业内常说数据决定了模型效果上限，而机器学习算法是通过数据特征做出预测的，好的特征可以显著地提升模型效果。这意味着通过特征生成（即从数据设计加工出模型可用特征），是特征工程相当关键的一步。
数据规约： 对于中型或小型的数据集而言，通过前面学习的预处理方式已经足以应对，但这些方式并不适合大型数据集。由于大型数据集一般存在数量庞大、属性多且冗余、结构复杂等特点，直接被应用可能会耗费大量的分析或挖掘时间，此时便需要用到数据规约。 数据规约类似数据集的压缩，它的作用主要是从原有数据集中获得一个精简的数据集，这样可以在降低数据规模的基础上，保留了原有数据集的完整特性。在使用精简的数据集进行分析或挖掘时，不仅可以提高工作效率，还可以保证分析或挖掘的结果与使用原有数据集获得的结果基本相同。 要完成数据规约这一过程，可采用多种手段，包括维度规约、数量规约和数据压缩。
题目介绍：loan 表存储着贷款信息，包括贷款 ID，贷款总额、按月分期数、年利率。数据如下：
在互联网普及上升、网络零售发展驱动下，电商行业发展迅猛，用户规模持续增长。在此背景下，对用户的行为分析已经不是人力所能解决的。利用数据挖掘，机器学习的方式分析行为数据可以让从业者更好的发展其业务，调整方向，增加营收。
主要是对数据进行规范化的操作，将数据转换成“适当的”格式，以适用于挖掘任务及算法的需要。
Pandas是用于Python编程语言的开源高级数据分析和处理库。使用pandas，可以轻松加载，准备，操作和分析数据。它是用于数据分析操作的最优选和广泛使用的库之一。
五一以迅雷不及掩耳盗铃儿响叮当仁不让之势结束，这不马上又周末了，我们又可以愉快的学习啦，本次节后第一篇来自小小明大哥主笔。
入行之后，我才发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
近日，有一份关于HTC Vive售后相关问题的调查报告出炉。该报告的调查对象为Reddit上购买过HTC Vive 设备的用户，共有767名。 并根据其购买设备的时间，将其分为三个组群： 购买时间为
在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
Pandas是做数据分析最核心的一个工具。我们要先了解数据分析，才能更好的明白Pandas，因此，本文分为两个部分：
一 金融专业人士以及对金融感兴趣的业余人士感兴趣的一类就是历史价格进行的技术分析。维基百科中定义如下，金融学中，技术分析是通过对过去市场数据（主要是价格和成交量）的研究预测价格方向的证券分析方法。 下面，我们着重对事后验证过去市场数据的研究，而不是过多低关注对未来股价变动的预测。我们选取的研究目标是标准普尔（S&P）500指数，这是美国股票市场有代表性的指标，包括了许多著名公司的股票，代表着高额的市场资本，而且，该指数也具有高流动性的期货和期权市场。 二 我们将从Web数据来源读取历史指数水平信息，并未一个
一般而言，兔子在出生两个月后，就有繁殖能力，一对兔子每个月能生出一对小兔子来。假设开始有一对刚出生的兔子且所有兔子都不死，那么一年以后可以繁殖多少对兔子？
我们在使用pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
数据通常被建模为一组实体，相关值的逻辑结构由名称（属性/变量）引用，并具有按行组织的多个样本或实例。 实体往往代表现实世界中的事物，例如一个人，或者在物联网中，是一个传感器。 然后，使用单个数据帧对每个特定实体及其度量进行建模。
这个问题是国际航空乘客预测问题， 数据是1949年1月到1960年12月国际航空公司每个月的乘客数量（单位：千人），共有12年144个月的数据。
模型 ：A - 99%、B - 1%，表示模型 认为该样本是 A 类型的概率为 99%，为 B 类型的概率为 1%。
新生婴儿立即表现出对物体、数字、人和语言的复杂知识,这一事实驳斥了这样的假设,即他们的大脑只不过是吸收环境强加给他们的任何东⻄的空白板、海绵。一个简单的预测随之而来:如果我们可以解剖新生儿的大脑,我们应该在出生时甚至更早的时候观察到与这些主要知识领域相对应的组织良好的神经元结构
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
当许多人开始踏足数据分析领域时，他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代，为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢？这个问题似乎简单，但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前，让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。
下面是一些和科学计算，数据处理相关的Python社群和讨论组，如果有什么问题可以进行提问：
