![](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/no-data.51c5211b.png)
![](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/good-course.ff455529.png)
- git安装包下载就业加强班git大小:58MBgit安装包下载就业加强班git安装包下载就业加强班
0 9浏览
会员免费 - EditPlus-v5.5.3734安装EditPlus大小:10MBEditPlus-v5.5.3734安装EditPlus-v5.5.3734安装
0 7浏览
会员免费 - web后端开发apache-tomcat-9.0.56安装apache大小:12MBweb后端开发apache-tomcat-9.0.56安装web后端开发apache-tomcat-9.0.56安装
0 19浏览
会员免费 - echarts画图学习记录echarts大小:677KBecharts画图学习记录echarts画图学习记录
0 9浏览
会员免费 - draw.io-22.1.11-windows-installer安装大数据大小:122MBdraw.io-22.1.11-windows-installer安装draw.io-22.1.11-windows-installer安装
0 12浏览
会员免费 - VSCodeUserSetup-x64-1.87.0安装大数据大小:94MBVSCodeUserSetup-x64-1.87.0安装VSCodeUserSetup-x64-1.87.0安装
0 26浏览
会员免费 - Xmind思维导图压缩包开发工具大小:144MBXmind思维导图压缩包Xmind思维导图压缩包
0 12浏览
会员免费 - week08day01(power bi)powerbi大小:51KBweek08day01(power bi)week08day01(power bi)
0 15浏览
会员免费 - 云南省村界数据,来源是三调行政区划大小:16MB数据绝对真实,可私看数据详情。数据绝对真实,可私看数据详情。
0 43浏览
会员免费 - excel统计分析-单向分组资料的协方差分析excel大小:16KBexcel统计分析-单向分组资料的协方差分析excel统计分析-单向分组资料的协方差分析
0 28浏览
会员免费 - pandas技术手册,帮助掌握pandas最基本的操作Pandas 是一个功能强大且灵活的 Python 库,专为数据分析和数据处理而设计。它提供了快速、简单、灵活和表达性强的数据结构,特别是 Series(系列)和 DataFrame(数据框),使用户能够轻松地进行数据操作、数据清洗、数据转换和数据分析等任务。 要掌握 Pandas 最基本的操作,首先需要了解以下几个核心概念: Series:Series 是一维标记数组,类似于带有标签的 NumPy 数组。你可以将其视为由索引和相应的值组成的字典。 DataFrame:DataFrame 是二维标记数据结构,类似于电子表格或 SQL 表。它由行和列组成,每列可以是不同的数据类型。 数据索引与选择:Pandas 提供了多种灵活的方法来选择、过滤和操作数据,包括基于标签的索引、位置索引和条件索引等。 数据清洗与处理:Pandas 允许你轻松地处理缺失值、重复值、异常值等数据质量问题,并支持数据类型转换、合并、拆分、聚合等操作。 数据分析与可视化:Pandas 集成了丰富的数据分析和统计函数,同时也与 Matplotlib、Seaborn 等库无缝对接,方便用户进行数据可视化。
0 29浏览
会员免费 - excel统计分析-秩相关分析excel大小:17KBexcel统计分析-秩相关分析excel统计分析-秩相关分析
0 25浏览
会员免费 - excel统计分析-直线相关excel大小:11KBexcel统计分析-直线相关excel统计分析-直线相关
0 20浏览
会员免费 - 中国省份城市区县划分.xlsx文件行政区域表大小:100KB我国省份城市区域划分表我国省份城市区域划分表
0 50浏览
会员免费 - Tableau-参数制作手风琴折叠图Tableau大小:1MB资源内包含Tableau相关twbx源文件,有需要的小伙伴可以自行下载使用,如需查看视频讲解可以访问西瓜视频:https://www.ixigua.com/home/2506516376848260/video/?preActiveKey=pseries&list_entrance=userdetail 或者哔哩哔哩:https://space.bilibili.com/630399480?spm_id_from=333.1007.0.0资源内包含Tableau相关twbx源文件,有需要的小伙伴可以自行下载使用,如需查看视频讲解可以访问西瓜视频:https://www.ixigua.com/home/2506516376848260/video/?preActiveKey=pseries&list_entrance=userdetail 或者哔哩哔哩:https://space.bilibili.com/630399480?spm_id_from=333.1007.0.0
