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

开花结果02

Python:修改Anaconda默认存储目录的步骤

修改Anaconda默认存储目录1. 在cmd命令模式下输入“jupyter notebook --generate-config”可以看到配置文件ipython_notebook_config.py的路径2. 在该配置文件中修改如下： c.NotebookApp.notebook_dir ='d:/123'（修改成自己需要的文件名称，建议不要使用中文）3.右键点击开始菜单的jupyte

19.0852

1

3

0

关注作者

收藏

mutou123456789

PQ下创建日期辅助表过程：

PQ下创建日期辅助表过程： 1. 创建一个空查询 2. 编辑栏里写公式=List.Dates 3. 设置参数 4. 将生成的列表转换为表 5. 改表名和字段名 6. 改数据类型为日期型主界面中日期辅助表的使用过程: 1. 先创建日期辅助表与使用数据表之间的连接关系 2. 所有涉及日期的地方（图表的维度、DAX公式里的参数等）都要使用日期辅助表中的日期才行

24.6545

1

2

0

关注作者

收藏

mutou123456789

power bi时间函数

previousmonth(date),基于date列中第一个日期的上个月中的所有日期(只能参照时间点,受后点影响).dateadd(时间字段,-1,month),可以参照时间点和时间段,求环比的时候用dateadd,不能用previousmonth,因为dateadd可以参照时间段返回上一个月时间段下的汇总值.环比:calculate(sum(调用的函数[金额]),dateadd(调用的函数[日

24.6545

1

3

0

关注作者

收藏

赵娜0418

python中处理缺失值的方法及代码

1. 用固定值填充对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充，例如0，9999， -9999, 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为-99data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna('-99')2. 用均值填充对于数值型的特征，其缺失值也可以用未缺失数据的均值填充，下面对灰度分这个特征缺失值进行均值填充data['灰度分'] = data['灰度分'].fill

19.8031

4

2

0

关注作者

收藏

mutou123456789

power bi 指标值

一.占比金额合计=sum('商机记录'[商机金额(M)]);所有城市总合计= CALCULATE(sum('商机记录'[商机金额(M)]),ALLSELECTED('商机相关企业信息'))注意:(CALCULATE是万能函数,第一个参数是计算规则,后面参数是条件,之间用逗号隔开,条件间的关系是and;ALLSELECTED:只忽略汇总能力,不忽略筛选;ALL比ALLSELECTED能力更强,对汇总

24.6545

1

1

0

关注作者

收藏

赵娜0418

Windows如何安装fancyimpute库

1、到这个链接下https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/2、到了这个页面之后，直接Ctrl+F 查找 cvxopt、scs、ecos、CVXcanon、fastcache、cvxpy这几个库，找到对应的Python 版本进行下载，如下面的 cp36 就是 python 3.63、在命令行里进行pip 安装 whl 文件pip install cvxo

19.8031

4

1

0

关注作者

收藏

维博520

电商案例 1、电商黄金公式：流量 X 转化率 X 客单价 2、ROI：投入产出比餐饮案例 1、用均比作为参考指标的前提是其他客观因素相同，所以有关销售行为这些不用均比，一般采用目标达成比。

24.6545

1

0

0

关注作者

收藏

shauna570392

在jupyter notebook用markdown模式写标题时没有序号怎么办？

1、需要安装目录插件，安装的步骤为：https://www.pinggu.com/post/details/5eb25ad4442da95acd7101302、在写标题时，一定要加上对应数量的#号，空格再写标题名，否则不会显示序号，可以发现成功显示序号了

41.9018

4

2

0

关注作者

收藏

shauna570392

使用offset函数选数据透视表数据源的范围，怎么选出来的范围比实际少？

=OFFSET(基础数据!$A$1,0,0,COUNTA(基础数据!$A:$A),COUNTA(基础数据!$1:$1))发现使用函数后，并没有选中全部数据，询问是什么原因？解答：我检查后发现counta结果为34115，不是34120，所以行偏少了5进一步检查发现有几个空单元格，因为counta是对非空单元格进行计数，所以计数少了5更改函数写为：=OFFSET(基础数据!$A$1,0,0,COUN

24.6545

2

2

0

关注作者

收藏

shauna570392

jupyter修改默认工作路径的方法

修改 Jupyter Notebook 快捷方式的启动路径1、首先找到 Jupyter Notebook 快捷方式的起始位置。比如 win10 在开始菜单项可以找到：2、如下图，在“目标”中后面有个参数%USERPROFILE%，将这个参数删除，后面加上自己想要启动的路径，比如”D:\Project\AnacondaProjects”，然后就可以了，记得带上双引号。最后重启 Jupyte

