在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗？作为一名数据工作者，总会有这种问题浮在心头。手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简，帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之，掌握统计知识和思维，可以帮助我们理解好数据，从而发觉数据的价值，看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视化，选择可视
在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗？作为一名数据工作者，总会有这种问题浮在心头。手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简，帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之，掌握统计知识和思维，可以帮助我们理解好数据，从而发觉数据的价值，看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视
2、适应度越大的个人选择的概率越高，群体规模越大，该算法可以比较真实地模拟自然状态的状况。
python 检验数据分布，KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。也可以自己定义函数，把模型结果分割成n(100)份，计算top1的准确率、覆盖率。
白茶对近一个月所学的DAX进行了一次梳理，做出了一个动态多维度的帕累托图，效果如下。
未来疫情会怎么发展？近日，我对中国台湾地区、中国香港特别行政区和日本的感染情况与 “发烧” 搜索指数进行了分析，发现一个可能可以帮助预测感染高峰期的方法：
我对台湾地区、香港特别行政区和日本的感染情况与“发烧”搜索指数进行了分析，发现一个可能可以帮助预测感染高峰期的方法：
chip_seq通过抗体来富集基因组上的部分区域，抗体富集的效果直接绝对了实验的成败, 借助deeptools中的plotFringerprint命令，可以有效评估和查看抗体富集效果。
上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理，并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程，而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数，本篇我们就对这些方法进行介绍： R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数princomp()，其主要参数如下： data：要进行主成分分析的目标数据集，数据框形式，行代表样本，列代表变量 cor：逻辑型变量，控制是否使用相关系数进行主成分分析 scores：逻辑型变量，控制是否计算每个主成分的得分 我们使用了R中自带的数据集USJudgeRating来
近日，我对中国台湾地区、中国香港特别行政区和日本的感染情况与 “发烧” 搜索指数进行了分析，发现一个可能可以帮助预测感染高峰期的方法：
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
写在前面 我们构建了非常强大的私募基金数据库，并基于这个数据库，衍生出了FOF Easy数据可视化终端和FOF Power组合基金管理系统，涉及到非常多复杂的模型及算法。在背后支撑着的，是我们可爱又有实力的研发同志们，他们大多有着非常深厚的金融统计背景。因此，私募云通将在接下来一段时间内，推出《用Python玩转统计模型》系列，用最通俗易懂的语言带你走进统计模型的世界。 赶快转发，让更多小伙伴知道这个消息吧！ 什么是OLS回归？ 回归分析是实现从数据到价值的不二法门。 它主要包括线性回归、0-1回归、定序
data2[‘营业成本率'] = data2[‘营业成本本年累计']/data2[‘营业收入本年累计']*100
这几天了不起依旧是在日常摸鱼的时候，打开了某脉。结果竟然在某脉上刷到了某脉公司自己的热搜。有员工爆料某脉的公积金缴纳比例突然降低到 5%，并取消了早中晚餐和相关补助。之所以称之为突然，是因为在员工先自行发现缴纳比例降低之后，公司才发了全员信通知。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据，之前也只是做了比较简单的数据分析，那么就在假日的最后，作一番比较深入的分析吧。我们的目标是：分析双十一销量的影响要素，以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
如果时光能倒推三十多年前，那时的我们很难想象，我们的世界靠智能连接世界的各个角落，智能手机不仅仅能够打电话，还能帮助我们实现商业经济行为，如购物、信贷、交通、教育等等。
新型冠状病毒感染的肺炎疫情爆发后，对人们的生活产生很大的影响。当前感染人数依然在不断变化。每天国家卫健委和各大新闻媒体都会公布疫情的数据，包括累计确诊人数、现有确诊人数等。
特征选择，也就是从数据集中找出并选择最有用特征的过程，是机器学习工作流中一个非常重要的步骤。不必要的特征降低了训练速度，降低了模型的可解释性，最重要的是降低了测试数据集的泛化能力。
前些日子，一位程序员改了一个Telnet Wifi扫描脚本，经过两三天的扫描，积累了9万余条Wifi密码数据。遂针对扫描到的数据做一次简单的分析，得到了中国家用Wifi常见密码TOP10的排行。 在整
中国电信、中国移动和中国联通相继公布2022年9月运营数据。据统计，截至2022年9月，三大运营商5G套餐用户总数突破10亿户！
4.5.3 ABZU增价 增价 一般被理解为对资产评估的后续更改（折旧冲销）。增价使固定资产的帐面值得以提高。当与基于帐面净值的折旧方法一起使用时，增价会提高计划折旧。在会计年度更改过程中，直到年末前过帐的增价使用折旧金额进行平衡。 增价仅为累计折旧（即上一年的折旧）而创建。同时为增价配置各种标准事务类型。根据待更正的折旧类型（例如：普通折旧或特殊折旧）和待过帐的折旧范围（例如：仅帐面折旧），这些事务类型互不相同。 相当于冲销以前年度的折旧。 您可以选择功能范围 并为每个折旧范围输入不同的增价金额。 在下
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说因子分析过程_怎么得出公因子stata,希望能够帮助大家进步!!!
