数据科学专业问答社区，好文章，一字千金--CDA答疑社区

热线电话：13121318867

登录

liting李

显著性检验的一般步骤或格式

显著性检验的一般步骤或格式，如下：1、提出假设H0：______H1：______同时，与备择假设相应，指出所作检验为双尾检验还是左单尾或右单尾检验。2、构造检验统计量，收集样本数据，计算检验统计量的样本观察值。3、根据所提出的显著水平，确定临界值和拒绝域。4、作出检验决策。把检验统计量的样本观察值和临界值比较，或者把观察到的显著水平与显著水平标准比较；最后按检验规则作出检验决策。当样本值落入拒

72.4018

1

0

0

关注作者

收藏

CDA持证人阿涛哥

定制 abs() 函数

问题:写一个定制的 abs() 函数来练练手。内置的 abs() 函数的作用是计算一个数的绝对值，比如：abs(2) 的值为 2，abs(-3) 的值为 3。提示：绝对值是指一个数距离 0 多远，也就是把一个数前面的负号去掉。接下来请你写一个 my_abs() 函数来实现计算绝对值的功能，将计算结果作为 my_abs() 函数的返回值。最后不要忘记调用你写的 my_abs() 函数并打印出来看看结

42.1083

2

0

0

关注作者

收藏

LXM21

mysql 查询结果只显示1000条信息

解决：简单的处理方式：1.自己选择限制的行数，或者选择不限制2.写代码的时候设置一下limit，例如select * from table;select * from table limit 0,200000;

44.5972

4

0

0

关注作者

收藏

LXM21

利用MySQL WorkBench导入csv数据

1.schemas选中创建的表，右键点击，点击Table Data Import Wizard选项2.进入如下对话框，找到你需要导入的csv文件，点击next3.依次点击NEXT4.等进度条完成，点击next5.显示导入了6432行数据，点击finish，导入成功

44.5972

4

0

0

关注作者

收藏

s1223452840

Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围?

手动设置坐标轴刻度间隔以及刻度范围绘制的结果如图所示：import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.pyplot import MultipleLocator#从pyplot导入MultipleLocator类，这个类用于设置刻度间隔 x_values=list(range(11))y_values=[x**2 for x in x_values]p

44.9091

4

0

0

关注作者

收藏

shauna570392

ifs函数如何使用

ifs函数是Excel365版本的特有函数，2016及其他版本是没有这个函数的，语法为=IFS([Something is True1, Value if True1,Something is True2,Value if True2,Something is True3,Value if True3)若要指定默认结果，请对最后一个 logical_test 参数输入 TRUE。如果不满足其他任

42.1310

3

0

0

关注作者

收藏

觉得是快乐

hive和hbase区别

Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。1. 两者分别是什么？ Apache Hive是数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查

53.9995

3

3

0

关注作者

收藏

s1223452840

clf.score()的sample_weight参数都可以取什么值

sample_weight表各样本权重数组,比如y = [0,0,0,0,1,1]样本权重可以写为[0.01,0.03,0.05,0.02，0.01,0.02]一般情况下,就是一个样本权重数组,看你源数据的重要性自己设置大小

56.6280

3

0

0

关注作者

收藏

LXM21

excel按某一字段汇总的百分比

问题：按产品子类别字段汇总百分比后不对答：产品子类别不是唯一非重复，不会直接每行给你计算销售额，而是按产品子类别汇总后再相乘。解决：1.在数据源计算销售额2.更改透表数据区域，增加销售额数据3.销售额拖拽到值4.设置销售额的值显示方式为按产品子类别字段汇总百分比

57.0961

4

0

0

关注作者

收藏

1530553748

机器学习: 决策树的剪枝策略及其优缺点

一 .决策树的剪枝方法主要分为两大类：预剪枝和后剪枝两种。1.预剪枝：当最优分裂点对应的增益值为负值是停止分裂。它的优点是，计算时间上能保证最优；缺点则是将来的某个时刻也许能够获取更高的增益，也就是说它不能保证最优。后剪枝：2. 将决策树增长到它的最大深度，递归的进行剪枝，剪去那些使得增益值为负值的叶子节点。它的优点是能够保证决策树最优；缺点是比预剪枝计算复杂度高很多。二.决策树的剪枝方

41.4291

2

0

0

关注作者

收藏

1530553748

关于pandas.concat用法详解，参考利用Python进行数据分析与pandas官网进行整理。

pandas.merge参数列表如下图，其中只有objs是必须得参数，另外常用参数包括objs、axis、join、keys、ignore_index。1.pd.concat([df1,df2,df3]),默认axis=0，在0轴上合并。2.pd.concat([df1,df4],axis=1)–在1轴上合并3.pd.concat([df1,df2,df3],keys=[‘x’, ‘y’, ‘z’

