第四章案例代码总结与修改分析 【有问题或错误，请私信我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢】 每个案例代码全部为书中源代码，出现错误按照每个案例下面给出的代码错误，原因，及怎样修改进行修改即可解决每个案例错误 4-1 #拉格朗日插值代码 import pandas as pd ...

pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求： 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能 既能 ...

5.6 多组数据分析及R实现 5.6.1 多组数据的统计分析 > group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv") > group=na.omit(group) #忽略缺失样本 > summary(group ...

Python数据分析案例实战 课程大纲： 第一课：电力窃漏电用户识别系统案例实战 传统的窃漏电分析是通过人工检测来进行的，对人的依赖性太大，为了提高窃漏电的判别效率，电力公司决定先根据用户的电表数据进行初步的自动判断，对于判别为窃漏电的用户再进行人工检测。 第二课：公共交通运营数据分析案例 ...

由于Spark是在Hadoop家族之上发展出来的，因此底层为了兼容hadoop,支持了多种的数据格式。如S3、HDFS、Cassandra、HBase，有了这些数据的组织形式，数据的来源和存储都可以多样化~ ...

大致扫了一遍，具体的代码基本都没看了，毕竟我还不懂python，并且在手机端的排版，这些代码没法看。 有收获，至少了解到以下几点： 一、 Python的语法挺有意思的 有一些类似于JavaScript这种动态语言的特性在里面，比如多值赋值、比如Lambda ...

简介：本案例以电信运营商客户信息为数据，通过层次聚类和K- means聚类，对用户划分成不同的群体，然后可以根据用户群体的不同特征提供个性化的策略，从而达到提高ARPU的效果。 1.商业理解 根据客户的日常消费行为，我们可以把客户划分为不同的群体，根据不同群体的消费行为特征，我们可以作出针对性 ...

【读书笔记与思考】《python数据分析与挖掘实战》-张良均 最近看一些机器学习相关书籍，主要是为了拓宽视野。在阅读这本书前最吸引我的地方是实战篇，我通读全书后给我印象最深的还是实战篇。基础篇我也看了，但发现有不少理论还是讲得不够透彻，个人还是比较倾向于 《Machine Learning ...