0 40浏览
会员免费 - 河南大学数据分析可视化实验-数据分析基础河南大学数据分析可视化实验-数据分析基础
0 83浏览
会员免费 - 大数据分析工具:Statsmodels与Gensim大数据分析工具:Statsmodels与Gensim
0 8浏览
会员免费 - 一个大数据可视化UI样例Demo软件/插件大小:3MB大数据 big data 可视化UI样例html Demo,可提取样式、布局、控件等。 数据展示表格:使用HTML表格元素来展示大量数据,可以包括多列和多行,通过CSS样式设置表格的样式和布局,使得数据易于查看和理解。 数据筛选和排序功能:在表格上方添加筛选和排序功能,可以通过输入框或下拉菜单来筛选数据,通过点击表头来实现数据的排序,提高用户查找和分析数据的效率。 数据可视化图表:通过HTML5的Canvas或SVG元素,结合JavaScript库如D3.js等,实现数据的可视化展示,例如折线图、柱状图、饼图等,帮助用户更直观地理解数据。 分页功能:如果数据量较大,可以添加分页功能,将数据分页展示,用户可以通过点击页码或上下页按钮来浏览不同页的数据。 搜索功能:添加搜索框,用户可以输入关键词进行搜索,实时筛选出符合条件的数据,提高数据查找的效率。 数据导出功能:提供数据导出的功能,用户可以将数据导出为Excel、CSV等格式,方便用户进行数据分析和处理。 数据更新和刷新。希望能帮助各位UI或非UI工程师。大数据 big data 可视化UI样例html Demo,可提取样式、布局、控件等。 数据展示表格:使用HTML表格元素来展示大量数据,可以包括多列和多行,通过CSS样式设置表格的样式和布局,使得数据易于查看和理解。 数据筛选和排序功能:在表格上方添加筛选和排序功能,可以通过输入框或下拉菜单来筛选数据,通过点击表头来实现数据的排序,提高用户查找和分析数据的效率。 数据可视化图表:通过HTML5的Canvas或SVG元素,结合JavaScript库如D3.js等,实现数据的可视化展示,例如折线图、柱状图、饼图等,帮助用户更直观地理解数据。 分页功能:如果数据量较大,可以添加分页功能,将数据分页展示,用户可以通过点击页码或上下页按钮来浏览不同页的数据。 搜索功能:添加搜索框,用户可以输入关键词进行搜索,实时筛选出符合条件的数据,提高数据查找的效率。 数据导出功能:提供数据导出的功能,用户可以将数据导出为Excel、CSV等格式,方便用户进行数据分析和处理。 数据更新和刷新。希望能帮助各位UI或非UI工程师。
0 15浏览
会员免费 - Fortran语言相关知识点详细介绍编程语言大小:5KBFortran(FORTRAN)是Formula Translation的缩写,意为“公式翻译”,是一种编程语言,专为科学计算和高性能计算设计。Fortran是世界上最早出现的计算机高级程序设计语言,广泛应用于科学和工程计算领域,是数值计算的领军语言。Fortran语言以其强大的数组运算能力、灵活的流程控制以及高效的数学库函数,成为科学计算领域的首选工具。Fortran(FORTRAN)是Formula Translation的缩写,意为“公式翻译”,是一种编程语言,专为科学计算和高性能计算设计。Fortran是世界上最早出现的计算机高级程序设计语言,广泛应用于科学和工程计算领域,是数值计算的领军语言。Fortran语言以其强大的数组运算能力、灵活的流程控制以及高效的数学库函数,成为科学计算领域的首选工具。
0 12浏览
免费 - 数据分析实例(共30张PPT)数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来,从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中,数据分析可帮助人们做出判断,以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前,要通过广泛的设计调查,分析所得数据以判定设计方向,因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
0 28浏览
