引言:在数据分析时,对大量信息进行归纳是最基本的任务,而这就需要用到描述统计方法。
首先,正态分布是最重要的一种概率分布,正态分布(Normal distribution),也称高斯分布(Gaussian distribution),具体详细的介绍可自行网上查阅资料;
在前面的文章中讲过,很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法:描述统计方法和统计检验方法。
描述性统计分析(Description Statistics)是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis ,EDA)是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
导读:大多数情况下,数据分析的过程必须包括数据探索的过程。数据探索可以有两个层面的理解:
在性能测试中,测试数据一般都是单独存在日志文件中,呈现出来的都是一些冰冷的数据,比如:
导读: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。
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数(RQ)中的变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:林嘉亮 审校:陈之炎 看到一篇绝佳的AI论文,非常期待作者能提供源代码,全文搜索HTTP,可惜出来的都不是源代码的链接。好不容易碰到一篇附带源代码的论文,点进去却是大大的404。终于发现某个不是404的源代码仓库,结果只是放上了几句说明,写着“代码coming soon”,然后一等就是一万年...... 所以,AI顶会论文中附带源代码的占比究竟有多少?这些代码中有多少已经失效了?这些代码的特点如何?作者是否为读者提供了足够详细的文档来运行这些源代码? 来自厦门大学自然
无论你是在与高管开会,还是在与数据狂人开会,有一件事是可以肯定的:总会看到一个直方图。
描述性统计是数学统计分析里的一种方法,通过这种统计方法,能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里,将用股票数据为样本,以matplotlib类为可视化工具,讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
作者:林嘉亮审校:陈之炎 本文约3500字,建议阅读10分钟相当多的作者没有向用户提供足够详细的文档,导致了一些重要信息的缺失。
本节主要研究如何用二分查找算法去实现两个排序数组中位数,以及如何用python去实现。
导读:数据清洗是数据分析的必备环节,在进行分析过程中,会有很多不符合分析要求的数据,例如重复、错误、缺失、异常类数据。
对于影响北京市GDP 因素分析常用的方法是最小二乘回归。【1】但最小二乘有自身的缺陷,该方法要求较高,例如许多观测数据很难满足全部假设条件(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
扑克牌是我们常见一种娱乐工具,玩法千变万化,为了提高学习 Python 知识的趣味性,我构建了一个扑克牌的数据框,将用它来演示一些 Python 数据分析的功能。
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理,在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
一是仅利用一些工具,对数据的特征进行查看;二是根据数据特征,感知数据价值,以决定是否需要对别的字段进行探索,或者决定如何加工这些字段以发挥数据分析的价值。字段的选取既需要技术手段的支撑,也需要数据分析者的经验和对解决问题的深入理解。
Python语言相关的岗位非常多,有运维,有自动化测试,有后端开发,有机器学习,如果想要快速上手,并且有不错的就业,那就推荐数据分析。
matplotlib是python最常见的绘图包,强大之处不言而喻。然而在数据科学领域,可视化库-Seaborn也是重量级的存在。
Meteva程序库由国家气象中心预报技术研发室检验科负责研发,是面向气象预报产品及中间产品进行全面检验评估所需要用到函数和功能的集成。它是国内第一款专门用于气象预报检验的Python程序库。
数据可视化基本上是数据的图形表示。在探索性数据分析中,可以使用数据可视化来理解变量之间的关系,还可以通过视化数据揭示底层结构或了解数据信息。
Numpy是Python开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身数据结构要高效;
主要是理解相关数学概念,不偏倚语言。为了让掌握或学习不同语言的读者都能阅读,本号特提供两种语言版本。
课前准备,R语言的安装和配置都OK了吗?生物信息系列课程-R语言入门;挖掘GEO速成SCI文章系列教程(3)-R语言基础。小板凳排排坐,飞飞老师要开课~
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
每个研究生都盼望着“天天有数据,年年发文章”,但有时候我们会发现实验数据中存在一些不合理的值。剔除这些异常值的办法有很多,在这里小编教大家使用箱线图剔除异常值。
往期的教程里详细为大家做了R语言安装和环境配置的课程,错过的喵咪们,课前赶紧复习一下吧。生物信息系列课程-R语言入门;挖掘GEO速成SCI文章系列教程(3)-R语言基础。古语云“字如其人”,现在讲“第一印象”,说的都是形象、气质的重要作用,在科研领域而言,规范的、高质量的图片是发表高水平文章的必备条件。有请我们科研猫特聘作图系列讲师,飞飞老师~
python3.8.5下载地址: 64位:https://www.python.org/ftp/python/3.8.5/python-3.8.5-amd64.exe 32位:https://www.python.org/ftp/python/3.8.5/python-3.8.5.exe 安装: 下载后双击安装,注意区分32位和64位系统 注意:安装时“Add Python 3.8.5 to PATH”前面打勾,其他建议默认安装 2020最新零基础Python 链接:https://pan.baidu.c
来源:Deephub Imba本文约1800字,建议阅读5分钟本文我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么,以及如何在 Python 中制作它们。 部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。 部分依赖图(Partial Dependence Plot) 部分依赖图显示了目标函数(即我们的机器学习模型)和一组特征之间的依赖关系,并边缘化其他特征的值(也就是补充特征)。它们是通过将模型
根据爱彼迎的2009-2014年的用户数据,预测用户第一次预约的目的地城市。同时分析用户的行为习惯。
由于数据可视化的重要性,在数据科学的生态系统中有许多数据可视化库和框架。其中一个流行的是Seaborn,这是一个用于Python的统计数据可视化库。
qq图有两个作用:1、检验一组数据是否服从某一分布。2、检验两个分布是否服从同一分布。qq图全称是quantile-quantile plot,从名称中可以了解到是和分位数相关的图。由于最近在做数据分析时用到了,然而看了一些博客,要么是qq图讲解的比较详尽但是没有使用Python;要么是使用Python语言但是没有讲清楚原理。基于此,想写一篇博客尽量讲清楚原理并且用Python实现出来。
和之前学习Pandas一样,我们继续以宝可梦数据集作为学习可视化的例子,进而梳理Python绘图的基本操作,主要涉及seaborn以及matplotlib两个可视化库。
本文讲解什么是决策树回归模型,以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型,只需要5个步骤。
何为EDA,何谓探索性数据分析?英文名为Exploratory Data Analysis,是在你拿到数据集后,并不能预知能从数据集中找到什么,但又需要了解数据的基本情况,为了后续更好地预处理数据、特征工程乃至模型建立。因此探索性数据分析,对了解数据集、了解变量之间对相互关系以及变量与预测值之间的关系尤其重要。
openair 是一个R语言工具,旨在用于分析空气质量数据以及大气成分数据。起初主要用于处理空气质量数据,目前也可以用于分析大气成分数据。此工具具有如下特点:
一般在python进行数据分析/统计分析时,第一步总是对数据进行一些描述性分析、相关性分析,但是总会是有一大堆代码,那么今天就介绍一个神器pandas_profiling,一行命令就能搞定大部分描述性分析!
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
在统计学中,是并不属于特定族群的数据点,是与其它值相距甚远的异常观测。离群点是一种与其它结构良好的数据不同的观测值。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。
上图标记的一些解释: 1、原始数据只能隐藏 2、可删除,标题头可修改 自定义拆分数据如下图:
导入的数据存在缺失是经常发生的,最简单的处理方式是删除缺失的数据行。使用 pandas 中的 .dropna() 删除含有缺失值的行或列,也可以 对特定的列进行缺失值删除处理 。
Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。
可视化是以图形形式表示数据或信息的过程。在本文中,将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云