- 自然数大小:5MB400万位自然数E转Uint32400万位自然数E转Uint320 7浏览会员免费
- FineReport大小:54KB资源内包含Fine Report相关的cpt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Fine Report相关的cpt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=333.1007.0.00 10浏览会员免费
- 国产化海光平台基准测试数据分享,旨在帮助用户更好的了解海光平台特性0 9浏览会员免费
- 数据集大小:235KBA/B TEST 案例 包括思维导图 数据集 代码文件A/B TEST 案例 包括思维导图 数据集 代码文件0 7浏览会员免费
- Fortran大小:5KBFortran_Tutorial Fortran_Tutorial Fortran_Tutorial Fortran_Tutorial Fortran_TutorialFortran_Tutorial Fortran_Tutorial Fortran_Tutorial Fortran_Tutorial Fortran_Tutorial0 8浏览会员免费
- 模拟退火算法大小:4KB模拟退火算法解决TSP旅行商问题模拟退火算法解决TSP旅行商问题0 87浏览会员免费
- Tableau大小:1MB资源内包含tableau相关的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相关的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=333.1007.0.00 9浏览会员免费
- python大小:9KBPython是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它最初由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。Python的设计哲学强调代码的可读性,允许开发者用少量代码表达想法,同时支持多种编程范式,包括面向过程、面向对象和函数式编程。 Python的主要特点包括: 1. **易于学习**:Python的语法清晰,代码简洁易懂,这使得Python成为初学者和专业开发者的首选语言。 2. **免费和开源**:Python的源代码是公开的,任何人都可以查看和修改。此外,Python有着庞大的社区和丰富的第三方库,可以轻松地实现各种功能。 3. **跨平台性**:Python可以在多种操作系统上运行,包括Windows、Linux和macOS等。 4. **支持多种编程范式**:Python支持面向过程、面向对象和函数式编程,使得开发者可以根据需要选择最适合的编程方式。 5. **强大的扩展性**:Python可以使用C、C++或Java等语言编写扩展模块,这使得Python可以与这些语言进行交互,从而利用它们的特性。Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它最初由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。Python的设计哲学强调代码的可读性,允许开发者用少量代码表达想法,同时支持多种编程范式,包括面向过程、面向对象和函数式编程。 Python的主要特点包括: 1. **易于学习**:Python的语法清晰,代码简洁易懂,这使得Python成为初学者和专业开发者的首选语言。 2. **免费和开源**:Python的源代码是公开的,任何人都可以查看和修改。此外,Python有着庞大的社区和丰富的第三方库,可以轻松地实现各种功能。 3. **跨平台性**:Python可以在多种操作系统上运行,包括Windows、Linux和macOS等。 4. **支持多种编程范式**:Python支持面向过程、面向对象和函数式编程,使得开发者可以根据需要选择最适合的编程方式。 5. **强大的扩展性**:Python可以使用C、C++或Java等语言编写扩展模块,这使得Python可以与这些语言进行交互,从而利用它们的特性。0 10浏览免费
- r语言大小:308KBR语言数据分析案例 《数据分析:R语言实战》对应源代码R语言数据分析案例 《数据分析:R语言实战》对应源代码0 2浏览会员免费
- mapreduce大小:24KB用mapreduce编写程序,求文件中的最大值和最小值,用cleanup()方法,在Map阶段结束时将判断的最终数值传入Reduce,在Reduce阶段直接传出。用mapreduce编写程序,求文件中的最大值和最小值,用cleanup()方法,在Map阶段结束时将判断的最终数值传入Reduce,在Reduce阶段直接传出。0 9浏览会员免费
