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周柃君
网页信息爬虫
获取网页信息利用Power BI获取网页信息思维过程： （1）确定要获取信息所在网站，即http://www.air-level.com/（大气质量相关数据） （2）解析网址 （3）明确应使用什么函数爬数：利用web.page和web.contents这个两个函数进行爬虫（4）明确所要数据在网址全部数据中的什么位置（5）创建参数表或自定义函数，批量或灵活爬取所要信息要从网页获取信息：1.我们
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于家崎
数据分析Python机器学习
K近邻算法K最近邻(kNN，k-Nearest Neighbor)：工作原理：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即每一个数据与所属分类的一一对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说，只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出
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周柃君
Power Query 部分概念整理
一、获取数据Power Query 获取和整理二、分析数据Power Pivot 建模和分析三、呈现数据Power View 交互式报表Power Map 地图可视化Power BI desktop （桌面版）：获取→分析→呈现→发布Power BI的主要特征：（1）查看所有信息（2）数据更生动（交互式）（3）数据转换为决策（4）掌握最新信息（5）共享信息 Power query使用查询编辑器：（
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数据框的创建和访问
数据框也是一张二维表格，行和列在统计上分别称为观测和变量，计算机上分别称为记录和域。变量名的对应称谓是域名，变量值对应域值创建数据框data.frame(域名1=向量名1,域名2=向量名2,….)names(数据框名)‍访问数据框数据框名$域名、数据框名[[“域名”]]、数据框名[[域编号]]attach函数和detach函数、with函
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周柃君
开窗函数
名称描述CUME_DIST()计算一组值中一个值的累计分布DENSE_RANK()根据该ORDER BY句子为分区中的每一行分配一个等级，它将相同的等级分配给具有相等值的行。如果两行或更多行具有相同的排名，则排名值序列中讲没有间隙FIRST_VALUE()返回相对于窗口框架第一行的指定表达式的值LAG()返回分区中当前行之前的第N行的值。如果不存在前一行，则返回NULLLAST_VALUE()
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周柃君
常用函数（MySQL）持续补充
1. 数学函数ABS（x）返回x绝对值BIN（x）返回x的二进制（OCT返回八进制，HEX返回十六进制）EXP（x）返回值e（自然对数的底）的x次方GREATEST（x1,x2…,xn）返回集合中的最大值LEAST（x1,x2,…,xn）返回集合中最小值LN（x）返回x的自然对数LOG（x,y）返回x的以y为底的对数MOD（x,y）返回x/y的模（余数）PI（）返回pi的值（圆周率）RAND（）返
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卫明真
R语言数组与矩阵的建立
数组与矩阵的建立 前面已经指出数组是一个kp¥ 1q维的数据表; 矩阵是数组的一个特例，其 维数k 2，而上面所述的向量自然也可看成维数为k 1的数组5. 而且向量、 数组或者矩阵中的所有元素都必须是同一种类型的. 对于一个向量，其属性由 其类型和长度构成；而对于数组与矩阵, 除了类型和长度两个属性外, 还需要 维数dim这个属性来描述. 因此如果一个向量需要在R中以数组的方式被处理， 则必须
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马敏11
Pandas 对DataFrame的缺失值NA值处理4种方法总结
数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，有人说一个分析项目80%的时间都是在清洗数据数据清洗的目的有两个，第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。换句话说就是有”脏”数据要洗，干净的数据也要洗目录1. 相关函数2. 删除缺失值：dropna函数3. 替换缺失值：fillna函数4. 判断缺失值：isna函数5. 判断缺失值：notna函数1. 相关函数删除缺失值：df.drop
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9047_1575431266
mysql数据库的增删改查
数据库基本操作：增删改查#DML语言/*数据操作语言：插入：insert修改：update删除：delete*/1.增插入语句的方式一表已经存在啦，我们需要往里面插入数据/*语法：insert into 表名(列名,…) values(值1,…);*/先看下原始表格#1.插入的值的类型要与列的类型一致或兼容INSERT INTO beauty(id,NAME,sex,borndate,phone,
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田先生1
这个PowerBI控件，下载数据太方便了
PowerBI报表发布到PowerBI服务，以及发布到web以后，报表中的数据并不能轻易导出，今天给大家推荐一个自定义视觉对象：paradown，专门用于发布后的报表数据下载。这个视觉对象是paradigmbi开发的，现在还没有在AppSource中上架，所以只能通过从文件导入的方式加载。关于该控件的pbiviz文件，下载方式见文末。下面简单看一下这个控件如何使用的，以及它的效果。该控件只有一个字
