摘要： 模型的假设检验(F与T)： F检验(主要检验模型是否合理) '''F检验:提出原假设和备择假设 之后计算统计量与理论值 最后比较 F检验主要检验的是模型是否合理''' # 置信度95%时 F值（单边） 1 """模型F的检验""" 2 # 计算统计量 3 4 # 导⼊第三⽅模块 5 import n 阅读全文

摘要： 线性回归模型 重要名词解释： # 数据符号网站 fhdq.net/sx/14.html # 因变量与自变量 # 哑变量 # 如何判断两个变量之间是否存在线性关系与非线性关系 1.散点图 2.公式计算 大于等于0.8 表示高度相关 绝对值大于等于0.5小于等于0.8 表示中度相关 绝对值大于等于0.3 阅读全文

摘要： 数据清洗的概念: # 数据分析的过程和别的过程没什么区别 只要明确思路 其他都不难 拿做菜举例 # 类比定义 数据分析过程 做菜过程 明确需求 明确做什么菜品 收集采集 去菜市场买菜 数据清洗 洗菜切菜配菜 数据分析 炒菜 数据报告 + 数据可视化 拍照发朋友圈吃 # 专业定义 数据清洗是从记录表、 阅读全文

摘要： 饼图： 饼图属于最传统的统计图形之一，几乎随处可见，例如大型公司的屏幕墙、各种年度论坛的演示稿以及各大媒体发布的数据统计报告等;饼图是将一个圆分割成不同大小的楔(扇)形，而圆中的每一个楔形代表了不同的类别值，通常根据楔形的面积大小来判断类别值的差异; 1 pie(x, explode=None, l 阅读全文

摘要： 缺失值处理: 识别与处理 1 df.isnull() # 缺失数据项展示为True 2 df.notnull() # 缺失数据项展示为False 3 df.fillna() # 填充缺失数据(重要) 4 df.dropna() # 删除缺失数据项 1 data05 = pd.read_excel(r 阅读全文

摘要： Series数据操作： 1 res = pd.Series([111,222,333,444]) 2 # 增 3 res['a'] = 123 4 # 查 5 res.loc[1] 6 # 改 7 res[0] = 1 8 # 删 9 del res[0] 算术运算符： 1 """ 2 add 加( 阅读全文

摘要： 课堂练习： 1.计算数组每一行和每一列的中位数(不能使用axis参数) 1 array([ 2 [ 80.5, 60., 40.1, 20., 90.7], 3 [ 10.5, 30., 50.4, 70.3, 90.], 4 [ 35.2, 35., 39.8, 39., 31.], 5 [91. 阅读全文

摘要： 科普 """很多编程语言对数字精确度不是很敏感 python亦是如此 1234567890.0987654321 1234567890.01 但是python又可以做人工智能 机器学习 量化交易 数据分析等高精确度的工作内部其实就是通过相应的模块来实现""" 简介： 1.Numpy是高性能科学计算和 阅读全文

摘要： ipython模块 在cmd终端中可以编写python代码 但是存在以下缺陷 1.代码没有提示 2.代码不会自动缩进 3.通篇一个颜色过于单调 在cmd中编写代码是否可以解决掉上面多个缺陷 pip3 install ipython 打开cmd之后直接输入ipython进入全新的编程环境 1.代码有提 阅读全文

摘要： 数据分析的概念 # 什么是数据分析 就是从现有的数据中挖掘出价值 # 数据分析应用领域 商品推荐 eg:在淘宝上搜索了一款产品之后 接下来就会疯狂给你推荐相关产品 量化交易 股票 期货 等数据分析 短视频推送 抖音 今日头条等短视频推荐"""数据分析绝对是未来所有公司不可或缺的岗位，目前社会上获取数 阅读全文