免费 - 大数据是指无法在合理时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的庞大数据集合大数据大小:3KB大数据是指无法在合理时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的庞大数据集合。大数据技术涉及数据的收集、存储、处理、分析和可视化,从而帮助企业、政府和其他组织从中获取有价值的洞察。在电影用户分析领域,大数据可以发挥巨大的作用,帮助电影制片方、发行方和平台方更好地理解观众,优化内容制作和营销策略。大数据是指无法在合理时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的庞大数据集合。大数据技术涉及数据的收集、存储、处理、分析和可视化,从而帮助企业、政府和其他组织从中获取有价值的洞察。在电影用户分析领域,大数据可以发挥巨大的作用,帮助电影制片方、发行方和平台方更好地理解观众,优化内容制作和营销策略。
0 14浏览
会员免费 - trino优化宝典,trino优化宝典trino优化宝典
0 53浏览
会员免费 - GA-BP VS BP-遗传算法在哪优化了BP神经网络?附实验数据和代码神经网络大小:16KBGA-BP VS BP-遗传算法在哪优化了BP神经网络?附实验数据和代码GA-BP VS BP-遗传算法在哪优化了BP神经网络?附实验数据和代码
0 84浏览
会员免费 - excel统计分析-曲线回归excel大小:12KBexcel统计分析-曲线回归excel统计分析-曲线回归
0 34浏览
会员免费 - pandas日常使用大全-第五部分使用pandas大小:37KBpandas日常使用大全-第五部分使用pandas日常使用大全-第五部分使用
0 59浏览
会员免费 - 光大证券量化报告-解缠论光大证券关于缠论的介绍,量化分析及做的测试
0 21浏览
会员免费 - excel统计分析-一元直线回归excel大小:19KBexcel统计分析-一元直线回归excel统计分析-一元直线回归
0 29浏览
会员免费 - 大数据大屏的实践项目,数据做可视化显示大数据大小:224KB1、资源内容:大数据大屏的实践项目,数据做可视化显示 2、适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的学习者,作为“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明:本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压,没有解压工具的自行百度下载即可。1、资源内容:大数据大屏的实践项目,数据做可视化显示 2、适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的学习者,作为“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明:本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压,没有解压工具的自行百度下载即可。
0 10浏览
会员免费 - 数学建模常用的一些评价分析模型代码软件/插件大小:33MB数学建模常用的一些评价分析模型代码,包括如下 Topsis综合分析法 层次分析法 模糊综合评价 灰色综合评价 熵权法数学建模常用的一些评价分析模型代码,包括如下 Topsis综合分析法 层次分析法 模糊综合评价 灰色综合评价 熵权法
0 57浏览
会员免费 - R语言数据关系型图表绘制代码(含数据、代码以及介绍)r语言大小:7MB在先前的很多回归分析相关的推文中,大多都在过程中提及了一些简单的可视化方法,以帮助理解回归中的变量响应关系。在这些作图方法中,有些是特定功能R包自带的可视化方法,有些通过ggplot2绘制,还有部分直接使用base作图。相对而言,ggplot2是R里面非常专业的作图包,其同时涵括了多种类型的回归模型在内,这使回归曲线的实现更加轻松。 您是否经常使用geom_smooth()拟合线性回归或LOESS平滑?除了这两种模型外,您是否还了解过ggplot2实现其它回归类型的方法,或者其它方式的回归曲线绘制函数呢?下文就列举一些示例帮助您加深印象吧。尽管如此,并不是所有回归都可以绘制图形展示。例如在二维平面或者三维空间中,可表达的信息有限,多元回归(具有多维的变量信息)就难以呈现出来。因此,本篇就以最常见的双变量关系分析(一元回归)为例,展示回归曲线通过ggplot2的绘制方法。在先前的很多回归分析相关的推文中,大多都在过程中提及了一些简单的可视化方法,以帮助理解回归中的变量响应关系。在这些作图方法中,有些是特定功能R包自带的可视化方法,有些通过ggplot2绘制,还有部分直接使用base作图。相对而言,ggplot2是R里面非常专业的作图包,其同时涵括了多种类型的回归模型在内,这使回归曲线的实现更加轻松。 您是否经常使用geom_smooth()拟合线性回归或LOESS平滑?除了这两种模型外,您是否还了解过ggplot2实现其它回归类型的方法,或者其它方式的回归曲线绘制函数呢?下文就列举一些示例帮助您加深印象吧。尽管如此,并不是所有回归都可以绘制图形展示。例如在二维平面或者三维空间中,可表达的信息有限,多元回归(具有多维的变量信息)就难以呈现出来。因此,本篇就以最常见的双变量关系分析(一元回归)为例,展示回归曲线通过ggplot2的绘制方法。
