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关键词

统计、挖掘、OLAP之间的差异

在大领域里,经常会看到例如挖掘、OLAP、等等的专业词汇。如果仅仅从字面上,比较难描述每个词汇的意义和区别。 一、是一个大的概念,理论上任何对进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程,都叫。 从本身的复杂程度、以及对进行处理的复杂度和深度来看,可以把为以下4个层次:统计,OLAP,挖掘,大。二、统计统计是最基本、最传统的,自古有之。 传统的查询和报表工具是告诉你库中有什么(What happened)三、OLAP联机处理(On-Line Analytical Processing,OLAP)是指基于仓库的在线多维统计 总结从的角度来看,目前绝大多学校的应用产品都还处在统计和报表的阶段,能够实现有效的OLAP挖掘的还很少,而能够达到大应用阶段的非常少,至少还没有用过有效的大集。

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Python建立

由于互联网的快速发展,网络上存储了越来越多的信息。各大公司通过对这些进行,可以得到一些有助于决策的信息。 比如通过对某些用户的淘宝浏览记录进行,可以发现这些客户的潜在消费点,通过类定点投放广告,增加商品的销售。 再比如信贷领域,可以通过申请人的征信,建模计算出申请人逾期的可能性大小,决定是否放贷,从而提高公司资金的使用价值。在越来越热门的今天,学会,就是你升职加薪的重要砝码。 从今天开始,本公众号会出一系列和建模的免费教程。帮助大家快速入门,领悟python的魅力。 本文是的第一课,教大家如何在python中手动建立框,这个是的基础,也是测试常用的一个工具。

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    Python选择

    由于互联网的快速发展,网络上存储了越来越多的信息。各大公司通过对这些进行,可以得到一些有助于决策的信息。 比如通过对某些用户的淘宝浏览记录进行,可以发现这些客户的潜在消费点,通过类定点投放广告,增加商品的销售。 再比如信贷领域,可以通过申请人的征信,建模计算出申请人逾期的可能性大小,决定是否放贷,从而提高公司资金的使用价值。在越来越热门的今天,学会,就是你升职加薪的重要砝码。 本文是的第二课,教大家如何在python中进行选择。 本文目录 选择框中的某一列选择框中的多列 选择框中的某一行选择框中的多行选择子框选择带条件的框 注意:本文沿用第一课【Python建立】里的框date_frame

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    Python更新

    在对海量进行的过程中,可能需要增加行和列,也可能会删除一些行和列。今天介绍的第五课,教大家如何在python中对框进行一些更新操作。 本文目录 在框最后追加一行在框中插入一列删除框中的行删除框中的列删除满足某种条件的行 注意:本文沿用第一课【Python建立】里的框date_frame:? 2 在框中插入一列既然可以在框中加入行,那么也可以在框中加入列。可以用insert函框中任意位置加入一列。 其中,.insert中的0表示新插入列所在的位置,calss表示新加列名称,表示新加列的内容,注意新加列要和原框的长度一致。既然可以在框中加入行和列,那么也可以在框中删除行和列。 4 删除框中的列同样可以用drop函来删除列。

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    Python排序

    在对海量进行的过程中,可能需要对进行排序操作。本节教大家如何在python中对框进行一些排序操作。 本文目录 总结sort_values函的用法按年龄对行进行升序排列按年龄对行进行降序排列按年龄升序身高降序排列框对列进行排序 注意:本文沿用第一课【Python建立】里的框 1 总结sort_values函的用法 python中默认按行索引号进行排序,如果要自定义框的排序,可以用sort_values函进行重定义排序。 4 按年龄升序身高降序排列框 若想按年龄升序身高降序排列框,可在python中输入如下语句:date_frame.sort_values(by = , ascending = )得到结果如下:? 至此,在python中对框进行排序操作已介绍完毕,大家可以动手练习一下,思考一下还可不可以对框进行别的操作?。

