制作报表原来可以这么简单—积木报表使用分享
在我们日常工作生活中，都会遇到需要做报表的情况；但是有时候我们费时费力做完以后，领导并不满意，那就来试试积木报表吧。下面呢，我们来分享一下积木报表使用的方法。如何实现分栏报表?在我们报表使用过程中，经常会用到将数据分成多栏进行展示的情况，这个时候就用到了分栏。1.效果展示2.设计步骤2.1创建一个名
《数据挖掘基础》实验：Weka平台实现关联规则挖掘
Weka平台实现关联规则挖掘：进一步理解关联规则算法（Apriori算法、FP-tree算法），利用weka实现数据集的挖掘处理，学会调整模型参数，读懂挖掘规则，解释规则的含义
工业大数据分析指南材料整理
工业大数据分析指南
Tableau数据分析&数据可视化分析平台
tableau产品定位：桌面分析软件，连接数据源后，只需简单拖拽即可快速创建交互的视图、仪表盘。产品定位：用于发布和管理Tableau Desktop制作的报表，并且可以发布和管理数据源产品定位：针对云分析建立，Tableau Server的托管版本，无需硬件部署维护产品定位： 可将 Tableau
余弦相似度算法进行客户流失分类预测
余弦相似性是一种用于计算两个向量之间相似度的方法，常被用于文本分类和信息检索领域。
旅游网站之数据分析
3：在Reduce节点执行类中，统计以城市ID为维度的酒店价格均价，并保存到Hbase；需要满足ROWKEY为城市ID、列族为average_infos、表字段名称为price，计算出的价格均价为表字段值。2：在Reduce节点执行类中，统计以评论中分词后的词组为维度的词频数量，并保存到Hbase。
大数据分析工具Power BI（十二）：制作趋势分析图表
堆积面积图与分区图类似，区别是分区图单独展示每个类别对应的数据，堆积面积图展示叠加的每个类别对应的数据，只是展示形式不同而已。需求：使用堆积面积图展示"2022年点播订单表"每月营收金额变化，这个需求与分区图绘图需求一样。需求：使用分区图展示"2022年点播订单表"每月营收金额变化。通过以上可见，堆
Python使用matplotlib填充图形指定区域
本文代码重点在于演示Python扩展库matplotlib.pyplot中fill_between()函数的用法。import numpy as npimport matplotlib.p...
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题：产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题二
在此任务中，首先，读取训练集和预测集数据，并将训练集中的日期列转换为日期类型，并将其设置为数据集的索引。接着，将数据按照一定的维度进行分组，并将每个组的时间序列进行了平稳性检验，若不平稳则进行一阶或者多阶差分，直到序列平稳。基于问题一的分析，建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.c
【Python数据分析实战】豆瓣读书分析(含代码和数据集)
@[TOC]豆瓣一.导入数据二.数据清洗2.1清理null值2.2清洗出版时间列2.3转换评分及平均数量的数据类型2.4清洗页数列2.5清洗价格列2.6去除书名重复的数据2.7哪个出版社的书籍评分较高？2.8哪些书值得一读？2.9作者排名（10部作品及以上）三.数据分析与可视化3.1各年作品出版数量
基于大数据的NBA球员数据分析及预测系统
本项目利用网络爬虫抓取 NBA 球员的所有赛季的数据，包括三分、篮板等各项参数，对每位球员的精细分析和数据可视化，不仅能帮助球队科学高效地分析球员优劣，为球队排兵布阵提供依据，还能让伟大的运动传奇更具商业价值。...
【大数据平台】基于Spark的美国新冠肺炎疫情数据分析及预测
RDD采用了惰性调用，即在RDD的执行过程中，真正的计算发生在RDD的“行动”操作，对于“行动”之前的所有“转换”操作，Spark只是记录下“转换”操作应用的一些基础数据集以及RDD生成的轨迹，即相互之间的依赖关系，而不会触发真正的计算。（1）当一个Spark应用被提交时，首先需要为这个应用构建起基
公安大数据平台建设项目
第一部分：软硬件集成服务一、整体建设内容：本项目按照公安部统一部署，根据XX省公安厅大数据智能化建设总体方案，新建YY公安大数据平台，主要包括新一代公安信息网建设、网络安全建设、云计算平台建设、大数据平台建设、构建统一运维运营服务体系。项目主要建设内容为：（1）新一代公安信息网建设：根据《信息安全技
苹果电脑MacBook M1芯片安装SPSS（数据分析工具）教程详细介绍：保姆级教程！！！
苹果电脑（笔记本）Macbook M1芯片安装SPSS数据分析工具，保姆级教程详细介绍
第十一届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛(B题：产品订单的数据分析与需求预测)
2. 基于上述分析，建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.csv）中给出的产品，预测未来3月（即2019年1月、2月、3月）的月需求量，将预测结果按照表3的格式保存为文件result1.xlsx，与论文一起提交。（2） 产品所在区域对需求量的影响，以及不同区域的产品需求量有何特性；
文本挖掘学习笔记（三）：文档相似度、文档分类和情感分析
全文基于《射雕英雄传》语料库，下面是读入数据的一个基于Pandas的通用操作框架。1.文档相似度计算两个词相似度的原理：简单的说，就是将每个词的向量在空间上进行余弦运算，当cos越接近0时候，两者越相似。词袋模型不考虑词条之间的相关性，因此无法用于计算词条相似度。分布式表达会考虑词条的上下文关联，因
参数与非参数检验：理解差异并正确使用
数据科学是一个快速发展的领域，它在很大程度上依赖于统计技术来分析和理解复杂的数据集。这个过程的一个关键部分是假设检验，它有助于确定从样本中获得的结果是否可以推广到总体。
第十一届泰迪杯B题：产品订单的数据分析与需求预测
2. 基于上述分析，建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.csv）中给出的产品，预测未来3月（即2019年1月、2月、3月）的月需求量，将预测结果按照表3的格式保存为文件result1.xlsx，与论文一起提交。附件中的预测数据（predict_sku1.csv）提供了需要预测产品
2023年九款大数据&数据分析软件工具推荐
在未来，用于数据全生命周期管理的大数据的工具将更加个性化。因为公司正越来越多地使用人工智能来收集关于用户和他们的在线行为的信息。他们有整个团队致力于了解如何从客户数据中获得最大价值。在这场竞赛中，大数据&数据分析工具比其他任何东西都更强大，更有决定性。更棒的是，随着时间的推移，数据只会越来越有价值，
【第十一届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】B题产品订单的数据分析与需求预测“解题思路“”以及“代码分享”
此题我们需要分析：不同大品类2015到2018年需求量分析、不同细分品类2015到2018年需求量分析从而得出不同点与共同点。首先需要对日期进行判断月初、月中、月末区间，打上标签，再根据标签进行分组(注意：数据中2018的12月没有月末区间数据)先对每天的需求量进行统计，再进行对数据季节打标签处理，
