spss分析方法-聚类分析
聚类分析是根据研究对象的特征，按照一定标准对研究对象进行分类的一种分析方法。下面我们主要从下面四个方面来解说： 一、实际应用 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用
（三）爬取一些网页图片
爬取一些网页图片。
R语言为矩阵的行和列命名：rownames函数指定矩阵行名称、colnames函数指定矩阵列名称
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基于Python的网络爬虫开发与实现
在爬虫界面预设目标网站的相关url，在输入不同信息时，进行不同的url拼接得到完整的相关地址进而获取相应信息，对获取的信息进行解析，从解析后的数据中获取需要的数据创建并存入对应的xlsx表格中。数据获取完毕后，用API从xlsx读取关键信息，在用API生成可视化图像（API（Application
标准化与归一化
Standardization & Nomalisation
Python爬虫 自动爬取图片并保存
一、准备工作用python来实现对百度图片的爬取并保存，以情绪图片为例，百度搜索可得到下图所示f12打开源码在此处可以看到这次我们要爬取的图片的基本信息是在img - scr中二、代码实现这次的爬取主要用了如下的第三方库import reimport timeimport requestsfrom
时间序列模型-ARIMA
主要介绍了ARIMA模型的基本概念和建模流程。
R实战 | Nomogram(诺莫图/列线图)及其Calibration校准曲线绘制
R实战|Nomogram(诺莫图/列线图)及其Calibration校准曲线绘制Nomogram，中文常称为诺莫图或者列线图。简单的说是将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈...
数据库实战经验分享（全量表，增量表，拉链表，流水表，快照表）
openGauss数据库实验经验分享
【通信原理】确知信号的性质分析与研究
在前面一文中已经详细且生动的解释了傅里叶变换和傅里叶级数的内容，【通信原理】揭开傅里叶级数与傅里叶变换的神秘面纱，而在今天这篇中有些公式你可能会产生疑惑，基本上需要用到傅氏变化的知识，可能需要你自行了解一下过程或参考一下上一篇文章的内容并加以理解。本文从通信系统中确知信号出发，分析了能量信号、功率信
ROC曲线绘制（Python）
我看谁还不会用Python画出ROC曲线！！！
数据挖掘-KNN算法+sklearn代码实现(六)
KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。
数据挖掘-数据的预处理（三）
准备数据:如何处理出完整、干净的数据?原始的数据本身也存在着各种各样的问题：如不够准确、格式多样、部分特征缺失、标准不统一、特殊数据、错误数据等。
10个Pandas的小技巧
pandas是数据科学家必备的数据处理库，我们今天总结了10个在实际应用中肯定会用到的技巧
毕业设计 基于大数据的共享单车数据分析与可视化
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于大数据的共享单车数据分析与可视化🥇学
时间序列分析中最值得推荐的10个 Python 库
Python中有许多可用的时间序列预测库(比我们在这里介绍的更多)。每个库都有自己的优缺点，因此根据自己的需要选择合适的是很重要的。如果你有什么更好的推荐，请留言告诉我们。
数据分析师还火热吗？爬取了72个城市需求，北京第一
金九银十求职季已经过半，最近咨询经验的同学也越来越多了，有很多求职、或是转行的同学向我咨询我数据分析师岗位的种种信息。虽然老李我在数据领域待了这么多年，对这个岗位的的各种信息了然于心，但个人经验还是没有实际数据更有信服力。因此，为了帮助大家对数据分析岗位有一个全面深入的判断，本文爬取Boss直聘网站
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
“华为杯”第十八届中国研究生数学建模竞赛一等奖经验分享
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数据挖掘学习——SOM网络聚类算法+python代码实现
当一个神经元被激活时，最近的邻居节点往往比那些远离的邻居节点更兴奋。从图中可以看到，输出层的每个节点，通过D条权边与输入节点相连（即输出层的每个节点用一个D维权重Wij来表征），其中输出层中每个节点之间按照距离远近存在一定联系。不仅获胜的神经元能够得到权重更新，它的邻居也将更新它们的权重，尽管不如获