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    Python-探索下

    主题 探索接着上一节的内容~二、特征5. 相关性(1)直接描述散点图从散点图可以比较直观地看书两个变量的相关性。 (一般为完全正线性相关、完全负线性相关、非线性相关、正线性相关、负线性相关、不相关)(2)绘制散点图矩阵可对多个变量同时进行相关关系的考察(3)计算相关系这里的相关系有很多,如Pearson相关系 、spearman相关系、判定系等等三、python主要探索函python中用于探索的库主要是pandas和matplotlib,而pandas提供大量的函,也作为重点来进行介绍1. 基本统计特征函(均属pandas)(1)sum(),计算样本的总和(按列计算)(2)mean(),计算算平均(3)var(),计算方差(4)std(),计算标准差(5)corr(),计算Pearson ‘-’为实线、‘--’为虚线(2)pie(),绘制饼形图,matplotlib/pandas(3)hist(),绘制二维条形直方图,matplotlib/pandas(4)boxplot(),绘制样本的箱形图

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    Python-预处理

    实体识别1)同名异义源A中的属性ID和源B中的属性ID 别描述的是菜品编号和订单编号,即描述不同的实体。 小波变换这个也不清楚,就是提取特征变量的一种方法四、规约对于大集的处理十耗时,所以大多时候需要对进行规约,提高挖掘的速度。1. 属性规约通过属性(变量)合并来创建新属性维度,或者直接删除不相关的属性,常用的办法包括:1)合并属性2)逐步向前选择3)逐步向后选择4)决策树归纳5)主成2. 1)直方图箱近似布2)聚类3)抽样4)参回归五、python常用预处理函1)interpolate一维、多维插值2)unique去除中的重复元素3)isnull判断是否空值4)notnull 判断是否非空值5)PCA对指标变量矩阵进行主成6)random生成随机矩阵—End—

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    采集是根基

    采集,产品的第一步就是采集,也是整个产品的根基传输,指的是以何种方式流入到存储介质,比如日志是通过logstash还是filebeat采集到kafka的,前端的操作记录是通过http 请求发送的建模存储,指的是对清洗、加工并存储的过程统计挖掘,产生价值的流程,也是处理的重点可视化,其实不要觉得这个词多高大上了,用 excel 展示也是可视化,用 ppt 2采集是根基采集有下面几个方面的要求(1)完备性(2)多维度(3)及时性(4)准确性所谓完备性,就像如果只有订单的业务,而没有用户下单之前的操作,那就没法去优化页面。 多维性,就是前面讲的,维度要多,维度越多,才有可能满足后续复杂的需求比如,前端的维度,需要客户端的浏览器信息,操作系统,ip解出来的省份和城市,渠道用户,需要用户的基本属性,性别,年龄,职业,收入状况等商品 (3)业务库,CRM 会提供物流、进货、客服等关系型

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    ——可视化matplotlib(一)

    在接下来的文章中主要介绍如何利用python 中的matplotlib进行的可视化展示。 一、matplotlib基本构成首先我们设置一个空的面板:import matplotlib.pyplot as plt# 画一个空图,面板,不传plt.figure()plt.plot()plt.xlabel 二、 matplotlib参配置 接下来介绍一下常用的配置参,线条相关,以及常见颜色设置。 通过fig.add_subplot(221)的方式生成Axes,前面两个参确定了面板的划,例如 2, 2会将整个面板划成 2 * 2 的方格,第三个参取值范围是 表示第几个Axes。 通过fig.subplots_adjust()我们修改了子图水平之间的间隔wspace=0.5,垂直方向上的间距hspace=0.6,左边距left=0.125 等等,这里值都是百比的。

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    气象--预处理

    通常包括以下几部:明确目标准备和预处理和可视化报告 以上是简单的任务涉及到的流程,对于一些比较复杂的任务可能需要花费大量的时间进行探索性 下面以气象风向和风速为例,讲一下气象流程。此次的的任务是对多个源进行准确度评估,因此不会涉及到太复杂的。 在进行评估之前需要对进行预处理,而预处理对于后续的和建模来说是至关重要的,因为大部原始是不完整的,而且通常会包含很多噪声,比如:重复,缺失值,离散值(异常值)等问题。 修复了上述站点经纬度错误的问题之后,接着原始中的各个变量值的布以及缺失情况:? 希望下次的能够提供原始和完整代码。

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    报告制作指

    相信很多朋友们都接触过,如何写一份报告?!??