PDF：连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
这篇文章是『读者分享系列』第二篇，这一篇来自袁佳林同学，这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目，现在他把整体的思路以及实现代码分享出来，希望对你有帮助。
2022年10月17日，星环科技发布《首次公开发行股票科创板上市公告书》。 星环信息科技(上海)股份有限公司（以下简称“星环科技”）股票将于 2022 年 10 月 18 日在上海证券交易所上市，股票代码 688031。 本次发行价格为 47.34 元/股，本次发行后本公司股份总数为 12,084.2068 万股，上市时市值约为人民币 57.21 亿元。 星环科技近三年营收分别为 3.31 亿、2.6 亿、1.74 亿；净利润各为 -2.46 亿、-1.84 亿、-2.11 亿。 营收构成： 营收
github地址：CamDavidsonPilon/lifelines 文档地址：lifelines
【开放型股东】是指面向商城所有分销商公开招募,寻找业务能力突出的分销商成为股东,留住人才。
2019年秋天，Python软件基金会和JetBrains一起组织了第三届年度Python开发者调查。与以往的调查相同，我们致力于发现新的趋势，并探究Python开发者社区的现状。本次调查一共有2万4千名开发者参与，他们来自150个国家，这让我们得以对Python社区的全貌有一个大致的了解。
---- 新智元报道 来源：综合WSJ、中国证券报、经济参考报 编辑：克雷格 【新智元导读】据国内外多家媒体报道，集成电路产业投资基金二期方案已上报国务院并获批，目前正在募集资金。二期将提高对设计业的投资比例，并将围绕国家战略和新兴行业进行投资规划，利好人工智能、物联网等领域。 国家集成电路产业投资基金二期要来了！ 根据国内外多家媒体的消息，二期方案已上报国务院并获批，但募资规模还未透露。 根据目前的报道，募资规模有三种说法： 中国证券报报道称，二期募资规模将超过1500亿元； 经济参考报援引业内人
“迟到”了一个月的高考终于要来了。 正好我得到了一份山东新高考模拟考的成绩和山东考试院公布的一分一段表，以及过去三年的普通高考本科普通批首次志愿录取情况统计。2020年是山东新高考改革的元年，全新的录取模式以及选考科目要求都给考生带来了非常大的挑战。 我正好就本次山东模拟考的成绩进行深入数据分析，用python可视化带大家模拟一下2020高考分数和录取情况。 （代码较长，故只展示部分，完整数据+源码下载见文末） 1、不同考生的成绩分布图 首先对山东新高考模拟考的成绩进行总体描述： fig =
导读：随着时代的发展，越来越多的数据量堆积，然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。
目前检测库下模型均要求使用PyTorch 1.5及以上版本或适当的develop版本。----
统计中经常会涉及到密度函数、分布函数与生存函数的概念，如何透彻的理解这三个函数呢，以下是我的一点理解与看法：
无论你就职于哪个公司，每到年底你都免不了制作或处理一些图表。不管是个人总结、业绩表现还是财务报告，图表以其清晰直观的形式受到许多管理层的追捧。公司也逐渐开始将复杂冗长的财务报告转化为生动有趣的infographic，方便这类晦涩的信息在社交媒体上传播。 然而，即便图表包含的数据全部属实，制表者仍能通过控制信息显示的方式，扭曲人们对数据的理解。比如，在利用简单的X/Y轴线图反应趋势时，制表者可以通过改变Y轴的范围更改曲线斜率，从而隐瞒或夸大某种趋势（见案例二）。 如何防止被图表欺骗？以下是三个“欺骗性图表”的
对于初学python绘图的小伙伴来说，彻底弄清hist直方图绘制需要花费较多时间。
基尼系数是指国际上通用的、用以衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标。是20世纪初意大利经济学家基尼，于1922年提出的定量测定收入分配差异程度的指标。它是根据洛伦兹曲线找出了判断分配平等程度的指标（如下图）。
用TensorFlow还是PyTorch？从TensorFlow开始学起还是PyTorch？在一年前，这个问题毫无争议，当然是TensorFlow. 但时过境迁，现在的情况大不一样了，下面就来分析对比一下这两个主流框架。
