第四章案例代碼總結與修改分析 【有問題或錯誤，請私信我將及時改正；借鑒文章標明出處，謝謝】 每個案例代碼全部為書中源代碼，出現錯誤按照每個案例下面給出的代碼錯誤，原因，及怎樣修改進行修改即可解決每個案例錯誤 4-1 #拉格朗日插值代碼 import pandas as pd ...

pandas是本書后續內容的首選庫。pandas可以滿足以下需求： 具備按軸自動或顯式數據對齊功能的數據結構。這可以防止許多由於數據未對齊以及來自不同數據源（索引方式不同）的數據而導致的常見錯誤。. 集成時間序列功能 既能 ...

5.6 多組數據分析及R實現 5.6.1 多組數據的統計分析 > group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv") > group=na.omit(group) #忽略缺失樣本 > summary(group ...

Python數據分析案例實戰 課程大綱： 第一課：電力竊漏電用戶識別系統案例實戰 傳統的竊漏電分析是通過人工檢測來進行的，對人的依賴性太大，為了提高竊漏電的判別效率，電力公司決定先根據用戶的電表數據進行初步的自動判斷，對於判別為竊漏電的用戶再進行人工檢測。 第二課：公共交通運營數據分析案例 ...

由於Spark是在Hadoop家族之上發展出來的，因此底層為了兼容hadoop,支持了多種的數據格式。如S3、HDFS、Cassandra、HBase，有了這些數據的組織形式，數據的來源和存儲都可以多樣化~ ...

大致掃了一遍，具體的代碼基本都沒看了，畢竟我還不懂python，並且在手機端的排版，這些代碼沒法看。 有收獲，至少了解到以下幾點： 一、 Python的語法挺有意思的 有一些類似於JavaScript這種動態語言的特性在里面，比如多值賦值、比如Lambda ...

簡介：本案例以電信運營商客戶信息為數據，通過層次聚類和K- means聚類，對用戶划分成不同的群體，然后可以根據用戶群體的不同特征提供個性化的策略，從而達到提高ARPU的效果。 1.商業理解 根據客戶的日常消費行為，我們可以把客戶划分為不同的群體，根據不同群體的消費行為特征，我們可以作出針對性 ...

【讀書筆記與思考】《python數據分析與挖掘實戰》-張良均 最近看一些機器學習相關書籍，主要是為了拓寬視野。在閱讀這本書前最吸引我的地方是實戰篇，我通讀全書后給我印象最深的還是實戰篇。基礎篇我也看了，但發現有不少理論還是講得不夠透徹，個人還是比較傾向於 《Machine Learning ...