在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表，之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。 ...创建频率表和列联表 R语言提供了许多方法来创建频率表和列联表，在这里我们主要介绍三种常用的函数，它们虽有各自的特点，但大同小异，大家在学习中能细细体会出来。 1....函数table(） #首先自己创建训练数据（这里的数据是随手编写的，不具有科学性） #所有的数据都是分类变量（这里选择的是二分类变量） #建立2维频率表 A <- c(rep("male",15),rep...prop.table(mytable, 2) # 以列为单位，计算其中每个变量的占比，每列求和为1 ?...但是由于这些功能我们也可以通过R的基本函数来实现，所以这里就不对CrossTable()这个函数进行过多讲解，感兴趣的朋友可以使用方法?CrossTable()自行了解和学习。
移动平均 18.1 移动平均工具的功能 “移动平均”分析工具可以基于特定的过去某段时期中变量的平均值，对未来值进行预测。移动平均值提供了由所有历史数据的简单的平均值所代表的趋势信息。...如果选中了“标准误差”复选框，Excel 将生成一个两列的输出表，其中右边的一列为标准误差值。如果没有足够的历史数据来进行预测或计算标准误差值，Excel 会返回错误值 #N/A。...标准误差：如果选中此复选框，则在在输出表的一列中包含标准误差值。 （3）单击“确定”得到移动平均预测结果 ? 图 18-2 移动平均预测结果 ?...操作如下： （1）根据公式（4）在C2单元格输入“＝B2”，确定Y的初值，在C3单元格输入如图5所示公式，其中平滑系数引用F2单元格的值，以便利用“规划求解”工具进行优化。...20.3 傅利叶分析工具应用操作 步骤 （1）输入数据并中心化：时间、时间序号t、观测值xt、中心化(减x平均值）、求频率fi(=i/N)。 （2）由傅立叶分析工具求中心化数据序列的傅立叶变换。
（2）频率和众数 给定一个无序的、分类在 ? 上取值的数据集合，设集合中有m个数据对象，则值 ? 的频率定义为： ? 分类属性的众数（mode）是具有最高频率的值。...分类属性常常（但并非总是）具有少量值，因此这些值的众数和频率可能是令人感兴趣的和有用的。而对于连续数据，按此定义的众数通常没有意义，因为单个值的出现不超过一次。...fraction_blank FLOAT 小数表示的具有空白值的行占总行数的百分比。 mean FLOAT 目标列的均值，如果目标列不是数字类型，则该值为NULL。...mfv_frequencies BIGINT[] 包含最频繁值的频率计数的数组。 表5 summary函数输出表列说明 （3） 示例 查看summary()函数的联机帮助。...bedroom列具有2、3、4三个值，summary函数按每个bedroom的值分三组计算其它5列的汇总统计值，并且会按不分组（表级）计算全部6个列的汇总统计值，因此生成21条结果数据。
，而对于这个问题的模拟，JL提供了一个脚本，会创建320个字段，然后对这个表插入一行数据，更新一行数据，然后根据block的dump来做一个分析和说明,脚本如下： rem rem Script...dbms_rowid.rowid_row_number(rowid) row_no from t1 ; alter system flush buffer_cache; 脚本执行后，会创建一个含有320个字段的表...所以一个初步结论如下: 一般的insert语句会把使用到的280个列分成两部分（25,255），这个280列可以通过Insert语句看到。...set col0320 ='0320';所以说在update的场景中，我们可以把列的使用情况从280改进到了320个列，这40个列在orale中会跟255为分界来处理，这样就是（40,295），然后把40...列放在原来的数据块中，剩下的把255个列迁移到一个新的块中，所以这样一来，原来列的的分布就很有特点了，分配到了两个块中。
目录 R语言第一章数据处理基础①读取EXEL表格数据 R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表 rpivotTable：R的数据透视表 安装 # devtools::install_github...(c("ramnathv/htmlwidgets", "smartinsightsfromdata/rpivotTable")) 数据透视表应出现在的RStudio的Viewer中。...如果仅选择数据，则数据透视表将打开，行和列上没有任何内容（但您可以随时拖放行或列中的任何变量） rows and cols允许用户创建报告，即指示哪个属性将在行和列上。...这里的选项很多：计数，计数唯一值，列表唯一值，总和，整数和，平均值，总和，80％上限，80％下限，总和为总分数，总和为行数，总和为列的分数，计为总分数，计算为行的分数，计为列的分数 renderers决定了用于显示的图形渲染类型...例如，要显示具有眼睛和头发颜色组合频率的表格： library(rpivotTable) data(HairEyeColor) rpivotTable(data = HairEyeColor, rows
导入数据；3 处理组合值；4 索引列；5 连接两个表；6 按列筛选； 7 按照字段分组；8 按照字段排序；9 分组后使用聚合函数；10 绘制频率分布直方图绘制；11 最小抽样量的计算方法；12 数据去重...拿到所有喜剧的ID后，要想找出其中平均得分最高的前10喜剧，需要关联另一张表：ratings: 再回顾下ratings表结构： User ID Movie ID Rating Rating...评分样本个数太少，显然最终的平均分数不具有太强的说服力。...样本个数太少，评论的平均值也就没有什么说服力。...10 频率分布直方图 绘制评论数的频率分布直方图，便于更直观的观察电影被评论的分布情况。上面分析到，75%的电影打分次数小于7次，所以绘制打分次数小于20次的直方图： ?
