1、数据埋点的重要性 在现实工作中，数据的整体流程为：数据生产-数据采集-数据处理-数据分析和挖掘-数据可视化，其中，数据采集是很重要的一个环节，数据采集得全不全、对不对，直接决定数据广度和质量，影响后续所有的环节。如果采集的数据维度很少，那我们想要进行深入分析 ...

一、数据的分类 1、分类 （1）结构化数据：能用关系型数据库描述的数据。 　　　　特点：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行的数据的属性是相同的。 　　　　举例：关系数据库中存储的表 　　　　处理方法：sql---结构化查询语言---语言---可以在关系型数据库中对数据的操作 ...

我们对数据进行分类至少有两个主要目的，一个是便于查找和统计分析，另一个是便于对事物认知。从数据的角度来讲，枚举数据、参照数据都可以被理解为分类属性。比如，“人员”数据中的“性别”属性，是一个枚举数据。“人员”数据中的“岗位”属性则是一个参照数据。 数据的分类属性要遵循三个基本原则 ...

固定 Fixed使用 px 和 pt 这样的绝对单位进行固定布局。在无论什么设备上保持固定的尺寸，在不适合的分辨率下可能导致大面积空白或横向滚动条。最经典，也是被证明极其不友好、维护困难的方法。 ...

使用pytorch的小伙伴们，一定看过下面这段代码 _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) 那么，这里的 下划线_ 表示什么意思？ 首先，torch. ...

解决方案1 右键单击人员分类字段包含的任意单元格→右键→字段设置→自定义→（最大值、最小值） 解决方案2 单击人员分类→分析→字段设置 ...

目录 一、按存值个数区分 二、按可变不可变区分 三、有序无序区分 四、按访问类型区分 五、六大数据类型内置方法 一、按存值个数区分 存值个数 数据类型 单个值 数字 ...

这是对Pandas分类数据类型的介绍，包括与R的简短比较factor。 Categoricals是与统计信息中的分类变量相对应的Pandas数据类型。分类变量具有有限的且通常是固定数量的可能值（R中的categories; levels）。例子包括性别，社会阶层，血型，国家归属，观察 ...