Jupyter Notebook的10个常用扩展介绍
在本文中，我们将探索Jupyter Notebook提升我们数据科学经验的强大扩展组件。
ChatGPT4和python完美融合，快速完成数据分析与可视化、人工智能建模及论文高效撰写
1、传统信息检索方法与技巧总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）2、利用ChatGPT4 及插件实现联网检索文献3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容（三句话摘要、子弹式要点摘要、QA摘要、表格摘要、关键词
EDA中常用的9个可视化图表介绍和代码示例
在这篇文章中我们介绍EDA中常用的9个图表，并且针对每个图表给出代码示例。
遗传算法基本介绍
遗传算法基本介绍（附代码+例子）
【博弈论】第二讲：纳什均衡的混合战略（有限数量战略）
在nnn个参与人的博弈G={S1，...，Sn;u1，...，un}G=\left\{S_1，...，S_n; u_1，...，u_n\right\}G={S1，...，Sn;u1，...，un}中，参与人iii的战略空间为S,={S1…,Si}S_,= \left\{S_1…, S_i\r
2023年5个自动化EDA库推荐
EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作，但是由于EDA是不可避免的，所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。
使用Python代码识别股票价格图表模式
在股票市场交易的动态环境中，技术和金融的融合催生了分析市场趋势和预测未来价格走势的先进方法。本文将使用Python进行股票模式识别。
4个解决特定的任务的Pandas高效代码
在本文中，我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务，并以一种好的方式给出结果。
Pandas中选择和过滤数据的终极指南
本文将介绍使用pandas进行数据选择和过滤的基本技术和函数。无论是需要提取特定的行或列，还是需要应用条件过滤，pandas都可以满足需求。
解锁数据分析的神器：ChatGPT引领人工智能革命
ChatGPT是基于GPT-3架构的语言模型，具有1750亿个参数。与其它模型相比，ChatGPT在理解和生成自然语言方面表现出色。通过与ChatGPT的互动，我们可以探索数据、提出问题，并获得深入洞察。ChatGPT不仅可以用于提供有针对性的问题答案，还可以帮助生成数据分析报告的摘要。prompt
【文末送书】AI时代数据的重要性
新华社北京10月26日电 《中国证券报》26日刊发文章《国家数据局揭牌 数据要素产业进入加速发展期》。文章称，10月25日，国家数据局正式揭牌。业内人士认为，这标志着我国数字经济发展新阶段的开始，预计数据要素配套政策将加快出台，数据要素产业进入加速发展期。国家数据局的主要职责是负责协调推进数据基础制
《数据挖掘》学堂在线【第一章：概述】习题答案参考与解析
《数据挖掘》慕课MOOC学堂在线【第一章：概述】课后作业习题答案参考与解析
数据分析及治理工程师
企业的信息化建设需要数据，那么数据是很重要的，数据分析的目的在于为业务服务，而为了更好的达成这一目的。对于元数据的采集和主数据的分析，以及数据标准的制定，和数据质量的保证是非常重要的。
spss时间序列预测
确定后，可能输出的没有预测数据，也可能输出差异大的预测数据， 需注意，将方法这里多尝试几次，做切换，从专家切到ARIMA，从ARIMA切到专家，调整季节值等，多调试几次，就能输出预测数据。保存：这里需注意变量名前缀，预测需以字母开头。分析-时间序列预测-创建传统模型；方法：ARIMA，条件：000。
7.Python数据分析项目之银行客户流失分析
银行客户流失分析
常用的数据可视化工具有哪些？要操作简单的
提供含柱形图、仪表盘、树图等在内的数十种数据可视化图表，支持自定义制作数据可视化图表，从报表背景、标题小图标、图表颜色、字体、交互效果等都可自定义。注册登录后，即可根据以点击、拖拉的方式来实现数据可视化分析，SpeedBI数据分析云将高效响应、智能分析数据、可视化呈现数据分析结果。SpeedBI数据
【数据分析入门】人工智能、数据分析和深度学习是什么关系？如何快速入门 Python Pandas？
本文胎教般地科普了人工智能、深度学习和数据分析的区别和联系，并就数据分析中所常用的Python Pandas库做了快速入门的全面引导
数学建模学习（102）：成分数据分析之中心对数比转换【已修改】
成分数据分析中的 中心对数比转换
Python数据分析-数据挖掘（准备数据——数据建模——模型评估——模型应用）
准备数据——数据建模——模型评估——模型应用
1.Python数据分析项目——二手车价格预测
数据分析项目
