四大名著知识图谱可视化
四大名著人物关系分析实践，通过知识图谱可视化，从二维视觉突破到2.5维视觉，整体提升数据关系感知能力。
520还不知道选啥礼物？让AHP帮你选一个最符合你的吧~（附Python代码
520了，不管是男码，女码友，都应该收到一份示爱，也希望各位单身码友今年脱单，不单身的码友和另一半感情越来越好，不管在什么地方都有人爱你，我爱你们~
基于聚类算法的城市餐饮数据分析与店铺选址
餐饮业生意好坏的影响因素通常有很多，包括店铺菜系、口味、服务态度、周边环境、人口密度、所在区域、人均消费等等方面。本项目以上海城市为例，对其餐饮业消费数据进行统计分析，从三个维度“口味”、“人均消费”、“性价比”对不同菜系进行横向比较。针对某一商铺类型，将上海划分成格网空间，做空间指标评价，基于聚类
一零四、大数据可视化技术与应用实训（展示大屏幕）
大数据可视化实训 通过flask，echarts展示大屏幕
基于大数据的股票数据可视化分析与预测系统
本项目基于 Python 利用网络爬虫技术从某财经网站采集上证指数、创业板指数等大盘指数数据，以及个股数据，同时抓取股票公司的简介、财务指标和机构预测等数据，并进行 KDJ、BOLL等技术指标的计算，构建股票数据分析系统，前端利用echarts进行可视化。基于深度学习算法实现股票价格预测，为投资提供
【Python数据分析】之数据合并的concat函数与merge函数
文章目录系列文章一、concat函数1)横向堆叠与外连接横向堆叠合并df1和df2,采用==外连接==的方式2) 纵向堆叠与内链接二、merge()函数三、join函数1）根据行索引合并数据2）合并重叠数据系列文章Python之Series和DataFrame的数据排序Python数据分析之复习知识
matplotlib进阶教程：如何逐步美化一个折线图
大家好，今天分享一个非常有趣的 Python 教程，如何美化一个 matplotlib 折线图，喜欢记得收藏、关注、点赞。注：数据、完整代码、技术交流文末获取1. 导入包import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotl
Python 大数据的进行信用卡欺诈检测（附源码与注释）
信用卡欺诈检测
统计学小抄：常用术语和基本概念小结
统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。
1行代码完成可视化：Seaborn3个常用方法示例
只需一行 Seaborn 代码，我们就能够创建最常用的绘图并对其进行自定义，这是我们将在本文中重点介绍的内容。
飞猪平台用户行为分析—python
文章目录一、项目背景1.1数据来源1.2数据介绍二、分析目的三、分析思路四、数据分析3.1数据清洗3.2用户分析3.2.1用户维度3.2.1.1浏览量pv、访客量uv、成交量分析五、总结提示：本项目分析仅用来学习使用一、项目背景作为中国最受欢迎的在线旅游平台（OTP）之一，阿里巴巴集团旗下的飞猪通过
python数据分析实战之用户分析及RFM模型分析
利用python进行用户分析和产品分析：用户画像分析：地区、性别、年龄分布，不同分类下的下单数量及消费金额对比，二八定律，用户分层模型(RFM模型)及销量最高的10个品牌。 思路清晰，注释全面详细。
机器学习实战 -朴素贝叶斯
贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。所以称之为”朴素”，是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设：所有的特征之间是统计独立的。
数据安全入门产品——数据库审计系统详解
数据库审计系统在数据安全发展阶段留下了浓墨重彩的一笔，现如今也是组织机构信息安全建设、等保评估不可或缺的技术工具，本文会介绍数据库审计的系统原理、主要功能、部署模式、应用场景、价值体现、未来技术发展，希望有你想要的东西！
一文速学-Pandas处理缺失值操作各类方法详解
前言匆忙之间在CSDN上连载博客已有三年之久，现在已临近毕业。回顾大学的四年尽是不甘，意难平。有时反思良久，或许是我对自己的定位还不够明确，还不知道自己想要的是如此模糊，也许接受现实是对理想主义者最大的冲击。以上是博主突然有感而言，现在回归博客主题。使用Pandas进行数据预处理时需要了解Panda
集成学习-装袋法和提升法
集成学习(ensemble learning)是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通 过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。目录前言一、集成学习是什么？二、装袋法Bagging1.随机森林-代表集成学习技术水平的算法（有放回的抽样bagging）1.1 简介
基于pyecharts的Kline以及pandas对美国标准普尔500指数历史数据(SP500)进行数据可视化分析
基于pyecharts的Kline以及pandas对美国标准普尔500指数历史数据(SP500)进行数据可视化分析k线图简述对股票数据的描述，我们最常用的还是k线图，k线图包含四个数据，即开盘价、最高价、最低价、收盘价。所有的k线都是围绕这四个数据展开，反映大势的状况和价格信息。如果把每日的K线图放
数据科学 机器学习系列2 机器学习的公平性
在本文中您将学习到0 提高对机器学习中公平性重要性的认识。1 了解与公平相关的危害2 了解不公平评估和缓解措施。
python数据分析基础010 -利用pandas带你玩转excel表格（终篇）
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