0 56浏览
会员免费 - R语言K-means聚类分析绘图(含数据)r语言大小:266KB一、什么是聚类 我们知道“物以类聚,人以群分”,这里并不是分类问题,而是聚类问题。两者主要区别在于,分类是将一组数据根据不同的类区分,已经知道有哪些类,也就是数据已经有了类的标签。而聚类是一种事先不知道有多少类,通过算法学习,分出来了一些类别。因此,分类跟聚类分别属于有监督学习和无监督学习的范畴。 聚类是从数据集中对观测值进行聚类的机器学习方法。它的目标是聚类相似观测值,不同类别之间差异较大。聚类是一种无监督学习方法,因为它仅尝试从数据集中发现结构,而不是预测应变量的值。 市场营销中,有时候需要对客户进行分类,可通过如下信息:家庭收入、住房面积、户主职业、据城区距离对客户进行分类。利用这些信息进行聚类,可识别相似家庭,从而能够识别某类型家庭可能购买某种产品或对某种类型的广告反应更好。 二、k-means聚类算法介绍 k 指的是初始规定要将数据集分成的类别,means是各类别数据的均值作为中心点。算法步骤为: 1.初始设置要分成的类别 k ,及随机选取数据集中 k 个点作为初始点; 2.根据相似性度量函数将其他点与初始点做比较,离哪个值近就分到哪一个类; 3.将分出来的 k 类一、什么是聚类 我们知道“物以类聚,人以群分”,这里并不是分类问题,而是聚类问题。两者主要区别在于,分类是将一组数据根据不同的类区分,已经知道有哪些类,也就是数据已经有了类的标签。而聚类是一种事先不知道有多少类,通过算法学习,分出来了一些类别。因此,分类跟聚类分别属于有监督学习和无监督学习的范畴。 聚类是从数据集中对观测值进行聚类的机器学习方法。它的目标是聚类相似观测值,不同类别之间差异较大。聚类是一种无监督学习方法,因为它仅尝试从数据集中发现结构,而不是预测应变量的值。 市场营销中,有时候需要对客户进行分类,可通过如下信息:家庭收入、住房面积、户主职业、据城区距离对客户进行分类。利用这些信息进行聚类,可识别相似家庭,从而能够识别某类型家庭可能购买某种产品或对某种类型的广告反应更好。 二、k-means聚类算法介绍 k 指的是初始规定要将数据集分成的类别,means是各类别数据的均值作为中心点。算法步骤为: 1.初始设置要分成的类别 k ,及随机选取数据集中 k 个点作为初始点; 2.根据相似性度量函数将其他点与初始点做比较,离哪个值近就分到哪一个类; 3.将分出来的 k 类
0 163浏览
会员免费 - 2024年如何入门参与数学建模?.zip课程资源大小:202KB### 内容概要 本博客为初学者提供了一个关于如何入门参与数学建模的全面教程。从数学建模的定义和重要性开始,逐步介绍了数学建模的基础知识、主要工具和软件,以及如何参与数学建模竞赛。此外,还提供了一个简单的数学建模案例,帮助读者更好地理解和应用所学知识。 ### 适用人群 本博客适合对数学建模感兴趣的初学者。无论你是数学爱好者,还是对解决问题充满热情的人,都可以从本博客中找到适合自己的学习内容。 ### 使用场景及目标 本博客适用于在家、学校或任何学习环境中自学数学建模。通过跟随博客,读者可以逐步建立起数学建模的知识体系,了解数学建模的基本概念、主要工具和软件,以及如何参与数学建模竞赛。博客的目标是帮助初学者建立信心,激发他们对数学建模的兴趣,并为未来的深入学习打下坚实的基础。 ### 其他说明 本博客注重实用性和易懂性,尽量避免使用复杂的专业术语。博客中包含的建议和资源可以帮助读者更好地理解和应用所学知识。同时,博客还强调了学习数学建模需要持续的努力和实践,鼓励读者积极参与在线社区和论坛,提高数学建模的技能。### 内容概要 本博客为初学者提供了一个关于如何入门参与数学建模的全面教程。从数学建模的定义和重要性开始,逐步介绍了数学建模的基础知识、主要工具和软件,以及如何参与数学建模竞赛。此外,还提供了一个简单的数学建模案例,帮助读者更好地理解和应用所学知识。 ### 适用人群 本博客适合对数学建模感兴趣的初学者。无论你是数学爱好者,还是对解决问题充满热情的人,都可以从本博客中找到适合自己的学习内容。 ### 使用场景及目标 本博客适用于在家、学校或任何学习环境中自学数学建模。通过跟随博客,读者可以逐步建立起数学建模的知识体系,了解数学建模的基本概念、主要工具和软件,以及如何参与数学建模竞赛。博客的目标是帮助初学者建立信心,激发他们对数学建模的兴趣,并为未来的深入学习打下坚实的基础。 ### 其他说明 本博客注重实用性和易懂性,尽量避免使用复杂的专业术语。博客中包含的建议和资源可以帮助读者更好地理解和应用所学知识。同时,博客还强调了学习数学建模需要持续的努力和实践,鼓励读者积极参与在线社区和论坛,提高数学建模的技能。
