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永洪科技

数据分析常用功能：巧用门户制作功能，让多个报表一览无余

小李是某公司的财务经理，需要查看公司各个部门的财务报表，小李在查看过程中对于各个部门财务报告查看时需要来回切换不同报表，过程很不方便，而在永洪BI门户界面，企业可根据自己的需求来制作门户首页，在门户上可以定义不同导航栏，导航栏中根据部门分类绑定不同部门财务报告，从而实现在门户页面上切换各个报表查看，简单方便，让工作更高效。永洪BI提供两种布局下的门户展示：综合布局、左右布局，以及三种门户的报告组合

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michelle.qin

<复习>统计学 Day1 - part 2

描述统计分析可以从以下五个角度考虑：一、总体规模的描述 —— 总量指标（1）反映一定时间、空间条件下某种现象的总体规模、总水平或总成功的统计指标。（2）分类：二、对比关系的描述 —— 相对指标（1）又称“相对数”，是两个有相互联系的指标数值之比。（2）常用相对指标的计算三、集中趋势的描述 —— 平均指标（1）一组数据向其中心值靠拢的趋势。（2）测度集中趋势：寻找数据水平的代表值或者中心值。（3）指

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读童话的狼

利用pip重新安装scikit-learn时提示：Cannot uninstall 'scikit-learn'

Anaconda3中的版本是0.17.1 版本太低，想要对其升级，升级代码为：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn scikit-learn==0.22.2.post1但是发现报错：Cannot uninstall 'scikit-learn'

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读童话的狼

windows安装graphviz调用后报错Graphviz's executables not found

这个问题一般是没有配置graphviz，但是将graphviz的bin文件夹添加到环境后仍然提示次错误解决办法：1、确认graphviz环境已经配置2、pip uninstall graphviz卸载graphviz3、pip uninstall pydotplus卸载pydotplus（如果安装的有）4、重新运行pip install graphviz安装graphviz5、重新运行pip in

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读童话的狼

mac下安装lightgbm成功，但是使用时提示image not found

官方文档：For macOS users:Starting from version 2.2.1, the library file in distribution wheels is built by the Apple Clang (Xcode_8.3.3) compiler. This means that you don't need to install the gcc co

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读童话的狼

mac安装graphviz调用后报错Graphviz's executables not found

mac安装graphviz调用后报错Graphviz's executables not found尝试运行conda install graphviz，后仍不能解决问题解决办法：1、运行pip uninstall graphviz，先卸载2、运行brew install graphviz安装3、重新打开spyder,可以成功调用

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于家崎

数据分析统计学——估计（727）

推断统计估计均值、标准差包含了一组数据的大部分主要信息；我们可以借助均值、标准差进行进一步的估计。参数估计：已知或假定分布。非参数估计：未知且无法假定（常借用“秩”进行估计，即数据的大小顺序）。参数估计的四步骤：1.选定参数——确定需要估计的参数2.选定统计量——确定估计参数的统计量3.抽样分布——已知或假定模型分布4.估计——得出结果一.选定参数1.总体均值的估计：单总体均值，两总体均值之差2.

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姚慧扬

数据分析流内容

1.需求：搭建业务框架。2.y 量化：连接业务和统计。3.特征选择：区分 x 的重要性，特征选择。4.描述：描述 y 和重要的 x、不合理取值。------------------5.预分析：缺失值、异常值、拟合判断、变量变换、取值编码、特征选择、共线性。6.建模：可視化描述→相关分析→模型。 7.修正：假设条件、优缺点。------------------8.评估：拟合指标和业务评价。9.应用：

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姚慧扬

数据分析流内容

1.需求：搭建业务框架。2.y 量化：连接业务和统计。3.特征选择：区分 x 的重要性，特征选择。4.描述：描述 y 和重要的 x、不合理取值。------------------5.预分析：缺失值、异常值、拟合判断、变量变换、取值编码、特征选择、共线性。6.建模：可視化描述→相关分析→模型。 7.修正：假设条件、优缺点。------------------8.评估：拟合指标和业务评价。9.应用：

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zengweiak47

#y的缺失在百分十几以上必须要模型填补,超过20%则比较严重#x的缺失在20到50可以容忍,达到50视为缺失严重,缺失达到70-80%则没有必要填补一般模型填补比较准,中位数较为不准,时间不允许,使用中位数模型2天可以跑完,算是可以接受y缺失有点多,使用模型来填模型准确度每提高一个百分点,都是非常可贵.不要小看百分之一.MissForest 无脑选用,随机森林KNNImputer 填充比较慢随机森