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    【Excel系列】Excel整理

    直方图的功能“直方图”工具可计算单元格区域和接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计集中某个值出现的次,其功能基本上相当于函FREQUENCY。 因此可根最小值差确定上限,如“0-59.5,…”,更强大的整理工具可使用“透视表”工具。2. 直方图工具的使用例:对图中的按组10进行等距组,利用直方图工具统计频。? 统计组观测值操作步骤:(1)先确定组上限利用工作表函在H1和H2单元格求得最大和最小值;H3求得全距R,H4为确定的组,H5计算组距。 组上限(2)调用直方图工具在EXCEL表格中进行如下操作:“-直方图”,弹出直方图工具对话框。?直方图对话框设置输入区域:观测值所在的单元格区域。接收区域:组上限所有的单元格区域。 单击“确定”生成如下结果报告。?直方图统计组结果备注:文件:https:pan.baidu.coms1gfgKasF

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    中的六脉神剑

    了解1定义 · 是什么?简单地说就是利用有限的通过发散的思维,利用相关关系来解释你想知道的问题。2目的 · 干什么? 把隐藏在一对杂乱无章的背后的信息集中、萃取和提炼出来,以找出来被研究对象的内在规律。 3类·怎么划??中的六脉神剑? 2收集区别于挖掘的第一点就是来源。中的可能来源于各种渠道:库、信息采集表、走访等等各种形式,只要是和目标相关,都可以收集。 3处理由于来源相比于挖掘的直接从库调取,更加杂乱无章,你可能是从别人的报告里找,从百度上搜索,这些的格式、字段都不统一,在这里你需要根你的目的进行归类 4是全局中最重要的过程,选用适当的方法及工具,对处理过的进行,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

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    挖掘、运营有啥区别?【通俗版】

    在医院陪护老婆已经一周了,与医生、化验、护士相处一周以后,发现这不就是挖掘、运营间的关系吗!特此mark,让新同学快速理解一下。 这一切处理问题的方法像极了师。虽然作为师懂的是、统计学、编程、业务等知识,可真正面对的业务问题错综复杂。 更何况,还有各种不懂的业务部门来搞事情。 对企业而言,、算法、运营也缺一不可。适合解决复杂的业务问题,算法适合对特定问题训练模型提升效率,运营当然是说话的干脏活累活,大家都在为经营做贡献。 可有些同学会好奇:那陈老师,为啥我看到的是都在迷茫自己要做什么,人人都想21天0基础学算法年薪百万,运营三天就写一篇心得却事到临头老是来要要结果呢??为啥我看到的企业都这么乱??

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    Python框的简单操作

    本文是的第三课,教大家如何在python中对框进行简单操作,包括更改列名、显示某列中的部字符、对某列的值型进行取整等。 本文目录 更改列名显示某列中的部字符 抽取某列的部字符,加别的字符构成新列对值型的列取四舍五入 注意:本文沿用第一课【Python建立】里的框date_frame:? 第一种方法:框的名字.columns = 新列名对应的列表。第二种方法:框的名字.rename(columns = {旧列名1:新列名1, 旧列名2:新列名2, ...}) 同样的办法大家可以试试取学号的前几位,看看下面这个语句在jupyter中会得到什么结果:date_frame.ID.str 3 抽取某列的部字符,加别的字符构成新列 假设我要把对应列中的姓+’同学‘两个字符构成框的新列 至此,在python中对框进行简单操作已经完成,大家可以动手练习一下,思考一下还有没有别的框操作的方法

