统计软件与数据分析Lesson6-----python函数相关知识点_shlay
在 Python 中，函数定义其中，为函数名，parameters是函数的参数列表，可以为空；是函数体，包含一些语句和操作，可以有一个或多个return语句用于返回值；value是函数的返回值，可以为任何类型。该函数返回两个数的和该函数名为，有两个参数x和y，函数体是将这两个参数相减并返回相减的结果。
标签： python 数据分析 python函数
工信部出手，一键解除手机绑定账号
现在使用啥APP几乎都要让你用手机号注册登录，就连工具类APP也在想法设法获取你的手机信息。你如果用微信、或者支付宝等第三方登录方式，在你登录成功后，他还会弹框让你绑定手机号，用户体验真的很不好。而且你还会时不时收到这些注册APP发的营销短信，让你不胜其扰。更有甚者，有的不发分子会直接把你的个人信息给卖了，造成很多安全隐患。不过，现在有个好消息。信通院推出了“一键解绑”功...
标签： 数据分析 小程序 物联网 python 大数据
深度阐述数据建模及可视化系统技术方案_可视化数据建模_ccddtomato
深度详细介绍数据建模及可视化系统的技术方案，通过对其系统定义、系统架构、产品亮点、功能组成、核心技术、应用场景等多方面多维度进行介绍，同时配上了部分的系统功能截图。本系统是完全自主研发，后续会陆续更新软件相关的产品应用视频、安装部署包、相关技术文件、和在不同的项目中打造的应用案例，欢迎大家留言讨论交流。...
标签： 大数据 数据分析 数据挖掘 算法 数据仓库
计算时间序列周期的三种方法_deephub
本文，我们介绍了寻找时间序列周期的三种不同方法，通过使用这三种方法，我们能够识别信号的周期性，并使用常识进行确认。作者：Shashindra Silva。
标签： python 人工智能 数据分析 机器学习 时间序列
LSTM股票价格预测_lstm股价预测_千世先森
ID：399899注： 这里使用的数据源是TushareLSTM股票价格预测实验实验介绍使用LSTM进行股票价格的预测，用到的框架主要包括：TensorFlow2.0，主要用于深度学习算法的构建，本实验以Tushare平台的601398股票历史数据为基础，基于Keras深度学习库股票价格进行预测。算法原理：这里就不对模型原理进行介绍了 这里引用一下别人的 需要的朋友去看一下https://juejin.cn/post/6973082167970627620搭建思路：使用LSTM模型对股票数
标签： python 数据分析 tensorflow lstm
求解100~200之间的素数_求100-200之间的素数_丸串串
对于很多人对求解素数存在一定的困惑，在这里，我将用一些方法为大家讲解我的理解，希望可以帮助大家。下面是求解100~200之间素数的方法在这个题目中，我们需要了解质数的定义，明白判断条件，结束条件是什么。求赞，求关注呀！httpshttpshttpshttps。...
标签： python 数据分析 c语言
Linux实用细节命令4，awk数据分析与过滤统计_屯门山鸡叫我小鸡
awk在shell脚本编程中发挥着巨大的作用
标签： linux 数据分析 bash
100天精通Python（可视化篇）——第77天：数据可视化入门基础大全（万字总结+含常用图表动图展示）_袁袁袁袁满
1. 什么是数据可视化？ 2. 为什么会用数据可视化？ 3. 数据可视化的好处？ 4. 如何使用数据可视化？ 5. Python数据可视化常用工具 1）Matplotlib绘图 2）Seaborn绘图 3）Bokeh绘图 6. 常用图表介绍及其应用场景 1）折线图 2）柱状图 3）饼图 4）散点图 5）箱形图 6）区域
标签： python 数据分析 数据可视化 绘图 折线图
主成分分析法_每天一道题
定义主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。一般来说，当研究的问题涉及到多变量且变量之间存在很强的相关性时，我们可考虑使用主成分分析的方法来对数据进行简化。数据降维的作用降维是将高维度的数据（指标太多）保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为应用非常广泛的数据预处理方
标签： 数据分析 matlab
【SPSS】两配对样本T检验分析详细操作教程（附案例实战）_spss配对样本t检验_艾派森
本文主要讲解使用SPSS进行两配对样本T检验分析详细操作教程，附案例实战
标签： 数据分析 spss-
2023年美国大学生数学建模A题:受干旱影响的植物群落建模详解+模型代码(一)_fanstuck
千呼万唤始出来啊同学们，不知道各位在上次国赛建模的时候有没有认识我啊哈哈，还是老样子，思路和模型代码都是免费的，纯爱好。作为一个已经退休的数模老学长岂有不参与一下的理由！让俺再感受一下青春竞赛的氛围，博主参与过十余次数学建模大赛，三次美赛获得过二次M奖一次H奖，国赛二等奖。建模的部分后续将会写出，想要了解更多的欢迎联系博主，免费获取代码和更多细化思路，！！大家可以参考。
标签： python pandas 数据挖掘 数据分析 数学建模 
数据分析师兼职副业平台大量招聘_袁袁袁袁满
数据分析师兼职副业平台大量招聘
标签： r语言 副业 兼职 数据分析 程序员副业
python数据分析实战：用LSTM模型预测时间序列（以原油价格预测为例）_lstm预测模型_Bernard.Dong
LSTM时间序列预测
标签： python 数据分析 lstm-
大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建微博评论情感分类模型_艾派森
庞大的微博信息量揽括了众多话题，也许这些信息看似琐碎，而且看似杂乱无序，可事实上蕴含着巨大的潜在价值。微博平台上的各种互动，往往与用户的心理有关，用户一旦在微博中发言，便有了立场和倾向，这就可以对其做情感分析。通过情感分析的结果：名人可做自身形象维护；企业可做微博营销、客户关系管理以及品牌宣传；商家可通过用户产品体验后的评价做产品改进，从而提高市场占有率；政府机构可掌握突发事件后的社会群体心理，进行舆论监控；除此之外，还可对特定的高压力人群做情感分析，从而给他们提供有针对性的心理疏导等。
标签： python 数据分析 数据挖掘 分类 大数据 
数据分析：基于随机森林(RFC)对酒店预订分析预测_i阿极
在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 "Random Forests" 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林（random decision forests）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating" 想法和 Ho
标签： 数据分析 python 随机森林 机器学习