0 21浏览
会员免费 - python模拟高考录取python大小:5MBpython模拟高考录取python模拟高考录取
0 24浏览
会员免费 - pandas日常使用大全-第三部分使用pandas大小:324KBpandas日常使用大全-第三部分使用pandas日常使用大全-第三部分使用
0 14浏览
会员免费 - 大数据-使用flume+kafka+HBase+spark+ElasticSearch的用户轨迹查询大数据项目.zipkafka大小:301MB大数据_使用flume+kafka+HBase+spark+ElasticSearch的用户轨迹查询大数据项目大数据_使用flume+kafka+HBase+spark+ElasticSearch的用户轨迹查询大数据项目
0 22浏览
会员免费 - 大数据-大数据分析项目之卡扣车流量监控.zip大数据大小:17MB大数据_大数据分析项目之卡扣车流量监控.zip大数据_大数据分析项目之卡扣车流量监控.zip
0 18浏览
会员免费 - tableau通过集动作实现三层钻取Tableau大小:1MB资源内包含tableau的源文件,有需要的小伙伴可以自行下载使用,如需查看视频讲解可以访问西瓜视频:https://www.ixigua.com/home/2506516376848260/video/?preActiveKey=pseries&list_entrance=userdetail 或者哔哩哔哩:https://space.bilibili.com/630399480?spm_id_from=333.1007.0.0资源内包含tableau的源文件,有需要的小伙伴可以自行下载使用,如需查看视频讲解可以访问西瓜视频:https://www.ixigua.com/home/2506516376848260/video/?preActiveKey=pseries&list_entrance=userdetail 或者哔哩哔哩:https://space.bilibili.com/630399480?spm_id_from=333.1007.0.0
0 26浏览
会员免费 - 大数据+网络爬虫+数据可视化大数据大小:3MB本项目利用了网络爬虫技术,获取豆瓣电影《周处除三害》的影评信息进行数据分析,主要包括数据爬取、数据处理、数据可视化、LDA主题模型几部分本项目利用了网络爬虫技术,获取豆瓣电影《周处除三害》的影评信息进行数据分析,主要包括数据爬取、数据处理、数据可视化、LDA主题模型几部分
0 173浏览
会员免费 - Manticore Search号称Elasticsearch快15倍得全文检索引擎elasticsearch大小:203KBManticore Search windows安装包Manticore Search windows安装包
0 60浏览
会员免费 - 京东商城华为WATCH 4评论数据爬取及可视化分析数据可视化分析大小:1MB资源主要包括京东商城华为WATCH4数据爬取、数据清洗、可视化以及LDA模型建立进行情感分析,运用者需更改代码里面文件路径为自己的即可资源主要包括京东商城华为WATCH4数据爬取、数据清洗、可视化以及LDA模型建立进行情感分析,运用者需更改代码里面文件路径为自己的即可
0 136浏览
会员免费 - R语言,实现MACD指标计算:股票技术分析的利器系列(1)r语言大小:3KB定义函数计算指数移动平均线(Exponential Moving Average,EMA)# 参数:# x: 输入数据# n: 平滑因子# 返回值:# 指数移动平均线: 这一行定义了一个函数EMA,接受两个参数x和n,其中x是一个数值型向量,包含要计算EMA的数据,n是一个整数,代表指数平滑的窗口大小。: 这一行创建了一个名为ema的空数值型向量,其长度与输入向量x的长度相同,用来存储计算得到的 EMA。: 这一行将ema向量的第一个元素设置为输入向量x的第一个元素,作为初始值。定义函数计算指数移动平均线(Exponential Moving Average,EMA)# 参数:# x: 输入数据# n: 平滑因子# 返回值:# 指数移动平均线: 这一行定义了一个函数EMA,接受两个参数x和n,其中x是一个数值型向量,包含要计算EMA的数据,n是一个整数,代表指数平滑的窗口大小。: 这一行创建了一个名为ema的空数值型向量,其长度与输入向量x的长度相同,用来存储计算得到的 EMA。: 这一行将ema向量的第一个元素设置为输入向量x的第一个元素,作为初始值。
