240 發(fā)簡(jiǎn)信
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    數(shù)據(jù)可視化_seaborn分布數(shù)據(jù)可視化

    seaborn整體風(fēng)格設(shè)置 sns.set() → 整體設(shè)置seaborn的主題带膀,調(diào)色板滑频,顏色代碼等多個(gè)樣式 sns.set_style() →...

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    數(shù)據(jù)預(yù)處理_數(shù)據(jù)相關(guān)性分析

    相關(guān)性分析 1、相關(guān)性分析是指對(duì)多個(gè)具備相關(guān)關(guān)系的變量進(jìn)行分析荷愕,從而衡量變量間的相關(guān)程度或密切程度 2、相關(guān)性可以應(yīng)用到所有數(shù)據(jù)的分析過程中,任...

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    數(shù)據(jù)可視化_matplotlib

    柱狀圖 → plt.plot(kind='bar')/plt.bar() 柱狀圖:是一種以長方形的長度為變量的統(tǒng)計(jì)圖表安疗。長條圖用來比較兩個(gè)或以上...

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    數(shù)據(jù)預(yù)處理_數(shù)據(jù)離散化

    一抛杨、數(shù)據(jù)離散化 1、所謂離散化荐类,就是把無限空間中的有限個(gè)體映射到一個(gè)有限的空間中怖现。 2、數(shù)據(jù)離散化大多針對(duì)連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行玉罐,處理后數(shù)據(jù)值域分布將從連...

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    python數(shù)據(jù)分析:美國巴爾的摩16年公務(wù)員工資數(shù)據(jù)集描述性分析

    一屈嗤、項(xiàng)目背景 本次練習(xí)使用的數(shù)據(jù)集為美國城市巴爾的摩2016年公務(wù)員工資的數(shù)據(jù)集,將通過數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)描述性分析等手段厌小,分析其工資分布情況恢共。 ...

  • 數(shù)據(jù)預(yù)處理_標(biāo)準(zhǔn)化和分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

    一、數(shù)據(jù)說明 本次演練的數(shù)據(jù)集為某企業(yè)業(yè)務(wù)部門的客戶數(shù)據(jù)璧亚,將對(duì)該數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理等操作讨韭。 二、缺失值判斷及處理 從返回信息可知癣蟋,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為(...

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    數(shù)據(jù)預(yù)處理_異常值處理

    一透硝、異常值 1.異常值是指樣本中的個(gè)別值,其數(shù)值明顯偏離其余的觀測(cè)值疯搅。異常值也稱離群點(diǎn)濒生,異常值的分析也稱為離群點(diǎn)的分析 2.異常值的處理,先是辨...

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    數(shù)據(jù)預(yù)處理_缺失值

    一幔欧、缺失值處理 數(shù)據(jù)缺失主要包括記錄缺失和字段信息缺失等情況罪治,其對(duì)數(shù)據(jù)分析會(huì)有較大影響,導(dǎo)致結(jié)果不確定性更加顯著 缺失值處理方法:丟棄 → 刪...

  • 數(shù)據(jù)獲取_數(shù)據(jù)庫的讀取與存儲(chǔ)

    一礁蔗、讀取MySQL數(shù)據(jù)庫 MySQL數(shù)據(jù)庫是開源的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫觉义,可以通過python與其進(jìn)行連接。首先需要安裝第三方庫pymysql → pip...

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