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詹惠儿

python报错 FileNotFoundError:[ Errno 2]No such file or directory

问：python报错 FileNotFoundError:[ Errno 2]No such file or directory答：出现此错误一般是文件路径不对，首先检查该excel文件是否在jupyter的当前工作路径下，可通过执行%pwd查看jupyter的当前工作路径，若该文件存在，需要检查文件名是否书写有误或者缺少文件后缀即可。

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shauna570392

安装spss提示写至文件时出错

1、使用管理员身份运行软件安装包2、关闭防火墙，退出360 软件管家等安全软件，再进行安装。安装后再开启

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隋东芝

一张图告诉你网站运营中的关键指标

一张图告诉你网站运营中的关键指标来源：https://www.runoob.com/w3cnote/website-operation.html 不少电子商务运营人员出口不离UV、PV，这两个指标固然重要，但把所有精力都耗费在此，未免有些只抓表面。　　随着电子商务精细化运营的推进，越来越多深层次的运营指标显得尤为重要，回弹率、浏览用户比率、访问者参与指数等等，这些名词被你纳入日常运营参

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宋俊花

标准差与标准误

共同点标准差和标准误都在衡量一群“小点点”的变异程度/离散程度。不同点标准差（SD）的“小点点”是仅仅某一次抽样得到的一个「样本量为N」的样本里的所有个体（单个分数）标准误（SE）的“小点点”是很多次抽样得到的很多「样本量均为N」的样本（样本的某种统计量，如平均值、回归系数等）一言以蔽之（以平均值为例，这是最简单的理解）标准差 = 一次抽样中个体分数间的离散程度，反映了个体分数对样本均值的代表性，

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隋东芝

电商行业常用指标

电商行业常用指标①成交额度：GMV、销售额、税后销售额、退款额；GMV (Gross Merchandise Volume)一般只有平台类的电商网站才喜欢这么说法GMV = 1销售额 + 2取消订单金额 + 3拒收订单金额 + 4退货订单金额GMV是流水，只要有下了订单，生成订单号，就算GMV；而这个订单除了转化为平台的实际收入，之外还会有2、3、4这些流失量。一般GMV数据都

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叶yyf

推断性分析方法

列联分析——分析定性变量对定性变量的影响原理：比较实际值与期望值（如何计算？）之间的差距，构造了卡方统计量，进行决策作用：通过比较实际值与期望值之间是否存在差异，分析定性变量对另一个定性变量是否有显著影响。——拟合优度检验、独立性检验、......几个系数——消除n的影响方差分析——分析定性变量对定量变量的影响原理：比较组间误差（存在随机误差+可能有因素A的影响）与组内误差（只有随机误差）

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fuli2020

机器学习——集成算法

多个模型集成在一起的模型叫做集成评估器，组成集成评估器的每个模型都叫做基评估器。通常来说，有两类集成算法：装袋法（bagging）、提升法（boosting）装袋法的核心思想是构建多个相互独立的评估器，然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定集成评估器的结果。装袋法的代表模型就是随机森林。提升法中，基评估器是相关的，是按顺序一一构建的。其核心思想是结合弱评估器的力量一次次对难以评估的样本进行预测，

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永洪科技

不做韭菜，这份股市深度分析请收藏

中美局势动荡，美国对中国的一系列封禁措施，一举一动引发全球市场波动，中、美股市前景也成为大家关注的焦点。北京时间27日凌晨，受科技股上涨推动，美股纳指与标普500指数再创历史新高。从今年2月中旬开始，美国股市大幅调整；3月市场出现一片恐慌，3月9日，美股甚至罕见触发熔断机制，23日美联储推出无限量化宽松，市场开始企稳；4月份反弹；5月继续反弹，近期，美国三大股指走出疫情以来的新高。而中国股市在7月

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liting李

什么是ABC分析法？

ABC分析法是企业管理中一种常见的分析方法，也是一个有效的教练工具。 ABC代表着Action goal（行动目标）、Behavior（行为）、Consequence（后果）。传统分析法或思维模式往往是出现了问题再寻找原因。而ABC分析法的思路是：出现了问题，不寻找原因，而是反过来看后果，后果才是对行为的强化性因素。ABC分析法的使用方法：步骤1：跟进行动目标。行动目标是关键价值链上的关键行为所达