0 51浏览
会员免费 - 数据建模时间案例数据.zipmatlab大小:59KB数据建模时间案例数据数据建模时间案例数据
0 19浏览
会员免费 - Python读取.csv/.txt文件并画图python大小:2KB读取result.txt文本数据。读取result.txt文本数据。
0 85浏览
会员免费 - 数据分析,包含md文件,数据集,ipynb文件数据分析大小:2MB某运营商为了回馈用户,发起了一个用户充值送视频会员的权益活动。 活动具体为: - 对于月租<=50元的用户只要充值30元话费就可以免费领取3个月的视频会员。 - 对于月租>50元的用户只要充值60元就可以免费领取6个月的视频会员。 - 该活动的仅仅为当年的9、10和11这三个月期间。某运营商为了回馈用户,发起了一个用户充值送视频会员的权益活动。 活动具体为: - 对于月租<=50元的用户只要充值30元话费就可以免费领取3个月的视频会员。 - 对于月租>50元的用户只要充值60元就可以免费领取6个月的视频会员。 - 该活动的仅仅为当年的9、10和11这三个月期间。
0 19浏览
会员免费 - 小白读《R语言实战》写的读书笔记(第六章)R大小:18KB小白读《R语言实战》写的读书笔记(第六章)小白读《R语言实战》写的读书笔记(第六章)
0 11浏览
会员免费 - FineReport制作超链接-悬浮窗报表FineReport大小:121KB资源内包含帆软cpt模板文件,有需要的小伙伴可以自行下载使用,如需查看视频讲解可以访问西瓜视频:https://www.ixigua.com/home/2506516376848260/video/?preActiveKey=pseries&list_entrance=userdetail 或者哔哩哔哩:https://space.bilibili.com/630399480?spm_id_from=333.1007.0.0资源内包含帆软cpt模板文件,有需要的小伙伴可以自行下载使用,如需查看视频讲解可以访问西瓜视频:https://www.ixigua.com/home/2506516376848260/video/?preActiveKey=pseries&list_entrance=userdetail 或者哔哩哔哩:https://space.bilibili.com/630399480?spm_id_from=333.1007.0.0
0 67浏览
会员免费 - 基于HTMLCSSEcharts的会议展览、业务监控、风险预警、数据分析展示等多种展示需求可视化集合数据分析大小:300MB基于HTML、CSS和Echarts等前端技术,我们可以实现多种展示需求的可视化集合,包括会议展览、业务监控、风险预警和数据分析展示等。对于会议展览,我们可以利用Echarts绘制交互式地图,展示会议地点及参与者分布情况,同时通过折线图展示会议参与人数的变化趋势,为会议组织者提供数据支持。在业务监控方面,利用折线图、柱状图等图表展示业务指标的实时变化情况,结合环形图展示各项指标占比,帮助企业管理者及时了解业务状况,做出决策。针对风险预警,我们可以利用雷达图展示各项风险指标的评估情况,通过可视化展示帮助企业发现潜在风险并及时采取措施应对。在数据分析展示方面,结合折线图、散点图、热力图等多种图表展示数据分布规律、相关性等信息,为用户提供直观的数据分析结果,帮助用户更好地理解数据背后的含义。通过HTML、CSS和Echarts等技术,我们可以灵活地实现各种展示需求的可视化集合,为用户提供直观、易懂的数据展示,帮助用户更好地理解数据、把握业务动态,实现数据驱动决策。利用HTML、CSS和Echarts技术,我们还可以实现实时数据更新、数据筛选和交互功能,提升用户体验。通过响应式设计,确保展示。基于HTML、CSS和Echarts等前端技术,我们可以实现多种展示需求的可视化集合,包括会议展览、业务监控、风险预警和数据分析展示等。对于会议展览,我们可以利用Echarts绘制交互式地图,展示会议地点及参与者分布情况,同时通过折线图展示会议参与人数的变化趋势,为会议组织者提供数据支持。在业务监控方面,利用折线图、柱状图等图表展示业务指标的实时变化情况,结合环形图展示各项指标占比,帮助企业管理者及时了解业务状况,做出决策。针对风险预警,我们可以利用雷达图展示各项风险指标的评估情况,通过可视化展示帮助企业发现潜在风险并及时采取措施应对。在数据分析展示方面,结合折线图、散点图、热力图等多种图表展示数据分布规律、相关性等信息,为用户提供直观的数据分析结果,帮助用户更好地理解数据背后的含义。通过HTML、CSS和Echarts等技术,我们可以灵活地实现各种展示需求的可视化集合,为用户提供直观、易懂的数据展示,帮助用户更好地理解数据、把握业务动态,实现数据驱动决策。利用HTML、CSS和Echarts技术,我们还可以实现实时数据更新、数据筛选和交互功能,提升用户体验。通过响应式设计,确保展示。
