前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法,当然后续还补充了一篇结果预测篇，所涉及的应用场景在前几篇文章中也有介绍，有兴趣的同学可以点击查看，本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法，此算法也是数据挖掘算法中比较重要的一款，因为所有的推算和预测都将利用于未来，而这所有的一切都将有一条时间线贯穿始终，而这将是时序算
考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中，我们可以基于任何规则重新采样，在该 规则 中，我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
Timestamp是pandas用来替换python datetime.datetime的 可以使用to_datetime函数把数据转换成Timestamp类型
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
就好像select语句不需要from就可以独立成句显示常量一样，select语句也可以独立成句进行简单四则运算。
Excel中做数据透视表 ① 选中整个数据源； ② 依次点击“插入”—“数据透视表” ③ 选择在Excel中的哪个位置，插入数据透视表 ④ 然后根据实际需求，从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 pand
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
我在《拼多多面试题：如何找出连续出现N次的内容？》里讲过遇到“连续问题”如何解决，并送出了一个万能模板，模板使用的是窗口函数解决连续问题。
ENDOFMONTH函数，ENDOFQUARTER函数和ENDOFYEAR函数三者都隶属于“时间智能函数”，属于“表”函数，当然，有些时候也可以作为“值函数”使用。
假设我们有一份销售数据表，其中包括产品名称、销售数量和销售日期。我们可以使用 Excel 函数与公式对这些数据进行分析和计算，例如：
部门在进行需求开发时需要进行人力安排。当前部门需要完成 N 个需求，需求用 requirements[i] 表示，requirements[i] 表示第 i 个需求的工作量大小，单位：人月。这部分需求需要在 M 个月内完成开发，进行人力安排后每个月的人力是固定的。
作者：王大伟 Python爱好者社区唯一小编 博客：https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei 关注Python爱好者社区回复皇后即可获取本文数据和代码！ 前言 继续在kaggle找不错的数据集 传送门： https://www.kaggle.com/sogun3/uspollution 这次是美国空气污染的数据 数据集介绍： 这个数据集涉及到美国的污染问题。美国环境保护署详细记录了美国的污染情况，但下载所有的数据并按照数据科学家感兴趣的格式进行安排是一件痛苦的事情。 因此
通过这些指南，教程和其他重要的学习资产，可以随时掌握OpenStack技术方面的最新动态。
本文翻译自外文博客，原文链接：https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
作为开发人员，你在每个月底看到工资条的数字时可能都会冒出这样的想。编程是一种报酬很高的职业，但赚的钱当然永远都不会嫌多，尤其是在疫情大流行期间。
crontab 时 linux 中用于定期执行程序的一个命令，由于其定时格式简单易懂、表达力强、使用较为广泛，被应用于各种定时任务中，比如各种 CI/CD 中的定时任务、青龙脚本中的定时规则。
最近由于人工智能和编译原理实验，决定要学python3。不为别的，就是因为自己语言基础太差，现学现卖只能用python了。网上看了一圈python的例题，都只有python2的，于是自己决定把python2的例题，手写成python3。希望通过这100道例题，自己能对python3的基础代码能力有一定的掌握。
“用户活跃表”记录了用户的登录信息，包括用户标识、用户登录日期，以及是否是新用户（如果是新注册的用户值为1；如果是老用户，值为0）。
本文将分享一个基于疫情情况下的中长期月度间夜数据预测方法。传统的时间序列模型通过学习历史数据中趋势性和季节性的特征，能对月度数据做出相对有效的预测。而自从2020年以来，不时发生的疫情影响了历史数据相对规律的趋势性和季节性特征，也给基于传统时间序列模型的预测带来了难度。
斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13；特别指出：第0项是0，第1项是第一个1。从第三项开始，每一项都等于前两项之和。
各位同学们大家好，今天又到了周日，视频课程的时候。上次咱们讲的是日历组件。 简短的回顾一下上周的内容，免得同学们一时断篇，想不起来身在何方。日历这种东西，初学者，包括我在内，多数都会有些不知从哪里下手。会有些不太理解这东西是怎么把每个月的格，都画出来的。 其实，单纯的日历，非常简单。本质就是Date()对象的应用。 日历是几行七列的表格，那么肯定是for...for循环嵌套的了。如果哪个同学不熟悉嵌套for循环，那肯定是没写过99乘法表。 ============ 今天这次课就是详细的给大家讲一个日历的内部
一些经常画图的开发人员大概都用过echart，不过小白用Python比较多，学习了python下的Pyecharts，发现这个包真的很强大。下面是小白对动态地图的实践案例：
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
公司的app（类似滴滴、uber）为用户提供打车服务。现有四张表，分别是“司机数据”表，“订单数据”表，“在线时长数据”表，“城市匹配数据”表。（滴滴面试题）
课程内容 Ø图片的读写 Ø序列化 Ø双向数据绑定 Baby Milestones将婴儿从出生到2岁之间的发展关键里程碑通知给父母。该应用程序使得父母能够跟踪发展里程碑，并确保他们的宝宝正常成长。它会把婴儿每个阶段可以完成的技能按照月份的列表显示出来，使得父母能够记录宝宝获取该技能的日期。该应用程序的主页面显示宝宝当前每个月的成长数据榜。 该应用的额外特色正是将其安排在本章讲述的主要原因。它展示了如何在隔离存储空间中存储、获取并显示图片。该应用中每个月的列表（从1到24）支持自定义图片作为
然后，用登陆日期的“天”和“每个月登陆顺序”的差值来做标记（如下图）。这样就可以知道，当登陆日期连续时，差值就是相同的，代表这些天用户是连续登陆。
因项目需要，需要遍历一年中的其中几个月，获得每个月的用户数量。 变量有：开始时间–startDate，结束时间–endDate。
已经非常完善了，在一年时间内没有看到什么新的突破案例，那么我们有必要来彻底提升 RFM 的分析架构。
1、每年 select year(ordertime) as year,count(*) as count from 订单表 group by year(ordertime) 2、每月 select year(ordertime) as year, month(ordertime) as month, sum(Total) as sun_total from 订单表 group by year(ordertime), month(ordertime) 3、每日 select year(ordert
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我在不久前见到过这样的图，我就想可以写一篇关于如何在Tableau中创建辐射堆叠图，这是个基于合计百分比运算的堆叠图，但整体的形状是圆形的，作图的整个过程十分有趣，我希望你可以享受它。
大三第二学期了，想着暑假找一个实习工作，然后呢在网上看到差不多的就投出去等待 Boss 们的回应，刚开始没太在意所以第二天进 App 也没想太多，可是进去竟然有未读消息！！！很是欣喜，然后点了之后竟然还是阿里的，更是激动，看到消息说是要简历，哈哈我没简历 SO 当场找了个模版改了一下发过去了，然后开始了漫长的等待…… 等我第二天进去的时候收到一个内推链接，说实话当时很激动，自己以前对于内推的概念就是有很牛逼，一般人不会有机会被内推吧，然后觉得自己算是得到了阿里技术人员对于实习生要求的简单认可，对
一份数据源，往往需要满足各种不同的角色在不同情况下的需求，因而在数据内容上，一般采取宁多勿少的原则，提供尽可能详细的数据，由此就造成了表格指标过多。
在《拼多多面试题：如何找出连续出现N次的内容？》里讲过遇到“连续问题”如何解决，并送出了一个万能模板，模板使用的是窗口函数解决连续问题。
在这篇博客中，我将会向你介绍如何在keras的基础上，使用深度学习网络为分类变量创建嵌入。这一概念最初由Jeremy Howard在他的fastai课程上提出。更多详情请查看链接。
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