- FineReport大小:87KB资源内包含帆软相关frm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资源内包含帆软相关frm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=333.1007.0.00 13浏览会员免费
- 数据集大小:6MBPython亚马逊音乐产品评论分析Python亚马逊音乐产品评论分析0 2浏览会员免费
- 神经网络(Neural Networks)是机器学习和人工智能中的一种关键技术,模仿了人类大脑的工作方式,能够处理复杂的数据和任务。以下是神经网络的一些基础介绍: 基本概念 神经元(Neuron): 类似于生物神经元的数学模型。每个神经元接收输入信号,通过某种函数(如激活函数)处理信号,并生成输出。 层(Layer): 神经网络由多个层组成,包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据,隐藏层负责数据的处理和特征提取,输出层生成最终的预测或分类结果。 权重(Weights)和偏差(Bias): 每个连接(即“突触”)都有一个权重,表示连接的强度。偏差是加到神经元输出上的一个常数,有助于模型更好地拟合数据。 激活函数(Activation Function): 用于引入非线性,使神经网络能够处理复杂的模式。常见的激活函数包括ReLU(Rectified Linear Unit)、Sigmoid和Tanh等。 结构类型 前馈神经网络(Feedforward Neural Network): 最简单的神经网络类型,数据在网络中单向流动,没有循环。适用于分类和回归任务。 卷积神经0 13浏览会员免费
- 机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)的一个子领域,旨在通过算法和统计模型使计算机系统能够在没有明确编程的情况下从数据中学习和做出决策。机器学习广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、自动驾驶等领域。以下是机器学习的一些基本概念和分类。0 6浏览会员免费
- 摘要kddeup99数据集的网络连接数据量很大,各特征属性的取值范围较广,决策类型的种类也很多。因此,如果直接在原数据集上进行数据预处理或是数据挖掘都将是一件十分困难的事情。通过对kddcup99进行数据分析,提出一种对其按照service属性的不同进行分块的新思路,在不失真的前提下,将大问题转化成小问题,从根本上解决了数据集过大的难题。0 3浏览会员免费
- python大小:1MB用户参与分析可帮助企业了解用户如何与其产品或服务互动,从而做出改进,让用户更满意,更愿意继续使用。它帮助企业为客户创造更好的用户界面/用户体验,并最终实现其目标。 用户参与分析可帮助各种类型的企业,包括电子商务、社交媒体、移动应用程序和在线平台。例如,电子商务公司可以通过用户参与分析了解客户如何浏览网站、喜欢哪些产品以及在每个页面停留的时间。它可以帮助公司优化网站设计、个性化产品推荐和改进营销策略,从而提高客户满意度和忠诚度。 对于用户参与分析,企业需要能捕捉用户如何与其产品、服务或平台互动的数据。其中包括用户访问网站或应用程序的次数、他们采取的行动(如点击或购买)、他们在页面上或会话中停留的时间,或他们提供的任何反馈等信息。我为用户参与分析任务找到了一个理想的数据集。您可以从这里下载数据集。用户参与分析可帮助企业了解用户如何与其产品或服务互动,从而做出改进,让用户更满意,更愿意继续使用。它帮助企业为客户创造更好的用户界面/用户体验,并最终实现其目标。 用户参与分析可帮助各种类型的企业,包括电子商务、社交媒体、移动应用程序和在线平台。例如,电子商务公司可以通过用户参与分析了解客户如何浏览网站、喜欢哪些产品以及在每个页面停留的时间。它可以帮助公司优化网站设计、个性化产品推荐和改进营销策略,从而提高客户满意度和忠诚度。 对于用户参与分析,企业需要能捕捉用户如何与其产品、服务或平台互动的数据。其中包括用户访问网站或应用程序的次数、他们采取的行动(如点击或购买)、他们在页面上或会话中停留的时间,或他们提供的任何反馈等信息。我为用户参与分析任务找到了一个理想的数据集。您可以从这里下载数据集。0 3浏览免费
