建模？随着从IT时代到DT时代的跨越，数据开始出现爆发式的增长，这当中产生的价值也是不言而喻。如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织存储，是我们
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2023-07-29 12:09:40
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第十三章 Python建模库介绍1、pandas与模型代码的接口2、用Patsy创建模型描述2.1、Patsy创建模型设计矩阵2.2、用Patsy公式进行数据转换2.3、分类数据和Patsy3、statsmodels介绍3.1、估计线性模型3.2、估计时间序列过程4、scikit-learn介绍交叉验证5、继续学习 主要内容： pandas数据规整和模型拟合和评分 介绍两个流行的建模工具，
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2023-06-06 21:55:31
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python数据分析与建模实现-第一次笔记第一次写博客，有什么不好的希望大家能谅解，也希望大家能喜欢。 - 1.数据的读取 - 2.数据的处理 - - 2.1.异常值（空值）处理 - - 2.1.1删除 - - 2.1.2指代 - 3.利用四分位数来去除异常值 - 4.静态结构分析 - 5.数据分区间 - 6.英文异常值数据的处理 - 7.对比分析前言首先我们做数据分析，想要得
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2023-11-09 09:25:33
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注1：本文旨在梳理汇总出我们在建模过程中遇到的零碎小问题及解决方案(即当作一份答疑文档)，会不定期更新，不断完善, 也欢迎大家提问，我会填写进来。注2：感谢阅读。为方便您查找想要问题的答案，可以就本页按快捷键Ctrl+F，搜索关键词查找，谢谢。1. 读写csv文件时，存在新的一列，Unnamed:0？答：read_csv（）时，防止出现，设置参数index_col=0；写入csv文件时，防止出现，
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2023-12-01 21:47:50
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1、python安装安装方式1:通过官网安装。 win10 64位操作系统下，安装python过程：官网下载对应安装包（安装包地址：https://www.python.org/downloads/windows/），网络上找对应安装教程，按步骤安装即可。安装方式2：通过anaconda安装，好处是方便管理环境。 step1: 官网下载anaconda安装包，地址：https://www.anac
规划类模型（线性规划、整数规划、非线性规划）线性规划1.1 scipy库解决（参考自https://www.bilibili.com/video/BV12h411d7Dm?p=4）详见第二个网址Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。方法：from scipy import optimize
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2023-12-22 19:24:06
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# Python数据建模
## 什么是数据建模？
数据建模是指将现实世界中的实体、关系和属性转化为计算机可处理的数据结构和算法的过程。它是数据科学和机器学习领域中的重要基础工作，用于描述、分析和预测数据。
在数据建模中，我们通常会使用统计学和机器学习等方法来处理和分析数据，以便从中发现有用的信息和模式。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的数据建模工具和库，使得数据建模变得更加简单
原创
2023-08-16 08:15:40
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数据建模是软件开发过程中非常重要的一环，它用于定义数据结构、数据关系和数据流程，为开发人员提供了一个清晰的数据设计方案。在Python中，我们可以使用不同的工具和库来实现数据建模。在本文中，我将向刚入行的小白开发者介绍如何使用Python进行数据建模。
## 数据建模的流程
数据建模是一个系统化的过程，它通常包括以下步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[需求分析
原创
2023-10-12 10:46:52
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大家晚上好，我是新来的实习生小模君，前几天小智老师给我科普了数据挖掘的基础知识，颇有收获，于是就趁小天今天有事休假冒个泡跟大家分享一番。数据挖掘，英文名叫Data mining，一般是指从大型数据库中将隐藏的预测信息抽取出来的过程，而更为精确的解释则是“从数据中挖掘知识”。这个概念乍眼一看有点懵，毕竟从数据中挖掘出知识的说法是小模君以前没有接触过的。因此小智老师只好举个栗子解释：假如某东需要预测用
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2023-07-20 12:46:47