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肖宁21

假设检验的基本原理与基本思想

假设检验的基本原理与基本思想（1）基本原理：“小概率原理” --0.05(小概率)在一次试验中，小概率事件是不可能发生的；如果发生，我们就认为该事件是假的；如果真的发生了，我们则认为犯错误了，统计学中把这种错误称为“统计学所犯的错误”（“两类错误”）。（2）基本思想首先假定假设是正确的，然后利用样本信息来证明假设是不正确的，即“反证法”。如果样本信息不能充分的证明假设是不正确的，我们就认

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liting李

计算同比和环比

同比和环比是考察数据变化的两项常用的指标，它们都是基于时间周期的对比，得到的结果都是百分比，区别在于各自对标的周期（基期）不同。同比与历史同时期的比较，例如将 2019 年 11 月的数据与 2018 年 11 月的数据相比，叫同比。同比一般情况下是今年与去年的比较。同比可以用来观察今年和去年相对发展水平的变化。同比增长（下降）率=(本期数-去年同期数)/去年同期数×100%环比与上一个统计周期的

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ALEXSONG_JY

POWER BI 人生第一天（细碎）

(a as number) =>let 源 = if a > 0 then "正数" else if a=0 then "零" else "负数"in 源思考题用自定义函数与判断语句，创建由三个参数构成的自定义函数,自定义函数用来选择做四则运算中的哪种运算，并返回计算结果。提示：前两个参数用来参与四则运算，第三个参数用来判断做哪种类型的计算例：当第三个参数为

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shauna570392

求出方差为什么还要乘以 X.shape[0]？

X.shape返回X的行数和列数，例如shape出来的值（3，2），3代表行数，2代表列数，shape[0]取得是列的值：3，这里乘 X.shape[0]相当于乘样本个数

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liting李

透视表中的计算字段和计算项有什么区别

透视表中的计算字段和计算项区别为：来源不同、du应用不同、性质zhi不同。一、来源不同1、计算字段：计算字段来自于对表格中现有字段进行的计算。2、计算项：计算项来自于对字段中已有的其他项进行的计算。二、应用不同1、计算字段：计算字段应用在数据区域中，对数据区域已经存在字段作算术运算。2、计算项：计算项应用在行或者列字段上，对已经存在数据透视表内存缓存中行字段的项，运用算术计算。三、性质不同1、计算

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hcy吃猫的鱼

1.总体信息未知时用估计，总体信息已知时用检验；2.以样本量等于30为界点来划分大样本和小样本；3.当总体非正态且小样本时，由于信息匮乏不考虑；4.样本比例中，n充分大要求np>=5且n(1-p)>=5;5.不能说“某个区间以90% 的概率包含总体参数"，也不能说总体参数有90% 的可能性落在某个区间；6.一个特定的区间只能包括或者不包括参数的真实值；7.概率是用于事前描述，事后描述不能用概率，事

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开花结果02

岭回归消除共线性效率低，我们还用它来消除共线性？

问题：岭回归消除共线性效率低，我们还用它来消除共线性？解答：消除共线性最好的办法是将特征删掉，但是岭回归是趋向于0，不是等于0，所以删不干净，且找不出到底是哪个特征和哪个特征有共线性，lasson是直接删掉不重要的特征，不能直接解决共线性的问题，但是如果删掉的特征正好共线，从某种程度上也解决了共线性，所以说lasson在处理共线性问题上具有不确定性。这两个回归大家现在了解就可以，在后面树模型中，

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开花结果02

岭回归消除共线性效率低，我们还用它来消除共线性？

问题：岭回归消除共线性效率低，我们还用它来消除共线性？解答：消除共线性最好的办法是将特征删掉，但是岭回归是趋向于0，不是等于0，所以删不干净，且找不出到底是哪个特征和哪个特征有共线性，lasson是直接删掉不重要的特征，不能直接解决共线性的问题，但是如果删掉的特征正好共线，从某种程度上也解决了共线性，所以说lasson在处理共线性问题上具有不确定性。这两个回归大家现在了解就可以，在后面树模型中，

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詹惠儿

matplotlib绘制散点图时的参数s如何理解？

问:matplotlib绘制散点图时的参数s如何理解？答：s参数是数据点的大小，可以是一个标量值，也可以是一列数，当使用标量值时所有样本点大小一样，默认是20，例如这里s传入的是一列数，根据一定的转换规则，给参数s传入一列数。

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开花结果02

python:model.score()评估方式可以自己设置吗?

问题：model.score()评估方式可以自己设置吗，比如设置成召回率，精准率之类的？解答：可以自己设置的。对于线性回归中，处理的都是连续型变量，我们只参考R^2值。如果对于处理分类问题，比如逻辑回归中，评估方式我们可以自己在网格搜索中设置，比如设置成召回率或者是精准率。

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