这些天我也读了不少有关疫情分析的文章，突然发现，对疫情的数据分析思路与我平时工作中的数据分析简直如出一辙，这不就是我平时做的那些工作嘛！...建议对于数据科学感兴趣的在校学生、刚入行的数据分析师包括数据产品经理、数据运营、算法新人以及所有与数据相关的岗位都可以读读这篇文章，将一些数据分析思路与自己的实际工作比对一下，看看如何辩证地分析数据。...用日本的“小数据”，反推湖北的“大数据”，这在很多数据分析业务场景上是非常常见的。...这正是数据分析工作需要注意的：我们要透过现象看本质。 数据分析的终极目标：决策支持 数据分析的终极目标是为了提供更优的决策支持，否则都是在作秀。...疫情正是一个最好的实战教材，我们可以学习一些网络上一些博主对疫情的分析，看看他们如何收集并分析数据，如何下结论以及如何用可视化方案做展示。
从入门到精通，给你推荐几本 Python 与数据科学好书。 ? 需求 最近读者数量增长了不少。有许多新读者留言，说自己想入门 Python 与数据科学，希望我能够推荐一些教材书籍。...数据科学 第三本书，是数据科学的入门读物，也是我本学期课程的另一本指定教材。 书名叫做：“Data Science from Scratch”。 该书的特点，可以这样概括： 就是不教你调包。...中译本名称为《数据科学入门》，链接在这里。 第四本，是关于 Python 数据框 Pandas 的。如果你用 Python 做数据分析，不会 Pandas 也能完成很多任务，只是会更痛苦一些。...简单的一两行代码，就可以让你从原始数据中提炼与绘制出这样的统计图形来。 ? 还记得吧？上图来自《如何用 Python 和 Pandas 分析犯罪记录开放数据？》一文。要注意复习哦。...小结 本文给你推荐了若干本教材，适合文科生初学者入门 Python 与数据科学。这些书籍的特点是： 门槛很低，但是天花板足够高。
我的C语言是自学的，这些年看过不少教材。 下面，我对其中一些教材做个点评。 1....How to Think Like a Computer Scientist: C version 这是我读过最易懂的C语言教材。...我认为，这是C语言的首选入门教材。 下载网址：http://prof.beuth-hochschule.de/scheffler/lehre/programmieren-in-c/ 2....国产教材 通常来说，国产教材质量不高，不值得推荐。但是有两本，我想特别提一下。 《零基础学C语言》，康莉等著，机械工业出版社，2009。...大家能不能推荐一些C语言的中级教材？ （完）
现在网上很多人都吐槽老谭的C语言教材有多少问题，其实有点站着说话不腰疼的意思，现在C语言教材多如牛毛，而且不乏高质量的教材，拿现在的教材和老的教材对比未免缺失公平，在老谭这本教材诞生之初哪有什么教材，当初要解决的是有没有的问题...有多少人是在用老谭的教材学会了编程，然后找到了里面的错误，回过头觉得这个教材太老了，误人子弟之类的话就出来了，这里面还涉及一个问题，大学教材更新速度有点慢的问题，还有一个深刻的问题大学到学习C语言是以理论为主还是以实践为主的问题...当然还有一个问题不能回避，现在大学的教材的更新速度的确有点慢，特别是一些编译环境，都什么年代了还是turbo2.0编译器，里面还是存在一些语法错误，估计这是大家的主要吐槽点。 ?...从另外的层面讲能不能学好C语言和用的什么教材没有直接的关系，关键在于自己的主观因素。自己不去努力或者学不好不要怪教材陈旧或者编译器落后，这总也说不过去。 ?
1、关键在于测试结果的评估 数据分析也好，机器学习也好，数据科学也好，（或者随你怎么叫），其主要目的都是建立一个可以应对未来数据的系统。...所以正确的评估结果的方法就是通过把数据集切分成训练集和测试集来模拟未来数据得到的效果。一般而言，训练集的数据量要相对大些，而且这个切分数据集的步骤要迭代几次后才能判断这个方法够不够稳定。...也就是说，数据的分布随着时间的变化而变化。现实生活中，很多领域的数据都有这个特点，比如一月份和六月份的销售数据总是差别很大。...也有可能是数据点之间存在相关性，也就是说如果你知道了某个数据点，你就会知道很多关于其它数据点的事情。比如你看股票价格，如果每天的价格都变动不大，那么拆分后训练集和测试集的数据也会高度相关。...但你必将花费大量的时间从原始数据中提取特征然后进行交叉验证，并对比分析不同的特征和参数所得到的结果。 为了模型筛选，你要带入同样一批数据，计算和对比大量不同的参数组合所得到的结果。
6、《探索性数据分析》中国统计出版社 和第一本是一个系列的。大家好好看看陈希儒老先生做的序，可以说是对中国数理统计的一种反思。...不多的国内的经典统计教材。两位都是社会学出身，不重推导重应用。每章都有详细的Sas和SPSS程序和输出的分析。两位估计洋墨水喝得比较多，中文写的书，但是明显老外写书的风格。...三、多元 1、《应用多元分析（第二版）》王学民 上海财经大学出版社。...这是一本国内很好的多元统计教材。 2、《Analyzing Multivariate Data（英文版）》 Lattin等著 机械工业出版社 这本书有很多直观的感觉和解释，非常有意思。...我们的统计思想和数据感觉有待加强啊。 六、软件及其他 1、《SAS软件与应用统计分析》王吉利、张尧庭，主编。 好书啊！！！！
1、安装iOS上架辅助软件Appuploader 2、申请iOS发布证书（p12） 3、申请iOS发布描述文件（mobileprovision） 4、打包ipa...
