- 文章目录 函数与函数式编程 创建和使用函数 作用域 任意参数 函数式编程 传入和返回函数 apply 家族 apply lapply、sapply 和 vapply 函数与函数式编程 函数是代码模板。 前面我们使用符号（Symbol）来对数据抽象形成我们所谓的变量，变量名解释了所指向数据的内含但遮掩了... 文章目录 函数与函数式编程 创建和使用函数 作用域 任意参数 函数式编程 传入和返回函数 apply 家族 apply lapply、sapply 和 vapply 函数与函数式编程 函数是代码模板。 前面我们使用符号（Symbol）来对数据抽象形成我们所谓的变量，变量名解释了所指向数据的内含但遮掩了...
- Pandas Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 一个强大的分析和操作大型结构... Pandas Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 一个强大的分析和操作大型结构...
- 文章目录 竞赛数据任务目标 代码和数据集 竞赛数据 大赛包含有2000批次来自实际异烟酸生产中的各参数的监测指标和最终收率的数据。监测指标由两大工序数十个步骤构成。总生产步骤达30余项。我们将工序和步骤分别用字母和数字代号表示，比如A2，B5分别表示A工序第二步骤和B工序第五步骤。样例数据参考训练数据。 任务目标 任务目标：利用异烟酸生产过程中的... 文章目录 竞赛数据任务目标 代码和数据集 竞赛数据 大赛包含有2000批次来自实际异烟酸生产中的各参数的监测指标和最终收率的数据。监测指标由两大工序数十个步骤构成。总生产步骤达30余项。我们将工序和步骤分别用字母和数字代号表示，比如A2，B5分别表示A工序第二步骤和B工序第五步骤。样例数据参考训练数据。 任务目标 任务目标：利用异烟酸生产过程中的...
- 文章目录 1、 数据集说明 2、各年份被淘汰的公司总数对比 3、被淘汰公司的倒闭时间集中所在的月份 4、被淘汰公司在倒闭当年的寿命 5、被淘汰公司的主要死亡原因 6、死亡公司的地区分布 7、行业排行TOP10 8、细分领域TOP20 9、年份分布 10、企业存活时长 11、投资人词云 12、倒闭原因词云 ... 文章目录 1、 数据集说明 2、各年份被淘汰的公司总数对比 3、被淘汰公司的倒闭时间集中所在的月份 4、被淘汰公司在倒闭当年的寿命 5、被淘汰公司的主要死亡原因 6、死亡公司的地区分布 7、行业排行TOP10 8、细分领域TOP20 9、年份分布 10、企业存活时长 11、投资人词云 12、倒闭原因词云 ...
- 数据分析：Data Analysis 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的过程 数据收集：本地数据或者网络数... 数据分析：Data Analysis 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的过程 数据收集：本地数据或者网络数...
- 任务目标：基于所给数据集对饭店流量指标进行预测 不限方法，不限工具包使用。最终目标需给出预测结果，此题重在考察数据处理与建模能力 air_visit_data.csv数据集为饭店每天客流数据，其中visitors为标签 air_store_info.csv数据集为饭店所处位置信息数据 date_info.csv数据集为日历数据 sample_submissi... 任务目标：基于所给数据集对饭店流量指标进行预测 不限方法，不限工具包使用。最终目标需给出预测结果，此题重在考察数据处理与建模能力 air_visit_data.csv数据集为饭店每天客流数据，其中visitors为标签 air_store_info.csv数据集为饭店所处位置信息数据 date_info.csv数据集为日历数据 sample_submissi...
- 数据分析工具Pandas（1）：Pandas的数据结构 数据分析工具Pandas（2）：Pandas的索引操作 Pandas的索引操作 索引对象Index 1. Series和DataFrame中的索引都是Index对象 print(type(ser_obj.index))print(type(df_obj2.index)) print(d... 数据分析工具Pandas（1）：Pandas的数据结构 数据分析工具Pandas（2）：Pandas的索引操作 Pandas的索引操作 索引对象Index 1. Series和DataFrame中的索引都是Index对象 print(type(ser_obj.index))print(type(df_obj2.index)) print(d...