41.4291

2

0

0

关注作者

收藏

shauna570392

python导入包的搜素路径

导入过程首先需要定位导入文件的位置，也就是，告诉Python到何处去找到要导入的文件，因此，需要设置模块的搜索路径。在大多数情况下，Python会自动到默认的目录下去搜索模块；如果要在默认的目录之外导入模块，就需要知道Pyhon搜索模块路径的机制。Python搜索模块的路径是由四部分构成的：程序的主目录、PATHONPATH目录、标准链接库目录和.pth文件的目录，这四部分的路径都存储在sys.p

53.7957

2

0

0

关注作者

收藏

shauna570392

预测数据未来走势

在最终进行数据预测分析时，不同的用户所应该采取的路径与工具也是有着极大差异的。其中最重要的影响因素就是数据的规模以及企业的需求。对于拥有大规模数据集的用户来说，通过深度学习等技术来进行大数据应用是最佳的选择。Hadoop 等大数据工具可用于并行处理大量信息，同时为用户提供对底层集群资源的轻松透明管理，其往往支持图形数据库、传输分析、常规批处理、即席查询和机器学习，可以通过数据建模来生成数据预测结果

53.9050

3

0

0

关注作者

收藏

shauna570392

成本分析的相关思路

建议选一个产品构成显而易见的，制造行业的有形产品作为产品成本分析目标。产品构成不要太复杂，比如一个汽车构成他的成本体系就很庞大了。结构也不方便获得。也不要选洗发水沐浴液，成分价格不容易获得。我想到一个比较适合写作业例子：一个电脑去当地百脑汇去打探一下台式电脑的价格。你可以得到一个产品构成零件的清单，以及他们给你的售价。你拿着这个零部件清单去阿里巴巴以及采购网上寻找到采购价格。这个就可以当作你的BO

53.7949

1

0

0

关注作者

收藏

wangxishi

python统计每列缺失值

2.xlsxpython查询出结果后怎么快速统计每列缺失值？每列不管是字符，数值，日期都要统计出为空的个数，或者统计处有值的个数也可以

41.2855

3

17

0

关注作者

收藏

开花结果02

统计学：什么是P值

问题：什么是P值解答：通俗的讲p值就是原假设为真，则你抽出的这个样本值发生的概率最大是多少，是一个概率举个例子：我们来研究俄罗斯人的身高到底有没有1.8m,调查的情况如下n=8万x ̅=1.6s=5cm置信水平95%原假设H0:u1=1.8备择假设H1:u2≠1.8可以看出来1.6是落在拒绝域里面的，所以我们要拒绝原假设，所以说俄罗斯人的身高不是1.8m

53.7949

1

0

0

关注作者

收藏

永洪科技

破解制造业困局：从实际案例看制造业如何缩短订单交付周期？

制造型企业有哪些业务问题可以通过数据分析解决？今天开始将给大家以具体的业务场景为例，剖析制造行业数据分析相关的具体业务问题。作为一家制造型企业的管理层，你是否曾经为订单完成太慢，公司现金流紧张而担忧？是否想方设法缩短订单交付周期却又处处受限，拿不出实锤数据来督促业务而苦恼？今天，我们的专题场景就从全业务流程可视化出发，讲解制造型企业缩短订单交付周期的实际案例。专题场景之缩短订单交付周期以一家几十个

41.3948

2

0

0

关注作者

收藏

liting李

梯度是倒数吗以及梯度有什么用

梯度不是倒数。原因如下：1.梯度是一根向量，向量所指向的方向必须是斜率在最大的方向，长度等于其倒数值。2.梯度在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧氏空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅戈比矩阵的一个特殊情况。在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于

41.4092

2

0

0

关注作者

收藏

CDA持证人阿涛哥

如何判断是不是几何分布？

如何判断是不是几何分布？只要符合下面4个特点就可以判别你做的事情是不是几何分布了：1）做某事件次数（也叫试验次数）是固定的，用n表示（例如抛硬币3次，表白5次），2）每一次事件都有两个可能的结果（成功，或者失败）（例如每一次抛硬币有2个结果：正面表示成功，反面表示失败。每一次表白有2个结果：表白成功，表白失败）。3）每一次“成功”的概率都是相等的，成功的概率用p表示（例如每一次抛硬币正面朝上的概率

41.4092

3

0

0

关注作者

收藏

CDA持证人阿涛哥

什么是二项分布呢？

什么是二项分布呢？只要符合下面3个特点就可以判断某事件是二项分布了：1）做某件事的次数（也叫试验次数）是固定的，用n表示。（例如抛硬币3次，投资5支股票），2）每一次事件都有两个可能的结果（成功，或者失败）（例如每一次抛硬币有2个结果：正面表示成功，反面表示失败。每一次投资美股有2个结果：投资成功，投资失败）。3）每一次成功的概率都是相等的，成功的概率用p表示（例如每一次抛硬币正面朝上的概率都是1

42.5798

3

1

0

关注作者

收藏

<1…143144145…531>

CDA考试动态

CDA报考指南