我们详细分析对比了采用不同情绪得分计算方法的因子表现。从而得出一个很重要且结论：即情绪因子构建时应该考虑新闻与股票的相关度即情绪得分的时间衰减。基于以上的结论，在本篇推文中，我们主要基于中证800指数的成分股，测试新闻情绪因子在这些成份股中的具体表现。报告的第一部分我们会对从各个维度对新闻情绪数据进行统计，第二部分主要对基于日度的新闻情绪因子进行测试及对比。
数据分箱（也称为离散分箱或分段）是一种数据预处理技术，用于减少次要观察误差的影响，是一种将多个连续值分组为较少数量的“分箱”的方法。
递推关系是一种用来定义序列的方法，可以通过前面的项，推导出后面的项。如斐波那契兔子问题，某月的兔子数，等于上一个月的兔子数，加上新生的兔子数；一个关键的现象是，因为新生的兔子要隔一代才有繁殖能力，所以某月新生的兔子数等于两个月前的兔子数。因此某月的兔子数可以通过下面的公式描述：
在实际业务中，新用户很重要，但是如何留存老用户更是一个巨大的课题，总的来讲，就是提升服务质量，增强满意度，具体细分在各个行业，运营思路千差万别，我们今天不详细展开。
投资组合管理是最大化投资组合回报的过程。投资组合经理根据他们对风险的偏好，代表客户做出交易决策。他们在决定他们应该在投资组合中持有哪些股票以平衡风险和获取最大回报之前，分析不同的资产的优势和劣势。这使得投资组合管理变得困难。我们的目标是通过使用预测建模和深度学习技术使这个过程更好，根据下个季度的预测股价生成稳定的投资组合。
2023年3月1日，Pandas 发布了2.0版本。6个月后（8月30日），更新了新的2.1版。让我们看看他有什么重要的更新。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
本文是可视化神器Plotly绘图的第7篇，讲解的是如何通过Plotly来绘制与股市相关的图形，比如基础K线图、OHLC图等。
【新智元导读】本文用一个机器学习评估客户风险水平的案例，从准备数据到测试模型，详解了如何随机森林模型实现目标。 机器学习模型可用于提高效率，识别风险或发现新的机会，并在许多不同领域得到应用。它们可以预测一个确定的值（e.g.下周的销售额），或预测分组，例如在风险投资组合中，预测客户是高风险，中等风险还是低风险。 值得注意的是，机器学习不是在所有问题上都工作得非常好。如果模式是新的，模型以前没有见过很多次，或者没有足够的数据，机器学习模型的表现就不会很好。此外，机器学习虽然可以支持各种用例，但仍然需要人类的验
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
本文为大家介绍了如何在Python中使用由Facebook开发的Prophet库进行自动化的时间序列预测，以及如何评估一个由Prophet库所搭建的时间序列预测模型的性能。
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础，没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
在电商等消费场景下，复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺，各种复盘分析一定绕不开复购率，今天我们就从实战的角度聊聊复购率。
最近有一个粉丝问过我一个问题，觉得挺有意思，分享给大家。经过简化后大概就是有一个长这样的时间序列数据? 可以看到，一共有15行数据，其中有一些行的value是空值， 现在想在不改变原数据的情况下取出从
拉新招新一直是各大企业业绩增长的命门，在维护好老用户，提升口碑的前提下，新用户的注入无疑会提升各项业绩。
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B站(哔哩哔哩)是国内知名的视频弹幕网站，也是中国最大的年轻人聚集地之一，想要知道B站弹幕爱刷什么梗？不同分区UP主弹幕各有什么特点？如何快速成为B站弹幕老司机？本文就通过Python爬取B站不同UP主近20万+弹幕数据进行分析，全文共分为两个部分，第一部分为不同分区up主的弹幕分析，第二部分为Python爬取B站弹幕技术分析。
窗口函数的主要作用是对数据进行分组排序、求和、求平均值、计数等。对于数据从业者来说， sql窗口函数在实际工作中具备非常广泛的应用场景。可以大大的提高数据查询效率，同时也是数据类相关岗位的面试/笔试的必考点。所以不论是在职的分析师，还是准备找工作的同学，都必须要牢牢掌握窗口函数的概念及用法。感谢群友饭小米的投稿，接下来让我们详细了解一下窗口函数的前世今生吧。
DBSCAN(Density-based spatial clustering of application with nose)：基于密度的有噪音应用空间聚类。
实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。
从标题可以看得出来，当时我们只做了分表；还是由于业务发展，截止到现在也做了分库，目前看来都还比较顺利，所以借着脑子还记得清楚来一次复盘。
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