- @Author：Runsen 对于大学的每一个阶段，都有着不同的意义，在大学期间一定要有明确的战略、打法，以及人生布局，才能最大程度的提升自己，才能在未来走的更远。 现如今大四，为了OFFER，冲啊 下面题目都是来自美团点评的2020春招的数据分析原题。 文章目录 1、数据分析思维2、数据库3、数学题4、编程题5、编程题6、编程题7、关联查询8、编程... @Author：Runsen 对于大学的每一个阶段，都有着不同的意义，在大学期间一定要有明确的战略、打法，以及人生布局，才能最大程度的提升自己，才能在未来走的更远。 现如今大四，为了OFFER，冲啊 下面题目都是来自美团点评的2020春招的数据分析原题。 文章目录 1、数据分析思维2、数据库3、数学题4、编程题5、编程题6、编程题7、关联查询8、编程...
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- 大数据分析场景和模型应用 数据分析建模需要先明确业务需求，然后选择是 描述型分析 还是 预测型分析。 如果分析的目的是描述目标行为模式，就采用描述型数据分析，描述型分析就考虑 关联规则、 序列规则 、 聚类 等模型。 如果是预测型数据分析，就是量化未来一段时间内，某个事件的发生概率。有两大... 大数据分析场景和模型应用 数据分析建模需要先明确业务需求，然后选择是 描述型分析 还是 预测型分析。 如果分析的目的是描述目标行为模式，就采用描述型数据分析，描述型分析就考虑 关联规则、 序列规则 、 聚类 等模型。 如果是预测型数据分析，就是量化未来一段时间内，某个事件的发生概率。有两大...
- 数据几乎无处不在。当前存在的数字数据量正在快速增长。这个数字每两年翻一番，完全改变了我们的基本生存方式。根据IBM的一篇论文，2012年每天生成约25亿千兆字节的数据。《福布斯》的另一篇文章告诉我们，数据的增长速度比以往任何时候都要快。该文章还暗示，到2020年，每秒将为这个星球上的所有人类居民开发约17亿新信息。随着数据以更快的速度增长，出现了与处理和处理数据相关的新术... 数据几乎无处不在。当前存在的数字数据量正在快速增长。这个数字每两年翻一番，完全改变了我们的基本生存方式。根据IBM的一篇论文，2012年每天生成约25亿千兆字节的数据。《福布斯》的另一篇文章告诉我们，数据的增长速度比以往任何时候都要快。该文章还暗示，到2020年，每秒将为这个星球上的所有人类居民开发约17亿新信息。随着数据以更快的速度增长，出现了与处理和处理数据相关的新术...
- 文章目录 准备工作 R 的下载和安装 RStudio 的下载和安装 配置（可选） 常见问题与方案 R 在 Linux 系统下的安装 Ubuntu 从源安装 R CentOS 从源安装 R Rtools 安装 Windows 系统 Rtools MacOS 系统 Rtools RStudio Server 安装 ... 文章目录 准备工作 R 的下载和安装 RStudio 的下载和安装 配置（可选） 常见问题与方案 R 在 Linux 系统下的安装 Ubuntu 从源安装 R CentOS 从源安装 R Rtools 安装 Windows 系统 Rtools MacOS 系统 Rtools RStudio Server 安装 ...
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- 从RDKit的基本用法中看到了化学信息学中使用的各种概念。大多数情况下，流程中处理的化合物数据存储在列表或字典类型变量中，该变量是python或numpy数组的基本数据类型。 另一方面，在使用pyth... 从RDKit的基本用法中看到了化学信息学中使用的各种概念。大多数情况下，流程中处理的化合物数据存储在列表或字典类型变量中，该变量是python或numpy数组的基本数据类型。 另一方面，在使用pyth...
- 文章目录 1. 数据集说明 2. 数据处理 2.1 数据处理 2.2 数据加载 2.3 数据预览 3. 数据分析可视化 3.1 乘客主题 (整体) 通勤费用 (整体) 出行时间分布 (地铁) 通勤时间 3.2 地铁主题 (基于站点) 进站人流量 top (基于站点) 出站人流量 top (基于站点) 进出站人流... 文章目录 1. 数据集说明 2. 数据处理 2.1 数据处理 2.2 数据加载 2.3 数据预览 3. 数据分析可视化 3.1 乘客主题 (整体) 通勤费用 (整体) 出行时间分布 (地铁) 通勤时间 3.2 地铁主题 (基于站点) 进站人流量 top (基于站点) 出站人流量 top (基于站点) 进出站人流...
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