RFM模型通过R、F、M三个要素确定客户价值，是衡量客户价值的重要工具之一。 ?...R(Recency) 指最近一次消费，消费时间越近越好 F(Frequency) 指消费频率，即购买次数，次数越多越好 M(Monetary) 指消费金额，金额越高越好 ?...本章通过分析某店铺会员消费数据，将每个会员的R、F、M得分值与平均值做对比 （每个要素好于平均值记为A，比平均值差记为B）， 将会员分为以下八种，以便针对性做营销决策，实现精细化运营 AAA：重要价值会员...▲会员表 ? ▲消费明细表 ? ▲价值分类表 ? ▲初始关联 二、计算RFM指标 R-Recency 最近一次消费。...一般用指定日期与最后一次购买日期的相关天数来表示 1、在“消费明细表”里新建计算列： 末次消费日期= MAXX(FILTER('消费明细', '消费明细'[卡号]= EARLIER('
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。...psych::describe(diamonds[myvars]) #可以计算非缺失值的数量、平均值、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误。 ?...() #份数表示的列联表 margin.table() #添加边际和 addmargins() #将边际和放入表中 ftable() #创建紧凑型列联表 一维列联表： mytable...【crosstab】的规则几乎与Excel中的透视表理念很像，可以作为所有的数值型、类别型变量的表述统计、频率统计和交叉列联表统计使用。...pandas的交叉表函数pd.crosstab参数设定规则与透视表保持了很高的相似度，确实从呈现形式上来讲，数值型变量的尽管聚合方式有很多【均值、求和、最大值、最小值、众数、中位数、方差、标准差、求和等
标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散 标准误差：用来衡量样本平均值的波动大小 t值：样本平均值距离总体平均值多少个标准误差 大数定律：如果统计数据足够大，那么事物出现的频率就能无限接近他的期望值...根据seaborn的distplot函数可以直接画出直方图和拟合区间，从拟合曲线上可知这是一个t分布（样本量小于30） （4）检验方向 因为备选假设当中平均值小于20，这里用的是小于号所以我们使用左尾检验...pop_mean) / sample_std 差异指标除以样本标准差 相关度度量：r2=t2 / (t2+df),其中r2是指r的平方，t2是t的平方 ?...让他们在30秒内打出标准的20个单词文字消息，然后记录打错字的数量。 我们将数据记录在Excel中，A列是使用键盘布局A打错字的数量，B列是使用键盘布局B打错字的数量。...还是推荐seaborn包画出具有拟合线的直方图，发现两个样本都近似正态分布，而且样本量小于30，所以满足t分布的使用条件。
4.调查库内储存的货物的品名，特征(例如易碎、怕光、怕潮等)，外形及尺寸，单件重量，平均库存量，最大库存量，每日进、出库数量，入库和出库频率等。...设库存量为N个货物单元，巷道数为A，货架高度方向可设B层，则每一排货架在水平方向应具有列数D为： D=N/2AB 根据每排货架的列数D及货格横向尺寸可确定货架总长度L。...单位为吨／平方米 E：通过立体库的月最大货物存取量，单位为吨 K：设计最大入库百分数 30：每月30天计 t：货物在立体库中平均库存期(天)，根据统计的各种货物历年平均库存周期分析确定 H：货物的堆放高度...，按照装卸工艺要求确定，单位米 r：立体库单位体积上的货物堆存量，吨/立方米 ☑ 方法二 f1：存放货物有效存放面积，平方米 f2：入库验货场地面积，平方米，根据货物种类、验收和发货的具体要求及设施确定...秒 tf：叉货时间，在出入库站或货格处，货物移动时间，秒 ti：停机时间，控制延迟时间秒 ☑ 平均复合作业时间 tt：平均货格间移动时间，随机确定入库货格和出库货格，作适当次数货格间移动求得所需时间的平均值
如下这样的就叫做平均线图 这样的柱状图可以很好的比较平均值和各部分之间的差异。...首先看一下红色箭头，我们特意制作一列平均值，作用就是用来生成那根平均线~ 然后，我们选中要在柱状图上展现的两列数据，并且选择插入条形图。...很显然，就会生成这样的条形图啦~ 最后，选中平均值代表的条子，然后右击，接下来，选择更改图表类型，把类型改为折线，看一下效果吧~~