0 40浏览
会员免费 - excel统计分析-嵌套设计excel大小:12KBexcel统计分析-嵌套设计excel统计分析-嵌套设计
0 24浏览
会员免费 - 大学生必看:数据集整理的实用技巧与实践经验!.zip数据集大小:190KB内容概要:本文通过一位大学生从零基础学习数据集整理的案例,详细分享了学习路径、实践经验、团队合作和时间管理等方面的宝贵经验。为那些对数据集整理感兴趣的大学生提供了实用的参考和启示。 适用人群:本篇文章适合所有对数据集整理感兴趣的大学生,特别是那些希望从零基础开始,通过努力和坚持在这个领域取得好成绩的读者。 使用场景及目标:读者可以通过本文了解如何从零基础开始学习数据集整理,以及在学习和实践过程中如何克服困难、提高自己的数据集整理能力和团队合作能力。 其他说明:本文作者通过自己的亲身经历,向读者展示了学习数据集整理的过程,以及如何通过努力和坚持实现自己的目标。读者可以根据自己的实际情况,参考作者的经验和心得,不断提高自己的数据集整理能力和实践水平。同时,作者也鼓励读者保持积极的心态,相信自己,勇敢面对挑战,实现自己的梦想。内容概要:本文通过一位大学生从零基础学习数据集整理的案例,详细分享了学习路径、实践经验、团队合作和时间管理等方面的宝贵经验。为那些对数据集整理感兴趣的大学生提供了实用的参考和启示。 适用人群:本篇文章适合所有对数据集整理感兴趣的大学生,特别是那些希望从零基础开始,通过努力和坚持在这个领域取得好成绩的读者。 使用场景及目标:读者可以通过本文了解如何从零基础开始学习数据集整理,以及在学习和实践过程中如何克服困难、提高自己的数据集整理能力和团队合作能力。 其他说明:本文作者通过自己的亲身经历,向读者展示了学习数据集整理的过程,以及如何通过努力和坚持实现自己的目标。读者可以根据自己的实际情况,参考作者的经验和心得,不断提高自己的数据集整理能力和实践水平。同时,作者也鼓励读者保持积极的心态,相信自己,勇敢面对挑战,实现自己的梦想。
0 16浏览
会员免费 - 数据分析逆袭:零基础大学生的成功故事!.zip数据分析大小:181KB内容概要:本文通过一位大学生从零基础学习数据分析的案例,详细分享了学习路径、实践经验、团队合作和时间管理等方面的宝贵经验。为那些对数据分析感兴趣的大学生提供了实用的参考和启示。 适用人群:本篇文章适合所有对数据分析感兴趣的大学生,特别是那些希望从零基础开始,通过努力和坚持在数据分析领域取得好成绩的读者。 使用场景及目标:读者可以通过本文了解如何从零基础开始学习数据分析,以及在学习和实践过程中如何克服困难、提高自己的数据分析能力和团队合作能力。 其他说明:本文作者通过自己的亲身经历,向读者展示了学习数据分析的过程,以及如何通过努力和坚持实现自己的目标。读者可以根据自己的实际情况,参考作者的经验和心得,不断提高自己的数据分析能力和实践水平。同时,作者也鼓励读者保持积极的心态,相信自己,勇敢面对挑战,实现自己的梦想。内容概要:本文通过一位大学生从零基础学习数据分析的案例,详细分享了学习路径、实践经验、团队合作和时间管理等方面的宝贵经验。为那些对数据分析感兴趣的大学生提供了实用的参考和启示。 适用人群:本篇文章适合所有对数据分析感兴趣的大学生,特别是那些希望从零基础开始,通过努力和坚持在数据分析领域取得好成绩的读者。 使用场景及目标:读者可以通过本文了解如何从零基础开始学习数据分析,以及在学习和实践过程中如何克服困难、提高自己的数据分析能力和团队合作能力。 其他说明:本文作者通过自己的亲身经历,向读者展示了学习数据分析的过程,以及如何通过努力和坚持实现自己的目标。读者可以根据自己的实际情况,参考作者的经验和心得,不断提高自己的数据分析能力和实践水平。同时,作者也鼓励读者保持积极的心态,相信自己,勇敢面对挑战,实现自己的梦想。
0 9浏览
会员免费 - 大数据精选面试题目27道分享大数据常见面试题大数据大小:10KB大数据精选面试题目27道分享大数据常见面试题,附带答案在里面大数据精选面试题目27道分享大数据常见面试题,附带答案在里面
0 27浏览
会员免费 - 数据产品经理学习手册:产品工具、用户画像、数据分析活动专题数据产品建设 全链路市场投放的数据产品策略 挖掘客户意见,驱动经营改善 比你更了解你,浅谈用户画像 用户画像场景与技术实现方案 网易数据部用户画像实践 网易严选画像建设实践 数据驱动消费者精细化运营产品和生态 百信银行用户-产品-企业经营多维分析实践 如何搭建数据指标体系 如何建设好的数据指标体系 数据安全工具建设经验分享 如何提升数据化管理效率 网易数据治理工具-资产 360 产品实践 数据中台的底层逻辑 数据产品+数据中台双引擎模式实践 “转变”,贝壳找房数据平台演变之路 专业数据准备工具的介绍和应用