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Python建模库介绍专注于提供一个用Python做数据分析的编程基础。因为数据分析师和科学家经常在数据规整和准备上花费大量的时间，本文的结构反映了精通这些技术的重要性。使用哪个库进行模型开发取决于应用。很多统计上的难题可以通过更简单的技术，例如最小二乘回归等方法，来解决，但另外一些问题可能需要用到高阶的机器学习方法。幸运的是Python已经成为实现分析方法的语言选择之一，因此在完成学习后可以探索
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2023-07-02 20:50:53
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Python中常用的数学建模Scipy发布时间：2020-09-10 16:56:48阅读：116本篇文章为大家展示了Python中常用的数学建模Scipy，代码简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。三剑客之Scipy前面已经说过，最初的numpy其实是scipy的一部分，后来才从scipy中分离出来。scipy函数库在numpy库的基础上增加了众多的数
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2023-10-25 10:24:29
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GitHub通道：易用，高效，统一的全管道自动时间序列分析工具HyperTSHyperTS是一个开源的Python工具包，提供了一个端到端的时间序列分析工具。它针对时间序列任务（预测，分类，回归等）的整个AutoML流程，以统一的API实现了灵活的全覆盖，包含数据清洗，数据预处理，特征工程，模型选择，超参数优化，结果评估以及预测曲线可视化等。多模驱动, 轻重结合是HyperTS的关键特性。因此，可
一、分析背景
根据小红书的部分用户数据以及消费行为数据，使用Python建立线性回归模型，找到对用户消费影响较大的因素，预测用户的消费金额变化。根据模型，确定销售额较高用户的相关特征，并由此提出营销方案建议。
二、数据分析的流程
数据分析的整体流程如图所示：
(一)数据概况分析
1、调用基本包和读取数据
import pandas as pd
import seaborn as sns
impor
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2023-08-09 19:35:02
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# 3维地质建模与Python包的应用
在地质科学中，3维地质建模是一种用于可视化和分析地下地质结构的重要工具。伴随计算机技术的发展，越来越多的Python包被开发出来，使得地质建模的工作变得更加高效和精准。本文将探讨如何利用Python进行3维地质建模，并提供简单的代码示例。
## 1. 3维地质建模的基本概念
3维地质建模是将地质数据在三维空间中进行展示的一种方法。通过对地层、矿体、水文
Python-模型建立和评估python 库数据建模模型创建输出模型结果模型评估交叉验证混淆矩阵ROC曲线 python 库NumPy、NumArray和SAGE—— NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的低层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。NumPy是Numarray的后继者，用来代替NumArray。SAGE是基于N
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2023-09-09 01:41:08
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设计模式中，创建型模式主要由以下几种：工厂方法模式抽象工厂模式建造者模式原型模式单例模式简单工厂模式不直接向客户暴露对象的实现细节，而是通过一个工厂类来负责创建产品的实例。角色： 工厂角色（Creator） 抽象产品角色（Product） 具体产品角色（Concrete Product）# class Payment:
# def pay(self, money):
# r
身体不适，中断几天，接下来会陆续上传一些基本算法的概念、同时会附上一个算法使用例子。在此之前需要先把算法的大分类进行一个简单说明：一、按照机器学习分类1、有监督学习：已经知道why，这个why可以是分类变量的类别标签，也可以是要预测的数据集的值（比如收入）、可能是单类别或者多类别变量，通过目标变量的不一样有监督学习可以分为两大类，如果是鉴别类别称之为：分类，如果是预测的话，例如二手车的销售价格等，
# Python数据建模案例
数据建模在人工智能和数据科学中扮演着重要角色，它帮助我们使用数据进行预测和决策。在这篇文章中，我们将通过一个简单的线性回归模型，来展示如何使用Python进行数据建模的基本流程，并附带代码示例。
## 什么是数据建模？
数据建模是将数据转换为模型的过程，以便于理解和分析。通过数据建模，我们可以从数据中提取有意义的信息，并进行预测和决策。常用的数据建模技术包括线性
今天给大家推荐两款基本的Python模拟数据工具：mock和pytest monkeypatch。为什么要模拟数据？我们的应用中有一些部分需要依赖外部的库或对象。为了隔离开这部分，我们需要代替这些外部依赖，因而就用到了模拟数据。我们模拟外部的API来产生特定的行为，比如说返回符合之前定义的恰当的返回值。模拟函数我们有一个function.py的模块：然后我们来看下如何将其与Mock库结合使用的：这
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2023-06-07 11:31:12
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