在工程中，如果我们要用单片机做一个温控系统，其系统组成一般如下：一个采集温度的ADC，一个输出温度的加热头以及一个用于运行控制算法的单片机，如果我们要维持温度为100度，在不加任何控制算法的情况下，我们可以通过简单的阈值判断法来控制温度，一个if判断语句，当采集到的温度大于100时，单片机控制加热头关闭，当采集的温度小于100度时，单片机则控制加热头开启，简单粗暴，但这样的控制方法，最终所展示出来的温度曲线是极其不稳定的，他会由于控制器件的灵敏程度、加热头的性能等等原因，导致最终的温度曲线会在目标周围震荡，达不到理想的控制效果，就像下图：实际曲线（黑线） 在 目标曲线（红线） 周围抖动
作为一名企业的部门管理者，主要工作就是对指标负责。但是经过长期的基层管理工作与学习之后深深感觉到，基层的管理者进行运营管理如果只看完成率这一个指标是远远不够的的。
前两天有个用户反馈，应用在更新时会自动下载安装某些应用，怀疑与 Bugly 有关。经过分析，原来是 apk 地址被劫持，强制换成应用的下载地址。在这里，腾讯Bugly郑重声明：Bugly 不会监控和拦截任何网络请求，也不会自动下载安装任何应用，我们目前提供的能力只限捕获崩溃、卡顿等异常，帮助产品提升质量。所以，请大家放心使用！ 根据 Bugly 目前提供的能力，统计数据主要包括：崩溃率、卡顿率等，用于衡量产品质量的一些标准。自 Bugly 上线以来，越来越多用户建议：能否提供用户数据的统计，帮助了解产品基本
竞价规则 交易规模 报价规则 撮合规则 结算规则 实例讲解 交易双方 交易情况概述 交易结算 代码 电力改革如火如荼，针对电力交易的广东规则，本文进行了详细地阐述并附上了代码与实例，供大家一起交流学习
数据分析有时需要针对单变量进行数据描述，有时需要针对多变量之间的关系进行数据描述，洛伦兹曲线就是为描述多变量间关系而服务的。洛伦兹曲线即累计频数分布曲线，用于分析社会财富、土地、工资分配是否公平的问题。洛伦兹曲线不单可以表达收入分配，更多的是表达两个分布间的关联，可以理解为一个东西在另一个东西中分配的集中程度。
《三个要点解构数据分析的思维模式》提到——为什么要数据分析?APP数据分析有意义吗?当然!数据分析的用意本不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄
科技考拉，用呆萌的眼神审视世界。 📷 荐 一位第三方支付机构的内部人士称，下一步的政策是关于备付金方面的，目前听到的说法是，备付金交存比例会进一步上调到42%左右。 最近，央妈又对扫码支付出手了。 12月27日，央行发布《关于印发》的通知》和配套印发安全技术规范和受理终端技术规范。自2018年4月1日起，单个用户的静态条码支付单日累计金额将不超过500元。动态条码目前暂时不受限制。 意思是说，比如那种小卖部、餐厅、路边的煎饼摊所贴的“扫一扫向我付款”的二维码，或者所摆的带有收款二维码的“欢迎使用微信支付”的
作为一名数据分析师，每天都在完成各种数据分析需求，其中数据清洗是必不可少的一个步骤。一般而言，当提及数据清洗时，其实是主要包括了缺失值处理、重复值处理和异常值处理三类操作，本文即围绕这这三个方面介绍一下个人的一些习惯操作。
它存储了业务过程中的各种度量和事实，而这些度量和事实正是下游数据使用人员所要关心和分析的对象。
《三个要点解构数据分析的思维模式》（复制打开：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTAxMDQzNQ==&mid=2650607860&idx=3&sn=52a7
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类回归和聚类算法中的评价函数。
本文从四个维度分析了知乎这款产品：知乎诞生的背景、知乎的产品形态、知乎的内容生产以及知乎的商业化。分析认为，知乎在问答领域具有独特的产品定位，能够解决用户的精准信息需求；知乎在内容生产方面具有“普惠”的特点，能够覆盖不同领域的专业人士，产生多样化的内容；知乎在商业化方面则通过“知乎好物”实现了与京东、百度、快手等平台的互联互通，探索出了一条内容平台的商业化路径。
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