对于定量数据，欲了解其分布形式是对称的还是非对称的，发现某些特大或特小的可疑值，可通过绘制频率分布表、绘制频率分布直方 图、绘制茎叶图进行直观地分析；对于定性分类数据，可用饼图和条形图直观地显示分布情况...定量数据的分布分析 对于定量变量而言，选择“组数”和“组宽”是做频率分布分析时最主要的问题，一般 按照以下步骤进行。 1）求极差。 2）决定组距与组数。 3）决定分点。 4）列出频率分布表。...(2)标准差 标准差度量数据偏离均值的程度 (3) 变异系数 变异系数度量标准差相对于均值的离中趋势 变异系数主要用来比较两个或多个具有不同单位或不同波动幅度的数据集的离中趋势。...r的平方越接近于1,表明x与y之间的相关性越强；r的平方越接近于0,表明两个变量之间几乎没有直线相关关系。...D为Pandas的DataFrame或Series,代表着均值数据列，而error则 是误差列，此命令在y轴方向画出误差棒图；类似地，如果设置参数xerr = error,则在x轴 方向画出误差棒图。
计算列：是指在原表的基础上新增一列，新增的列相当于新的字段被使用，通常被用作过程计算的分析和创建新维度分析，也可以用作直接计算使用。...例如(a+b)*c,我们可以先将a+b计算的结果作为一个新的计算列，然后这个计算列会作为一个新的字段被再次复用去乘c，这样就可以抽取共享字段，提高复用性。...例如: ’销售明细’[订单金额] 代表的是销售明细表的订单金额字段，在多个表没有字段名重复的时候，可以直接使用[]引用字段，不带表名。...R (Recency),最近一次消费时间间隔 F (Frequency),消费频率 M (Monetary),消费金额 一般来说，最近一次消费的间隔越短、消费频率和消费金额越高，客户价值越大。...而基于这个原理，就需要去计算对应的平均R,F,M分别是多少，然后再去对比这个客户相对于平均值是大于还是小于。大于平均值的自然就是价值更高的。
常用的价值度模型是RFM RFM模型是根据会员 最近一次购买时间R（Recency） 购买频率F（Frequency） 购买金额M（Monetary）计算得出RFM得分 通过这3个维度来评估客户的订单活跃价值...由此得到R、F、M三个原始数据量。 ④ R、F、M分区。对于F和M变量来讲，值越大代表购买频率越高、订单金额越高；但对R来讲，值越小代表离截止时间节点越近，因此值越好。...得分为321的会员虽然购买频率高但是订单金额低等，这些客户往往具有较高的购买黏性，可以考虑通过关联或搭配销售的方式提升订单金额。... 数据介绍 案例数据是某企业从2015年到2018年共4年的用户订单抽样数据，数据来源于销售系统 数据在Excel中包含5个sheet，前4个sheet以年份为单位存储为单个sheet中，最后一张会员等级表为用户的等级表...50%、75%和max的数据没有特别集中 而从f（购买频率）则可以看出，大部分用户的分布都趋近于1，表现是从min到75%的分段值都是1且mean（均值）才为1.365 计划选择25%和75%作为区间划分的
2、全面性：观察某一列的全部数值，比如在 Excel 表中，我们选中一列，可以看到该列的平均值、最大值、最小值。我们可以通过常识来判断该列是否有问题，比如：数据定义、单位标识、数值本身。...通常我们可以采用以下 三种方法： 删除：删除数据缺失的记录； 均值：使用当前列的均值； 高频：使用当前列出现频率最高的数据。...我们可以采用删除或者替换的方式来解决非 ASCII 问题，这里我们使用删除方法： # 删除非 ASCII 字符 df['first_name'].replace({r'[^\x00-\x7F]+':''...4.唯一性 问题 1：一列有多个参数 为了达到数据整洁目的，将 d=True)，将列表拆成新的列，再将原来的 Name 列删除。...对工具有着高熟练度，可以提升我们的认知模型。 完
随机数发生器对话框 该对话框中的参数随分布的选择而有所不同，其余均相同。 变量个数：在此输入输出表中数值列的个数。 随机数个数：在此输入要查看的数据点个数。每一个数据点出现在输出表的一行中。...正态分布描述 正态：以平均值和标准偏差来表征，相当于工作表函数“=NORMINV(rand(),mu,sigma)” 例：产生10行8列来自均值为100、标准差为10的总体随机数。...伯努利随机变量的值为 0 或 1。等价于函数：“=IF(RAND())”. 例：产生5列10行的成功概率为0.5的0-1随机数。验证概率的频率法定义。...在G列输入累积的试验次数；H2输入公式，统计正态朝上的次数（1的个数）；I2求得频率(=H2/G2)；将H2:I2复制到H3:I21单元格区域。 ?...当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可以仅对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。
