摘要: import requestsimport csvfrom bs4 import BeautifulSoupheaders={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrom 阅读全文
posted @ 2019-02-19 14:57 方木--数据分析与挖掘 阅读(1709) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 17年12月阅读了成甲的《好好学习,》,因为看了一本书的介绍《朋友圈的精英》,后来去作者的主页去看,后来知道了这本书,就去网络下载,原来是罗辑思维得到APP中的。 之前有看了些关于读书方法,和知识管理的,一直没有系统的去做,这本书给了我很大的启发。现将学习所想,所悟,后期将整理知识,让学有所得。 1 阅读全文
posted @ 2017-12-12 10:20 方木--数据分析与挖掘 阅读(366) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2017年11月11日至2017年11月26日阅读了经济学家的陆铭教授的《大国大城》,有些启发,在此做些笔记。 书开头的彩页,开始还想它的作用,原来是为了后面观点的佐证。 从希腊经济的崩盘,讲到欧洲共同体,讲到“大国”的重要与必要。最后,引申到中国。讲到上海。 和大多数人一样,我之前潜意识里面也觉得 阅读全文
posted @ 2017-11-29 09:53 方木--数据分析与挖掘 阅读(813) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 17年10月下旬至11月,因团队需要改变考核方式以及更好的服务业务,Q4将尝试OKR的方式进行考核,故阅读了此书,有些想法与笔记。 OKR定义:OKR是一套严密的思考框架和持续的纪律要求,旨在确保员工紧密协作,把精力聚焦在能促进组织成长的、可衡量的贡献上。 OKR意在提升绩效,但如果只是简单的每个季 阅读全文
posted @ 2017-11-14 12:37 方木--数据分析与挖掘 阅读(3127) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 首先先安装要用到的包:sklearn,顾名思义机器学习包 通过训练数据集进行预测 阅读全文
posted @ 2017-11-01 10:51 方木--数据分析与挖掘 阅读(802) 评论(4) 推荐(0) 编辑
摘要: 17年10月份开始阅读《技控革命,从培训管理到绩效改进》,收益颇多,故写些读书笔记与个人感悟。 第一,少把时间花在已经做得很好的事情上; 第二,找到真正的问题点; 第三,花时间在真正问题的原因和解决方案上。 系统思考、持续改进、工作结果、组织绩效 绩效=有价值的成效/行为代价 绩效改进是一套系统的“ 阅读全文
posted @ 2017-11-01 09:53 方木--数据分析与挖掘 阅读(1535) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 看了一些教程,较难理解,于是想自己写一篇,做个总结。 一、从https://git-for-windows.github.io/ 上下载window的GIT;安装完成后,在开始菜单中找到“Git”->“Git Bash”,打开。出现一个命令框。 说明成功安装。还需要最后一步设置,在命令行输入: 二、 阅读全文
posted @ 2017-10-23 11:01 方木--数据分析与挖掘 阅读(508) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: python地图可视化可用python包Basemap;本篇总结用到百度的Echars,http://echarts.baidu.com/;Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。 安装pyecharts库; 运行后,在代码文件所在目录生成一个render的html文件,用浏览器打开, 阅读全文
posted @ 2017-10-20 10:59 方木--数据分析与挖掘 阅读(20710) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 数据如何清晰、准确、交互的展现,通过数据可视化,将实现这些效果。 python可视化需要用到的库:pandas,matplotlib 参考官方教程:http://matplotlib.org/index.html 散点图: 绘图函数:plot(x,y,'.',color(r,g,b)) x、y,x轴 阅读全文
posted @ 2017-10-19 10:50 方木--数据分析与挖掘 阅读(1351) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 根据收集到的数据,接下来要考虑的问题是数据是否满足我们模型构建的要求,数据质量是否过关?数据间的关联性如何?趋势和规律怎么样的? 通过数据的处理和探索,用统计手段通过制图等描绘数据,对数据进行初步的探索。 数据质量分析: 1、缺失值;2、异常值;3、不一致的值;4、重复数据且含有非法字符。 1、缺失 阅读全文
posted @ 2017-10-17 16:35 方木--数据分析与挖掘 阅读(499) 评论(1) 推荐(0) 编辑