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    关于巧克力集的读取预处理问题探索

    集来自kaggleimport numpy as npimport pandas as pd读取dataset = pd.read_csv(.flavors_of_cacao.csv)dataset.columns REF:不祥Review Date:Cocoa Percent:可可含量Company Location:公司地址Rating:等级Bean Type:可可豆类型Broad Bean Origin:原产地预处理缺失值丢弃 objectBroad Bean Origin 1793 non-null objectdtypes: float64(1), int64(1), object(6)memory usage: 126.1+ KB百比转换 objectBroad Bean Origin 1793 non-null objectdtypes: float64(2), int64(1), object(5)memory usage: 126.1+ KB问题 散点图可以看出巧克力质量和含可可量没有明显的关系探索print(dataset_nona.groupby().apply(lambda x:x.sum() x.shape))Review Date2006

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    可视化图形库(1)

    图形可视化库列表 AfterGlow:用Perl编写的脚本,有助于可视化日志。读取CSV文件并将其转换为图形。 Circos:Perl中的软件包,用于可视化和信息。它以圆形布局可视化。Cola.JS:根MIT许可证发行的开源JavaScript库,用于使用基于约束的优化技术来排列HTML5文档和图表。 D3.JS:一个JavaScript库,用于使用HTML,SVG和CSS根处理文档。Dagre-d3:JavaScript库,用于在客户端布置有向图。 G6:JavaScript图形可视化框架,提供了一组基本机制,使开发人员可以构建图形可视化应用程序或图形可视化建模应用程序。 有助于了解调查中最相关的关系,以及合并来自不同来源的

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    Kaggle共享单车——可视化

    @猴子 求第七关门票本文来源于Kaggle_Bike_Sharing_Demand。主要内容为模型前期的简要及可视化。 总览import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns%matplotlib int64count 10886 non-null int64dtypes: float64(3), int64(8), object(1)memory usage: 1020.6+ KB字段描述项目描述如下 (10) casual -随机预定自行车的人 (11) registered - 登记预定自行车的人。 (12) count - 总租车,即casual+registered目。 租借时间布这里我们并不打算做一个时间序列模型,所以,我们不考虑时间的前后关联关系,而是把时间看成一种周期性的特征。为了更好地处理时间特征,需要将时间中的月、日和小时单独出。

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    链家全国房价获取

    所以这次我打算爬链家的房价,目的主要是对爬虫和Python的东西作一个巩固,然后做一个。以链家广州为例查看网页结构,可以看到它是下图这样的: ? 看起来内容元素的结构十清晰,类很好,都是我们想要的东西。 下载模块和解模块。 city_name,city_links)) #(北京 , https:bj.lianjia.comershoufang)for city in cities: get_ershoufang(city)由于比较多 以上便是爬虫的部的部在链家全国房价及可视化

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    PMBOK第六版工具与技术:收集表现

    地理位置散,受众多样化,适合开展统计的调查。也可用来收集客户满意度。 6.检查表:又称计表,用于合理排列各种事项,以便有效地收集关于潜在质量问题的有用。用核查表收集属性就特别方便。 技术 1.备选方案:用于比较不同的资源能力,进度压缩,不同工具,这有助于团队权衡资源,成本和持续时间变量,以确定完成项目工作的最佳方式。 16.假设条件和制约因素:每个项目及其管理计划的构思都是基于一系列假设条件,并受一系列制约因素的限制。 17.风险质量评估:开展定性风险的基础。 10.流程图:一个或多个输入转化为一个或多个输出的过程中,所需要的步骤顺序和可能支。 11.逻辑模型:把组织可视化,以商业语言加以描述,不依赖任何特定技术。 14.直方图:展示的条形图。 ??

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