nrow(freq_table) head(freq_table) 请注意，前两列给出了支架的名称（即染色体）和每个位点在染色体上的位置。其余列是不同亚种的等位基因频率，如上图所示。...jackknife 脚本中的 get_block_indices 函数将执行此操作，并返回与每个块对应的“索引”（即频率表中的行）。它要求我们指定要分析的每个位点的块大小以及染色体和位置。...执行此操作的第一步是识别频率表中与 21 条 Heliconius 染色体中的每一条相对应的行。 我们首先使用 unique 函数识别数据集中存在的所有染色体名称。...然后我们需要识别表中代表每条染色体的行。为此，我们使用 lapply 函数，该函数多次应用一个简单函数以创建 R 列表格式的组合输出。...在这种情况下，我们将使用染色体名称来应用该函数，并且我们应用的函数将简单地询问表支架列中的哪些值对应于该染色体，利用 R which 函数。
文/黄成甲 频率分析 频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征，以便我们队数据的分布特征形成初步的认识，才能发现隐含在数据背后的信息，为后续数据分析提供方向和依据...频率分析包括分类变量的频率分析和连续变量的频率分析。在SPSS里都采用频率表来做频率分析。对于连续变量数据的分析，描述的统计量包括百分位值、集中趋势、离散趋势和数据分布特征。...； （3）直方图分组数据具有连续性，所以直方图的各矩形通常是连续排列的，而条形图表示分类数据，则是分开排列； 描述分析 描述分析与频率分析的不同之处在于： （1）描述分析提供的统计量仅适用于连续变量，频率分析既可用于分析连续变量...交叉表分析 交叉表示一种行列交叉的分类汇总表格，行和列上至少各有一个分类变量，行和列的交叉处可以对数据进行多种汇总计算，如求和、平均值、计数等。...叠加表示意图 （2）交叉表 它是一种行列交叉的分类汇总表格，行和列上至少各有一个分类变量，行和列的交叉处可以对数据进行多种汇总计算，如计数、百分比、求和、平均值等。 ?
：合并多个dataframe，类似sql中的union pivot：按照指定的行列重塑表格 pivot_table：数据透视表，类似excel中的透视表 cut：将一组数据分割成离散的区间，适合将数值进行分类...qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的...mean：计算分组的平均值 median：计算分组的中位数 min和 max：计算分组的最小值和最大值 count：计算分组中非NA值的数量 size：计算分组的大小 std和 var：计算分组的标准差和方差...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area...：绘制平行坐标图，用于展示具有多个特征的数据集中各个样本之间的关系 pandas.plotting.scatter_matrix：绘制散点矩阵图 pandas.plotting.table：绘制表格形式可视化图
，里面的只全部为0 a = np.ones((3,4)) #生成一個三行四列的矩阵，值为1 a = np.empty((3,4)) #生成一個三行四列的矩阵，值为0 a = np.arange(1,10,2...print(A) print(np.argmin(A)) #求矩阵中最小值的索引 0 print(np.argmax(A)) #求矩阵中最大值的索引 11 print(np.mean(A)) #求矩阵中平均值...print(A.mean()) #求矩阵中平均值 print(np.median(A)) #求矩阵中中位數 print(np.cumsum(A)) #矩阵中数值累加，第一個为第一个的值，第二个为前两个值的和...print(np.clip(A,5,10)) #矩阵小于5的等于5, 大于10的等于10, 只保留中间部分 print(np.mean(A,axis=1)) #矩阵中对行计算平均值，axis=0是对列计算平均值...(A[:,:]) #矩阵所有行所有列 print(A[:,1]) #矩阵第2列所有数 print(A[1,:]) #矩阵第2行所有数 print(A[1,2:]) #矩阵第一行第三个列及其以后的數 for
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