19.1325

2

2

0

关注作者

收藏

shauna570392

jupyter notebook使用tab键无法补全怎么办？

anaconda部分版本会有bug使用tab键无法自动补全，那么有什么其他的方法可以解决呢？1、先安装nbextensions插件，方法步骤见：https://www.pinggu.com/post/details/5eb25ad4442da95acd7101302、安装好后打开jupyter notebook发现已显示该插件把这里的勾取消掉3、勾选hinterland这样在写代码时可以自动补全了

19.1325

2

1

0

关注作者

收藏

买米当卡

相关性分析之皮尔逊相关系数

皮尔逊相关系数定义：反应两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其范围为（-1,1），当系数大于0时，呈正相关；当系数小于0时，呈负相关；当系数等于0时，表示两个变量不是线性相关。系数的绝对值越大，相关性越强；反之，则越弱。import numpy as np import pandas as pd #导入模块import warningswarnings.filter.warnings('ignor

24.7211

6

3

0

关注作者

收藏

bigdata~

DOS命令行输入mysql报错无法在此电脑上运行

解决方法一：第一步、对着软件安装程序文件，单击鼠标右键，菜单中选择“属性”。第二步、在文件属性对话框，点击切换到“兼容性”选项界面，点击勾选“以兼容模式运行这个程序”，然后点击下面的向下箭头，里面选择自己认为合适的系统版本，如Windows7（毕竟他的兼容性更好些），设置完成后，点击确定。解决方法二：针对系统自带应用出错1、打开开始菜单，点击“Windows PowerShell”文件夹，然后在“

60.3105

4

3

0

关注作者

收藏

158****6283

机器学习(结构化数据，scikit-learn库)

1、机器学习基础有监督学习/无监督学习分类和回归训练集、测试集、验证集数据预处理和特征工程网格搜索和学习曲线欠拟合，过拟合，正则化代价函数/损失函数泛化性能—偏差，

25.0134

4

4

0

关注作者

收藏

158****6283

1， python语言（Anaconda:jupyter）2， numpy科学计算库3， pandas数据分析库4，可视化库小可视化：matplotlib,seaborn,pycharts 大可视化：powerbi,tableau 5，网络爬虫

25.0134

4

3

0

关注作者

收藏

158****6283

1，高等数学求导，链式法则，凸优化，梯度，KKT条件，泰勒公式2，线性代数全部（矩阵运算，特征值和特征向量），矩阵分解，矩阵论3，概率统计条件概率，线性回归，常见几种分布，最大似然数，隐马尔科夫模型（HMM），条件随机场（CRF）4，信息论信息熵

0.2147

2

3

0

关注作者

收藏

丁蒙蒙

0628期数据分析课程开课笔记

今天的主要流程：一、认识老师们（面试课老师很厉害！期待。。）二、深入了解课程体系，大概某一些课程应该怎么学习（1.Excel课程要预习，预习课程不会在后续课程中体现了，其他很多课程也都要预习！很重要的一点！！2.整个课程体系大致包括商业智能、统计、python、机器学习部分。其中机器学习部分有点难，如果听不懂学不会也不要放弃上课期间的学习，但是可以适当选择把重点放在自己感兴趣并且可以学会的一些方面

24.7227

4

3

0

关注作者

收藏

小懒爱科比

python的学习内容和概述

分享自老师~〇、数据基础1. 高等数学求导，链式法则，凸优化，梯度，KKT条件，泰勒公式2. 线性代数全部（矩阵运算，特征值和特征向量），矩阵分解，矩阵论3. 概率统计条件概率，线性回归，常见几种分布，最大似然估计，隐马尔科夫模型(HMM)，条件随机场(CRF)4. 信息论信息熵一. 数据分析1. python语言(Anaconda软件:jupyter notebook+

24.8114

6

1

0

关注作者

收藏

于家崎

CDA20200628期第一天

今天是学习CDA数据分析的开班典礼，很开心认识新同学，希望今后能跟同学们一起共勉，实现自己的目标，成功转型。

24.6545

5

4

0

关注作者

收藏

gracejpw1117

Hive SQL的分区表和分桶表

分区和分桶Hive将表划分为分区(partition)表和分桶(bucket)表。分区可以让数据的部分查询变得更快，也就是说，在加载数据的时候可以指定加载某一部分数据，并不是全量的数据。分桶表通常是在原始数据中加入一些额外的结构，这些结构可以用于高效的查询，例如，基于ID的分桶可以使得用户的查询非常的块。分区表　所谓的分区表，指的就是将数据按照表中的某一个字段进行统一归类，并存储在表中的不同的位置

24.7611

5

3

0

关注作者

收藏

<1…207208209…531>

CDA考试动态

CDA报考指南