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
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。...
大数据工程师、数据挖掘师和数据分析师有啥区别
随着互联网技术的不断提升，数据已经成为各大企业新的战场，而对于从业者来说，如果你对数据科学领域的工作感兴趣的话，肯定首先要了解一下数据科学领域都有哪些岗位。从岗位性质和主要工作内容不同我们可以把数据科学的岗位大概分为四类：数据产品经理、大数据工程师、数据挖掘师、数据分析师。数据产品经理显而易见就是精
【商业挖掘】关联规则——Apriori算法(最全~)
【商业挖掘】关联规则——Apriori算法(最全~) 大三商科小辣鸡编写的大白话算法！
【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 问题一
然后，可以计算出每个节假日的平均需求量，将其与普通日的需求量进行比较，从而分析节假日对产品需求量的影响。例如，如果线上订单需求量的中位数明显高于线下订单需求量的中位数，那么我们可以判断线上销售渠道对产品需求量的贡献较大。从结果中可以看出，不同季节的订单需求量分布存在差异，例如冬季的订单需求量普遍较高
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；
零基础入门数据挖掘——二手车交易价格预测：baseline
本文是对阿里云天池竞赛——零基础入门数据挖掘之二手车交易价格预测的学习记录，是一个很简单的baseline。
Python使用numpy滤除图像中的低频信号
本文演示代码用于滤出图像中的低频信号。import numpy as npfrom PIL import Imagefrom numpy.fft import fft, ifftdef f...
【数据挖掘】期末复习题库集
【数据挖掘】期末复习题库集
数据特征分析方法总结
数据特征分析方法总结21世纪是大数据的时代，因为这些大数据中蕴含着时代发展的信息。如何科学地分析数据特征是数据分析师必须掌握的基础技能之一。因此，我今天主要希望通过理论推导并实现一些常用的数据特征分析方法来加强对数据特征处理的能力。分布分析分布分析:研究数据的分布特征和分布类型，分为定量数据和定性数
Bi系统跟数据中台的区别是什么？
换句话来说，BI是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。总的