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liting李

python中stack() unstack()函数

1.stack：将数据的列索引转换为行索引(列索引可以简单理解为列名)2.unstack：将数据的行索引转换为列索引3.stack和unstack默认操作为最内层，可以用level参数指定操作层.4.stack和unstack默认旋转轴的级别将会成果结果中的最低级别（最内层）5.stack转换dataframe时，若只有一层列索引则转换后的类型为series，否则为dataframeunsta

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CDA持证人阿涛哥

定制 pow() 函数

quseiton:Python 中有个计算次方的内置函数——pow()。它接受两个参数，分别是底数和指数。比如要计算 2 的 3 次方，写成 pow(2, 3)，结果为 8。等价于乘方运算符 2 ** 3。接下来请你写一个定制的 pow() 函数，要求如下：定义一个名为 my_pow() 的函数；该函数有两个参数，分别是底数 x 和指数 y；函数的返回值为 x 的 y 次方（可以使用乘方运算符 *

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liujie01-09

一、基本排序功能1.筛选——排序依据（表格首行必须是标题行）2.设置序号列，留后路二、通过多个关键字进行排序1.排序——增加次要条件——调整多个次要条件的顺序三、按行排序——重要的数据在左侧显示1.排序——选项——按行排序四、按颜色排序1.非常实用，既便利，又美观简洁五、自定义排序1.文件选项卡——选项——高级——自定义列表——手动输入，回车结束/导入2.排序——次序——自定义序列Ps. 超级表中

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liujie01-09

Excel教程批量合并单元格及批量拆分合并单元格并填充数据

一、批量合并单元格1.合并单元格，将相同内容进行合并2.首先，选中标题行到最后一行——（开始选项卡）定位条件——选中区域里的所有空白单元格3.接着，在编辑栏输入“=”、“所激活的单元格的上一个单元格”——Ctrl+enter结束4.分类汇总——勾选分类5.重读第二步——勾选所有空白单元格——合并空白单元格6.取消分类汇总——全部删除7.格式刷——删除A列Ps. 注意顺序，汇总行是A行二、批量拆分单

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liujie01-09

Excel大量序号充填

一、连续序号的填充1.右下角，自动填充的选项2.输入“1”后，Ctrl下拉二、删除行后，保持序号的连续性1.row函数：返回一个引用的行号，即所在的行号是多少2.用（）括起来的参数，代表这个参数是可以省略的3.利用row函数填充序列，保持序号的连续性，不会断号三、大量序号如何填充1.开始选项卡-填充-序列-输入“1”2.按照“1”“3”“5”填充，同理

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132****7268

数据规范化处理方法

数据规范化处理方法：raw=data.iloc[:,4:10]zraw1=StandardScaler(copy=True,with_mean=True, with_std=True).fit_transform(raw)#z变换,with_std=False对中处理zraw2=MinMaxScaler(feature_range=(7,21)).fit_transform(raw)#归一化及任意

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开花结果02

excel:快速填充的序列是灰色的，使用不了

问题：快速填充的序列是灰色的，使用不了解答：是输入数据的格式有误，20019年应该是2019年，2019年/7/1应该是2019/7/1,更改一下日期格式，然后右键-填充柄下拉-序列就可以了

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开花结果02

sql：符号<> 和 != 有什么区别

问题：符号和 != 有什么区别解答：与!=都是不等于的意思，但是一般都是用来代码不等于因为在任何SQL中都起作用但是!=在sql2000中用到，则是语法错误，不兼容的，所以一般都用

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sql：符号<> 和 != 有什么区别

问题：符号和 != 有什么区别解答：与!=都是不等于的意思，但是一般都是用来代码不等于因为在任何SQL中都起作用但是!=在sql2000中用到，则是语法错误，不兼容的，所以一般都用

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sql：符号<> 和 != 有什么区别

问题：符号和 != 有什么区别解答：与!=都是不等于的意思，但是一般都是用来代码不等于因为在任何SQL中都起作用但是!=在sql2000中用到，则是语法错误，不兼容的，所以一般都用

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马敏11

sklearn的train_test_split()各函数参数含义解释（非常全）

在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数简单用法如下：X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0

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