本书是ERP领域的大牛Steven Luck教授所写，这已经是第二版了，是ERP研究者不得不读的经典教材。该书详细地介绍了ERP研究中的实验设计、信号的采集与处理技术以及后续的ERP成分分析技术。...《脑电信号分析方法及其应用》 对于国产EEG教材来说，这一本应该是写的比较早的了。...但是，这本570多页的教程，不仅仅讲述Matlab本身，书中包含大量的关于EEG脑电数据分析技术方法以及相应Matlab代码。 11....《脑电信号处理与特征提取》 本书可以说是国产EEG教材的优秀代表，每一章都由不同的研究者撰写，内容上基本覆盖了目前常用和主流的EEG数据分析方法和技术，书中还配备了大量的代码、工具包的使用教程等。...《脑电与认知神经科学》 本书也是不可多得的优质国产EEG教材，基本涉及脑电研究的方方面面，包括脑电的神经生理学基础、脑电采集方法、脑电重参考技术、ERS\ERD、脑电时空分析方法（如ICA、PCA等）
1 class Book(): 2 def __init__(self,ISBN,Ftile,Author,Publisher): 3 ...
是不是所有的消息（数据）都是信息呢？是不是消息越多，信息就越多呢？ 不是的。 很多人认为，消息越多，数据越多，信息量就越大，这是一个误区。 ? 信息量的大小，和信息出现的概率，有直接关系。...这种很多点的图，叫做星座图 传输数据，就像汽车运货，如果想要运输更多货物，一方面，可以让马路变宽，另一方面，也要想办法让自己减重。 有价值的货物当然不能丢，但是，可以减少无价值的载重。
链接：blog.csdn.net/wangzhihao1994/article/details/108408420
说明 本教程主要说明如果使用Magicodes.IE.Excel完成教材订购表的Excel模板导出。...Magicodes.IE.Excel来完成Excel模板导出 需要通过创建Dto来完成导出 需要按要求准备Excel模 主要步骤 1.安装包Magicodes.IE.Excel 在本篇教程中，我们仅演示使用Excel来完成学生数据的导入...3.创建导出Dto 主要代码如下所示： 教材订购信息Dto /// /// 教材订购信息 /// public class TextbookOrderInfo...教材信息Dto： /// /// 教材信息 /// public class BookInfo { /// <...具体使用可以参考以下单元测试： [Fact(DisplayName = "Excel模板导出<em>教材</em>订购明细样表")] public async Task ExportByTemplate_Test()
这可能是最难懂的高数教材了，堪称天书！近日，网上流传着一本清朝的微积分课本，其中的所有数学表达式都是用文言文书写的。小编不才，斗胆翻译了一下，看看这天书里面到底写了些什么。...在Karl Weierstrass的分析算术化（arithmetization of analysis）提出的极限ε−δ定义之前，是无法解决的。...p=25200 本文引用了以下知乎作者的文章： 「zdr0」https://zhuanlan.zhihu.com/p/437864462 对比Excel系列图书累积销量达15w册，让你轻松掌握数据分析技能
其实这里真正正确的原理是Valiant引理，它可以理解为“模型复杂度（例如专家系统的规则数量）要和数据量成正比”。数据量越大，模型就越复杂。...矛盾的原因是现在整个场景下数据量变大，所以要做更深的决策树。当然，我们也不一定在所有的场景里都有很大数据量，如果遇到了数据量小的场景，我们也要知道决策树是要做浅的。...但其实这个结论也是有前提条件的，如果数据量少，是不能够充分支撑很多特征，但如果数据量大，结论就会不一样。...过去传统数据分析软件，如SAS，之所以只有几百个特征，是因为它诞生于上世纪七十年代，它面临的问题是在具体场景下没有太多可用数据，可能只有几百上千个样本。...但现在，随着数据量增加，特征量也需要增加。所以我认为，在大数据环境下，整个机器学习教科书里关于特征选择的章节已经落后于时代，需要根据新的形式重新撰写；当然在小数据场景下，它仍然具有价值。
Poldrack 公开了他为斯坦福大学统计学本科教程准备的教材。这本书引入了一些实用的新理念和新方法。...该课程要求使用 R 语言，课程涉及数据、概率、模型与数据的拟合、数据可视化、采样、假设验证、贝叶斯统计学、通用线性模型、统计建模过程、如何进行可复现研究等概念和方法。 ? ? ? ?
其实，《Think Python》是很多Python初学者的不二入门教材，受到广泛好评。该书原作者是美国Olin工程学院的教授Allen B. Downey。...我的第一个单位是一家媒体，因为工作关系对当时新闻界流行的数据视觉化十分感兴趣，从《鲜活的数据》一书中了解到Python编程语言。...而我使用的第一本教材，就是Allen Downey的《Think Python》，副标题叫“如何像计算机科学家一样思考”。 后来，我到了一家互联网公司，接触运营工作。
1.官网下载最新的Hbuilderx。 📷 2.准备好一个包含manifest.json的Vue项目，这时会生成manifest.json文件，打开进行详细设置...
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
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