- matlab大小:2MB【项目简介】 基于Matlab的超声场可视化研究及GUI仿真模拟 通过对超声场理论的数学物理方法计算,分别对圆型和矩型换能器的声轴线上声压分布、轴方向横截面的声压的分布及声场的指向性的表达式作出推导和演算,并得出结论;以及研究脉冲波声场分布特性,数值计算其声压分布,再利用数学软件Matlab进行可视化模拟进行的仿真研究,以活塞探头的各个项的参数对超声场的分布影响看作为研究的内容。 最后通过Graphical User Interface设计出一个图形操作界面,有助于我们通过换能器的调参过程对声场的分布影响进行研究,同时也有助于我们更清楚地了解声场的分布理论,从而提升我们的研究效率。【项目简介】 基于Matlab的超声场可视化研究及GUI仿真模拟 通过对超声场理论的数学物理方法计算,分别对圆型和矩型换能器的声轴线上声压分布、轴方向横截面的声压的分布及声场的指向性的表达式作出推导和演算,并得出结论;以及研究脉冲波声场分布特性,数值计算其声压分布,再利用数学软件Matlab进行可视化模拟进行的仿真研究,以活塞探头的各个项的参数对超声场的分布影响看作为研究的内容。 最后通过Graphical User Interface设计出一个图形操作界面,有助于我们通过换能器的调参过程对声场的分布影响进行研究,同时也有助于我们更清楚地了解声场的分布理论,从而提升我们的研究效率。0 8浏览会员免费
- 可视化大小:208KB大数据可视化技术与应用tableau实训第二题 在tableau上制作超市的词云大数据可视化技术与应用tableau实训第二题 在tableau上制作超市的词云0 7浏览会员免费
- 数据集大小:2MB数据集 city-day.csv数据集 city-day.csv0 7浏览会员免费
- 文本分析大小:13KB本资源是一份由百度、四川大学和哈尔滨工业大学联合开发的中文停用词列表,旨在优化中文文本处理和自然语言处理(NLP)任务的性能。停用词列表包含了在中文文本分析中常见的、但对语义分析贡献较小的词汇,如“的”、“和”、“是”等。这些词汇虽然在语言中频繁出现,但往往不会对文本的语义理解产生显著影响,因此在预处理阶段去除这些词汇可以减少数据的冗余,提高处理效率。 该资源适用于文本挖掘、情感分析、机器翻译、信息检索等多个领域,帮助研究人员和开发者在处理中文文本时,能够更专注于文本的核心内容。百度、四川大学和哈尔滨工业大学在自然语言处理领域具有丰富的研究经验和技术积累,这份停用词列表是他们合作的成果之一,具有较高的权威性和实用性。本资源是一份由百度、四川大学和哈尔滨工业大学联合开发的中文停用词列表,旨在优化中文文本处理和自然语言处理(NLP)任务的性能。停用词列表包含了在中文文本分析中常见的、但对语义分析贡献较小的词汇,如“的”、“和”、“是”等。这些词汇虽然在语言中频繁出现,但往往不会对文本的语义理解产生显著影响,因此在预处理阶段去除这些词汇可以减少数据的冗余,提高处理效率。 该资源适用于文本挖掘、情感分析、机器翻译、信息检索等多个领域,帮助研究人员和开发者在处理中文文本时,能够更专注于文本的核心内容。百度、四川大学和哈尔滨工业大学在自然语言处理领域具有丰富的研究经验和技术积累,这份停用词列表是他们合作的成果之一,具有较高的权威性和实用性。0 13浏览会员免费
- 水质图像数据集大小:156MB基于pytoch卷积神经网络水质图像分类实战基于pytoch卷积神经网络水质图像分类实战0 16浏览会员免费
- 大数据大小:60MB探索数据的力量,让业务洞察一目了然!精心准备一套大数据商业智能(BI)可视化大屏的原型底稿设计资源,旨在帮助数据分析师、产品经理及设计师快速构建引人入胜的数据展示界面。打造高效决策支持系统、提升企业数据分析能力的理想起点。 资源亮点: 全面的模板覆盖:包含市场分析、销售业绩、用户行为、运营监控等多个业务场景的模板,满足不同行业需求。 动态交互设计:融入滑块、下钻、联动等交互元素,能够灵活探索数据背后的故事,提升用户体验。 视觉震撼效果:采用现代、专业的设计风格,结合色彩科学与信息图表艺术,确保大屏既美观又易于理解。 高度自定义:所有元素均为可编辑状态,无论是图表类型、颜色方案还是布局结构,都能轻松调整,适配个性化需求。探索数据的力量,让业务洞察一目了然!精心准备一套大数据商业智能(BI)可视化大屏的原型底稿设计资源,旨在帮助数据分析师、产品经理及设计师快速构建引人入胜的数据展示界面。打造高效决策支持系统、提升企业数据分析能力的理想起点。 资源亮点: 全面的模板覆盖:包含市场分析、销售业绩、用户行为、运营监控等多个业务场景的模板,满足不同行业需求。 动态交互设计:融入滑块、下钻、联动等交互元素,能够灵活探索数据背后的故事,提升用户体验。 视觉震撼效果:采用现代、专业的设计风格,结合色彩科学与信息图表艺术,确保大屏既美观又易于理解。 高度自定义:所有元素均为可编辑状态,无论是图表类型、颜色方案还是布局结构,都能轻松调整,适配个性化需求。0 6浏览会员免费
- ZIP大小:21KBCPASSOC包CPASSOC包0 7浏览会员免费
