天猫数据分析：2023年速食品（方便面）市场数据分析
近年来，随着中国经济的发展，消费者对方便面的需求量和要求也在不断变化，因此，我国方便面市场的规模和消费者的需求环境也正在不断改变。从消费端角度来看，随着居民人均可支配收入的增加，人们的消费需求也更加多元化，对食品的要求已经从吃得饱转变为吃的好，更要吃得健康。因此，传统的方便食品企业需要不断地去研究新
苦练基本功——数据仓库
数据仓库是一个以主题为导向、集成、非易失性、时间一致的数据集合，用于支持企业决策者进行分析、报表和数据挖掘等活动。它通过对企业各个业务领域的数据进行整合和清洗，将其转化为可理解、易分析的数据，从而为决策者提供决策所需的信息和分析基础。数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、历史数据的集合，它包括多
Python爬虫系列（一）——手把手教你写Python爬虫
适合初学者快速上手入门，以爬取CSDN和百度图片为例。
大数据之Hadoop
大数据
基于Flask+Bootstrap+机器学习的南昌市租房价格预测系统
本项目使用Flask框架搭建基于机器学习的南昌市租房价格预测系统 （简易版）其中关于Flask知识点可参考文章Flask全套知识点从入门到精通，学完可直接做项目其中关于南昌市租房价格预测可参考文章基于XGBoost算法构造房屋租赁价格评估模型整个项目分为以下几个模块：项目文件框架如下:其中manag
如何实现数据可视化分析？有这个解决方案就够了
以图配数，让你所见即所得；开箱即用，一键实现分析计算。助力企业高效、快捷实现可视化分析！
常见的8种大数据分析模型，你了解吗
全行为途径剖析模型是互联网产品特有的一类数据剖析办法，它主要依据每位用户在APP或网站中的行为事情，剖析用户在APP或网站中各个模块的流通规律与特点，发掘用户的拜访或浏览形式，从而完结一些特定的事务用途，如对提升APP中心模块的抵达率、提取出特定用户团体的干流途径与刻画用户浏览特征，优化与提升APP
零基础可以学python么
零基础自然是可以学习python的，Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、面向对象等优点，斩获无数程序员的喜爱，也有了“人生苦短，我选Python”的名言。近几年Python一路高歌猛进，受欢迎程度有目共睹，对此，TIOBE官方也表示“Python很适合数据挖掘、人工智能编程、统计
【数据预处理】基于Kettle的字符串数据清洗、Kettle的字段清洗、Kettle的使用参照表集成数据
本次实验内容如下：掌握基于Kettle的字符串数据清洗掌握基于Kettle的字段清洗掌握基于Kettle的使用参照表清洗。
【数据挖掘】决策树归纳中ID3算法讲解及构建决策树实战（图文解释 超详细）
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ETL 与 ELT的关键区别
ETL 和 ELT 之间的主要区别在于转换的时间和位置：它是在数据加载到数据仓库之前还是在存储之后发生。实施管道所需的技术技能，支持每个选项所需的产品数量和复杂性，技能团队雇用的数据团队本身的结构，以及数据堆栈的准备性和灵活性。在我们深入了解这些差异的细节之前，让我们清楚地定义什么是 ETL 和 E
常见的5种数据分析方法有哪些?
看大家介绍了那么那么多的数据分析方法，但不同的数据分析方法使用场景不同，A常用的B不一定常用。按照这6个步骤，结合相关数据进行分析，一般不会出错，另外需要注重数据的展示，即用图表展示数据，就像这种：这种图表Excel就可以做，觉得麻烦的也可以直接套模板，模板自取：SMART分析方法是一种基于目标的管
智能反射面综述2
自用RIS综述
《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
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
大数据学完好就业么
Python的普及与数据挖掘、人工智能和数值计算等领域的蓬勃发展相关，但同时也与普遍编程需求的增加有关。Python应用领域广泛，意味着选择Python的同学在学成之后可选择的就业领域有很多，加上Python本身的优势，致使现在越来越多的新人开始学习这一编程语言。Python语言简单易懂，适合零基础
【数据挖掘竞赛】零基础入门数据挖掘-二手汽车价格预测
数据预处理时首先可以对偏度比较大的数据用log1p函数进行转化，使其更加服从高斯分布，此步处理可能会使我们后续的分类结果得到一个好的结果.notRepairedDamage 中存在空缺值，但空缺值用“-”表示，所以数据查看发现不了空缺值，将“-”替换成NaN。图中可以看出，seller,offerT
使用Statsmodel进行假设检验和线性回归
在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。
【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