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zhongxn
卡方分箱
分箱的原因：1、模型稳定：在一般情况下建立分类模型是，需要对连续变量进行离散化，离散后的特征能够去除噪声，对异常值不再敏感，使得模型可以更加的稳定。2、简化模型：降低样本中的个别信息对模型的影响，降低过拟合的风险。分箱的目的：1、离散特征的增加和减少很容易，易于模型的快速迭代。2、稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展。3、列表内容离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性。【离散化后
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zhongxn
卡方分箱
分箱的原因：1、模型稳定：在一般情况下建立分类模型是，需要对连续变量进行离散化，离散后的特征能够去除噪声，对异常值不再敏感，使得模型可以更加的稳定。2、简化模型：降低样本中的个别信息对模型的影响，降低过拟合的风险。分箱的目的：1、离散特征的增加和减少很容易，易于模型的快速迭代。2、稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展。3、列表内容离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性。【离散化后
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-黄纬
部分SQL报错代码
1140 改变系统供电状态的尝试被另一应用程序或驱动程序否决。 1141 系统 BIOS 改变系统供电状态的尝试失败。 1142 试图在一文件上创建超过系统允许数额的链接。 1150 指定程序要求更新的 Windows 版本。 1151 指定程序不是 Windows 或 MS-DOS 程序。 1152 只能启动该指定程序的一个实例。 1153 该指定程序适用于旧的 Windows 版本。 1154
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卫明真
R语言向量的运算 下
数值型向量的运算 向量可以用于算术表达式中，操作是按照向量中的元素一个一个进行的.同一个表达式中的向量并不需要具有相同的长度, 如果它们的长度不同,表达式的结果是一个与表达式中最长向量有相同长度的向量, 表达式中较短的向量会根据它的长度被重复使用若干次(不一定是整数次)，直到与长度最长的向量相匹配, 而常数将被不断重复 — 这一规则称为循环法则(recycling rule). 例如, 命令> x
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卫明真
R语言向量的建立 中
逻辑型向量的建立 与数值型向量相同，R允许对逻辑向量进行操作. 一个逻辑向量的值可以 是TRUE, FALSE和NA. 前两个通常简写为T和F2 . 逻辑向量是由条件给出的. 譬如> x temp 13> temp[1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE temp为一个与x长度相同，元素根据是否
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k_0711
数字类型
小学学习数学时我们知道，一个数可以是整数、可以是小数。上了高中经过了更深入的学习我们知道数系还扩展到了复数。python提供的数字类型和数学中的数字类型相近，只不过我们把小数换了个名字叫做浮点数，下面我们来逐步讲解整数、浮点数、复数。整数整数类型一共有四种进制表示：十进制、八进制、二进制、十六进制。例如：67(十进制) 0b11101(二进制) 0o76535(八进制) 0X89(十六进制)默认情
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k_0711
数字类型
小学学习数学时我们知道，一个数可以是整数、可以是小数。上了高中经过了更深入的学习我们知道数系还扩展到了复数。python提供的数字类型和数学中的数字类型相近，只不过我们把小数换了个名字叫做浮点数，下面我们来逐步讲解整数、浮点数、复数。整数整数类型一共有四种进制表示：十进制、八进制、二进制、十六进制。例如：67(十进制) 0b11101(二进制) 0o76535(八进制) 0X89(十六进制)默认情
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CDA持证人阿涛哥
数据分析10步骤
数据分析10步骤：一、需求二、算法三、归因：四、描述五、预分析：1，缺失值,2，异常值,3，共线性,4，特征选择,5，过拟合,6，变量变换,7，分箱化六、建模： 七、修正：与预分析对应，7个方面八、评估：九、模型的应用十、统计和可视化
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fuli2020
梯度下降算法
梯度向量的方向一直是损失函数增长的方向梯度向量的值是损失函数增长的趋势离最低点越远，增长的趋势就越大，计算出来的梯度的值就越大多元状态梯度下降的损失函数多元状态梯度下降更新函数三种梯度下降算法 批量梯度下降具体做法就是在更新参数时使用所有的样本来进行更新，也就是说X和Y用的就是整个数据集随机梯度下降和批量梯度下降法原理类似，区别在仅仅选取一个样本j来求梯度，对应的更新公式是：对数据量的大小来说1
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卫明真
R语言中向量的建立
向量的建立 数值型向量的建立统计分析中最为常用的是数值型的向量, 它们可用下面的四种函数建立:1) seq( )或“:” # 若向量(序列)具有较为简单的规律2) rep( )# 若向量(序列)具有较为复杂的规律3) c( ) # 若向量(序列)没有什么规律4) scan( ) # 通过键盘逐个输入例子> 1:10[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 910 > 1:10-1[1] 0 1 2
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