- r语言大小:744MB正态性检验是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验,其目的是利用观测数据判断总体是否服从正态分布。 一、定义 正态性检验是判断样本数据是否符合正态分布的一种统计方法。如果一组观测值来自正态总体,具有正态分布的特性,那么这组观测值就被认为具有正态性。 二、检验方法 正态概率纸法:一种图形法,通过绘制样本数据在正态概率纸上的散点图,观察散点图是否近似一条直线来判断数据的正态性。 夏皮罗-威尔克检验法(Shapiro-Wilk test):一种在小样本下非常有效的正态性检验方法,特别适用于样本量小于50的情况。其零假设是数据来自正态分布,当检验统计量小于临界值时,拒绝零假设,认为数据不服从正态分布。 科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验法(Kolmogorov-Smirnov test):也称为K-S检验,是一种非参数检验方法,适用于任何分布的样本数据。其零假设是数据来自某一特定分布(如正态分布),当检验统计量大于临界值时,拒绝零假设,认为数据不服从该分布。正态性检验是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验,其目的是利用观测数据判断总体是否服从正态分布。 一、定义 正态性检验是判断样本数据是否符合正态分布的一种统计方法。如果一组观测值来自正态总体,具有正态分布的特性,那么这组观测值就被认为具有正态性。 二、检验方法 正态概率纸法:一种图形法,通过绘制样本数据在正态概率纸上的散点图,观察散点图是否近似一条直线来判断数据的正态性。 夏皮罗-威尔克检验法(Shapiro-Wilk test):一种在小样本下非常有效的正态性检验方法,特别适用于样本量小于50的情况。其零假设是数据来自正态分布,当检验统计量小于临界值时,拒绝零假设,认为数据不服从正态分布。 科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验法(Kolmogorov-Smirnov test):也称为K-S检验,是一种非参数检验方法,适用于任何分布的样本数据。其零假设是数据来自某一特定分布(如正态分布),当检验统计量大于临界值时,拒绝零假设,认为数据不服从该分布。0 13浏览会员免费
- Tableau大小:1MB资源内包含相关twbx格式源文件,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资源内包含相关twbx格式源文件,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=333.1007.0.00 14浏览会员免费
- 小红书评论大小:178KB基于小红书评论的TF-IDF下的LDA主题模型分析基于小红书评论的TF-IDF下的LDA主题模型分析0 18浏览会员免费
- r语言大小:180KBR语言数据分析案例R语言数据分析案例0 5浏览会员免费
- CAJ大小:2MB基于改进北方苍鹰优化算法的多阈值图像分割 付雪,朱良宽,黄建平,王璟瑀,ARYSTAN Ryspayev (东北林业大学 机电工程学院,哈尔滨 150040) 摘要: 多阈值图像分割是一种简单、准确、高效且普遍的图像分割方法,相比单阈值图像分割更适用于包含大量信 息的彩色图像。在多阈值图像分割中,随着阈值数量的增加,传统的枚举法计算量增大,分割一幅彩色图像不仅需要 更多的时间,而且分割精度也随之降低。提出一种基于改进北方苍鹰优化(INGO)算法的多阈值图像分割方法。利 用立方混沌优化与透镜成像反向学习策略增加种群多样性,在优化初始解的同时扩大种群搜索范围,使INGO算法 尽可能搜索到潜在的最优解,增强算法的搜索能力。将最优最差反向与透镜成像反向学习策略相结合,避免INGO 算法易陷入局部最优的情况,提高收敛精度。在对经典的伯克利测试图像进行多阈值彩色图像分割的实验结果表 明,在GWO、PSO、ChOA等算法中,INGO算法取得峰值信噪比和特征相似度最优平均值的占比分别为100.000%和 78.125%,在保证算法收敛效率的同时获得较优的图像分割结果,在多阈值图像分割领域具有较强的理论基于改进北方苍鹰优化算法的多阈值图像分割 付雪,朱良宽,黄建平,王璟瑀,ARYSTAN Ryspayev (东北林业大学 机电工程学院,哈尔滨 150040) 摘要: 多阈值图像分割是一种简单、准确、高效且普遍的图像分割方法,相比单阈值图像分割更适用于包含大量信 息的彩色图像。在多阈值图像分割中,随着阈值数量的增加,传统的枚举法计算量增大,分割一幅彩色图像不仅需要 更多的时间,而且分割精度也随之降低。