import pandas as pd
import numpy as np
# 数据读取
file1 = pd.DataFrame(pd.read_excel("D:\大数据竞赛/2022/2022年MathorCup大数据竞赛-赛道B初赛\附件1语音业务用户满意度数据.xlsx"))
file2 = pd.DataFrame(pd.read_excel("D:\大数据竞赛/2022/2022年MathorCup大数据竞赛-赛道B初赛\附件2上网业务用户满意度数据.xlsx"))
file3 = pd.DataFrame(pd.read_excel("D:\大数据竞赛/2022/2022年MathorCup大数据竞赛-赛道B初赛\附件3语音业务用户满意度预测数据.xlsx"))
file4 = pd.DataFrame(pd.read_excel("D:\大数据竞赛/2022/2022年MathorCup大数据竞赛-赛道B初赛\附件4上网业务用户满意度预测数据.xlsx"))
resultfile = pd.DataFrame(pd.read_excel("D:\大数据竞赛/2022/2022年MathorCup大数据竞赛-赛道B初赛/result.xlsx"))
print("data reading......done")
# 对附件一进行数据预处理(分类、筛查)
def shaicha1():
print("附件1的规格(行,列)\n:",file1.shape)
print("附件1的数据类型:\n",file1.describe())
# 执行控制
shaicha1()
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2022大数据竞赛.zip
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Big Data (大数据),或称巨量资料,指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集。大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度而言,大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。这也导致各种大数据统计方法的发展。大数据并没有统计学的抽样方法;它只是观察和追踪发生的事情。因此,大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。由于技术进步,发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求,大数据分析在现代研究中越来越突出。
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