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R语言导入数据文件（数据导入、加载、读取）、使用foreign包的read.dta函数导入Stata中的dta格式文件
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python使用numpy生成指定步长的浮点数序列
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提高EDA（探索性数据分析）效率的 3 个简单工具
本文简单的介绍 3 个非常好用的的数据可视化和分析工具，它们只需要很少的代码就可以自动的帮助我们执行快速和详细的数据分析
努力成为一名数据分析师
一、什么是数据分析？观测、实验、应用二、重新认识数据分析观测：对事物形成客观量化的认知（报表、图表、仪表盘）。实验：发现规律、验证假设（科学研究、A/B测试）。应用：不断基于数据反馈迭代产品。三、观测观察：采集数据、存储数据、展示数据。1.采集数据：解析系统日志、埋点获取新数据、通过传感器采集（手环
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Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接
在本文中，介绍了如何在Pandas中使用连接的操作，以及它们是如何在 Pandas DataFrame 中执行的。
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R语言筛选dataframe数据中包含特定字符串的数据行(contains)
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python pandas 分割DataFrame中的字符串及元组
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R语言使用ggplot2可视化：使用散点图可视化dataframe数据
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R语言使用tidyr包的pivot_wider函数从长表变换为宽表、pivot_longer函数从宽表变换为长表
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大数据的关键技术（二）
七、数据清洗技术（1）数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。 （2）我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。
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3种时间序列混合建模方法的效果对比和代码实现
本文中将讨论如何建立一个有效的混合预测器，并对常见混合方式进行对比和分析
python大数据可视化分析淘宝商品，开专卖店不行啊
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