0 32浏览
会员免费 - excel统计分析-重复测量设计excel大小:13KBexcel统计分析-重复测量设计excel统计分析-重复测量设计
0 14浏览
会员免费 - lowess局部加权回归算法python、R语言实现(包含数据可直接运行).zippython大小:688KB内容概要:通过带着读者手写熟悉lowess局部加权回归算法的核心思想、权值函数选择、权值函数编写残差计算与迭代等内容。 适合人群:具备一定编程基础,熟悉R语言以及python的人员 应用场景:Lowess局部加权回归算法本质作用就是**拟合数据的趋势线**,常见用于解决预测问题和平滑问题。 - 在解决预测问题时,利用趋势线来做预测数据,适用于周期性和波动性的数据; - 在做数据平滑的时候,对有趋势或季节性的数据不能简单使用均值正负三倍标准差以外做异常值剔除,因此将趋势线作为基线,剔除偏离基线距离较远的真正异常值。内容概要:通过带着读者手写熟悉lowess局部加权回归算法的核心思想、权值函数选择、权值函数编写残差计算与迭代等内容。 适合人群:具备一定编程基础,熟悉R语言以及python的人员 应用场景:Lowess局部加权回归算法本质作用就是**拟合数据的趋势线**,常见用于解决预测问题和平滑问题。 - 在解决预测问题时,利用趋势线来做预测数据,适用于周期性和波动性的数据; - 在做数据平滑的时候,对有趋势或季节性的数据不能简单使用均值正负三倍标准差以外做异常值剔除,因此将趋势线作为基线,剔除偏离基线距离较远的真正异常值。
0 87浏览
会员免费 - excel统计分析-裂区设计excel大小:13KBexcel统计分析-裂区设计excel统计分析-裂区设计
0 15浏览
会员免费 - excel统计分析-正交设计excel大小:12KBexcel统计分析-正交设计excel统计分析-正交设计
0 67浏览
会员免费 - 大数据-分布式大数据SQL查询可视化界面设计.zipsql大小:3MB大数据_分布式大数据SQL查询可视化界面设计大数据_分布式大数据SQL查询可视化界面设计
0 24浏览
会员免费 - 数学建模课程-课件+期末大作业课程资源大小:14MB数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业数学建模课程-课件+期末大作业
0 21浏览
会员免费 - JSON数据可视化工具json大小:953KB主要语言:TypeScript 项目分类:[后端] [工具] 项目标签:[开发工具] [JSON数据解析] 推荐理由:一款优雅的JSON数据可视化工具。与简单地展示JSON数据不同,该项目将其转化为类似脑图的形式,支持放大/缩小、展开/收缩、搜索节点、导出图片等操作。同时,它还可以快速部署成服务,为用户提供更便捷的JSON数据分析体验。主要语言:TypeScript 项目分类:[后端] [工具] 项目标签:[开发工具] [JSON数据解析] 推荐理由:一款优雅的JSON数据可视化工具。与简单地展示JSON数据不同,该项目将其转化为类似脑图的形式,支持放大/缩小、展开/收缩、搜索节点、导出图片等操作。同时,它还可以快速部署成服务,为用户提供更便捷的JSON数据分析体验。
0 63浏览
会员免费 - 全国大学生数学建模竞赛支撑平台使用手册(文末领数模资料及历年赛题)数学建模大小:5MB访问 http://cumcm.cnki.net 输入用户名、密码(默认密码为您在竞赛系统中所使用手机号的后6位)、验证码登录。右侧展示全国联系人、赛区联系人、学校联系人的联系方式。建议使用谷歌、火狐、IE10以上浏览器访问。 若该账号是第一次登录该系统,并且没有用该手机号注册过CNKI账号,则输入用户名、密码、验证码并且点击登录之后,会出现激活弹框。 输入图片验证码之后,点击发送手机校验码,并填写接收到的短信中的手机校验码即可激活成功,再次点击登录按钮可以进入系统。访问 http://cumcm.cnki.net 输入用户名、密码(默认密码为您在竞赛系统中所使用手机号的后6位)、验证码登录。右侧展示全国联系人、赛区联系人、学校联系人的联系方式。建议使用谷歌、火狐、IE10以上浏览器访问。 若该账号是第一次登录该系统,并且没有用该手机号注册过CNKI账号,则输入用户名、密码、验证码并且点击登录之后,会出现激活弹框。 输入图片验证码之后,点击发送手机校验码,并填写接收到的短信中的手机校验码即可激活成功,再次点击登录按钮可以进入系统。
0 10浏览
免费