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现在线上协作大多需要使用诸如石墨文档或云协作这样的协同工具。 进行社群运营工作时，由于文档太多，各人建立文件夹的方式又难以统一，因而产生文件多而乱的问题。 为了快速地找到文件，除了使用石墨本身自带的搜索功能外，还可以对某一个目录下的全部文件生成索引。 索引的格式如： 目录一 链接一 子目录A 链接A 阅读全文
posted @ 2018-08-13 16:13
极客W先森
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案例来源：《Python数据分析与挖掘实战》第8章 案例背景与挖掘目标 输入数据： 挖掘目标： 1. 借助三阴乳腺癌患者的病理信息，挖掘患者的症状与中医证型之间的关联关系 2. 对截断治疗提供依据，挖掘潜性证素 3. 分析方法与过程（选择的原则） 子任务规划 1. 问卷形式收集原始数据 2. 数据预 阅读全文
posted @ 2018-08-07 18:17
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案例来源：《Python数据分析与挖掘实战》第13章 案例背景与挖掘目标 输入数据： 《某市统计年鉴》（1995 2014） 挖掘目标： 1. 梳理影响地方财政收入的关键特征，分析、识别影响地方财政收入的关键特征的选择模型 2. 结合目标1的因素分析，对某市2015年的财政总收入及各个类别收入进行预 阅读全文
posted @ 2018-08-07 18:17
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案例来源：《Python数据分析与挖掘实战》第7章 案例背景与挖掘目标 输入数据： 航空信息数据表（客户基本信息 + 乘机信息 + 积分信息） 挖掘目标： 1. 借助航空公司客户数据，对客户进行分类。 2. 对不同的客户类别进行特征分析，比较不同类客户的客户价值。 3. 对不同价值的客户类别提供个性 阅读全文
posted @ 2018-08-07 18:15
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案例来源：《Python数据分析与挖掘实战》第6章 案例背景与挖掘目标 提取窃漏电用户的关键特征，构建窃漏电用户的识别模型，自动检查、判断用户是否存在窃漏电行为。 输入数据： 用电负荷数据 终端报警信息 违约、窃电处理通知书 挖掘目标： 1. 归纳出窃漏电用户的关键特征，构建窃漏电用户的识别模型 2 阅读全文
posted @ 2018-08-07 18:14
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案例来源：《Python数据分析与挖掘实战》第6章 案例背景与挖掘目标 提取窃漏电用户的关键特征，构建窃漏电用户的识别模型，自动检查、判断用户是否存在窃漏电行为。 输入数据： 用电负荷数据 终端报警信息 违约、窃电处理通知书 挖掘目标： 1. 归纳出窃漏电用户的关键特征，构建窃漏电用户的识别模型 2 阅读全文
posted @ 2018-03-21 14:49
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Shiny是什么东东？ 官方描述： Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps straight from R. You can host standalone apps on a webpage or 阅读全文
posted @ 2017-12-05 16:15
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setup ubuntu environment variables Then set all below variables: percentChanceToPost numPostsToConsider voteWeight steemPostingKey steemAccountName er 阅读全文
posted @ 2017-11-29 17:37
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01 Consider the mtcars data set. Fit a model with mpg as the outcome that includes number of cylinders as a factor variable and weight as confounder. 阅读全文
posted @ 2017-10-25 14:18
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Multi variable regression analyses 如果现在我需要做一个薄荷糖和肺功能直接关系的研究，你可能会产生以下怀疑 01 很可能你会认为：吸烟者更需要薄荷糖，吸烟者肺功能较弱，这很可能是主因 02 什么说服你这样去想，你会说，如果说不吸烟的薄荷糖使用者的肺功能比不吸烟不吃薄 阅读全文
posted @ 2017-10-24 16:22
极客W先森
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