提出一种基于改进北方苍鹰优化(INGO)算法的多阈值图像分割方法。利 用立方混沌优化与透镜成像反向学习策略增加种群多样性,在优化初始解的同时扩大种群搜索范围,使INGO算法 尽可能搜索到潜在的最优解,增强算法的搜索能力。将最优最差反向与透镜成像反向学习策略相结合,避免INGO 算法易陷入局部最优的情况,提高收敛精度。在对经典的伯克利测试图像进行多阈值彩色图像分割的实验结果表 明,在GWO、PSO、ChOA等算法中,INGO算法取得峰值信噪比和特征相似度最优平均值的占比分别为100.000%和 78.125%,在保证算法收敛效率的同时获得较优的图像分割结果,在多阈值图像分割领域具有较强的理论0 10浏览会员免费
- 数据分析大小:122MB亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip 亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip 亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip亚马逊爬虫抓取商品信息并数据分析.zip0 23浏览免费
- 1、电商数据分析业务指标 2、数据准备与数理 3、电商数据分析常用方法 4、电商数据分析常用工具 5、电商网站运营数据分析 6、数据展现形式 7、图表专业化的方法 8、撰写数据分析报告0 5浏览免费
- python大小:8KB《庆余年2》弹幕爬取,并进行情感分析《庆余年2》弹幕爬取,并进行情感分析0 28浏览会员免费
- linux大小:2MB本仓库为2017年全国研究生数学建模比赛E题所涉及的全部源程序及相关文档 MathModel2017_E 本仓库为2017年全国研究生数学建模比赛E题所涉及的全部源程序及相关文档 1.与该文档同级的目录下共有五个目录,它们分别是: problem_1,problem_2,problem_3,problem_4,problem_5, 这五个目录下的源程序分别用于解决E题中的每一小问。 2.程序运行环境:linux操作系统,Python2.7 3.在上述五个目录中,均有一个名为run.sh的shell脚本,该脚本用于解决对应的问题。 4.程序运行方法: 1).将每个目录拷贝至一台装有linux操作系统和Python2.7的计算机上, 2).分别进入每个目录,执行该目录的run.sh, 即可得到对应问题的答案。本仓库为2017年全国研究生数学建模比赛E题所涉及的全部源程序及相关文档 MathModel2017_E 本仓库为2017年全国研究生数学建模比赛E题所涉及的全部源程序及相关文档 1.与该文档同级的目录下共有五个目录,它们分别是: problem_1,problem_2,problem_3,problem_4,problem_5, 这五个目录下的源程序分别用于解决E题中的每一小问。 2.程序运行环境:linux操作系统,Python2.7 3.在上述五个目录中,均有一个名为run.sh的shell脚本,该脚本用于解决对应的问题。 4.程序运行方法: 1).将每个目录拷贝至一台装有linux操作系统和Python2.7的计算机上, 2).分别进入每个目录,执行该目录的run.sh, 即可得到对应问题的答案。0 1浏览会员免费
- 资源描述 在Python中,数据分析和可视化是两个非常重要的领域,它们为处理和理解数据提供了强大的工具。以下是一些推荐的资源,帮助你在这两个领域取得进步: 1. Pandas:Pandas是Python中用于数据分析和操作的强大库。它提供了数据结构(如DataFrame和Series)以及一系列用于数据清洗、转换和分析的函数。 2. 3. Matplotlib:Matplotlib是Python中用于创建静态、动态、交互式和3D可视化图的库。它提供了大量的绘图选项和自定义功能。 4. 5. Seaborn:Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库,提供了更高级的接口来绘制有吸引力的统计图形。 6. 7. Jupyter Notebook:Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序,允许你创建和共享包含实时代码、方程、可视化和说明性文本的文档。它是数据分析和可视化的理想环境。 8. 9. 教程和书籍:有很多在线教程和书籍可供学习,如《Python数据分析基础教程》、《利用Python进行数据分析》等。 10. 庆祝代码 为了庆祝你在数据分析和可视化方面的0 21浏览会员免费
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