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zengweiak47

#特征值筛选(Filter过滤法) --业务上不重要的从已有的指标,再去选一些指标fit.get_support(indices=True)找到留下变量的位置用回归评价分数,percentile保留多少百分比,建议保留70%,f_regression建议留下50%创新变量留下1-2个就不错了第一次删除30%,第二次删除50%表格太大画图sns.heatmap(data53.corr())共线性需要

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陈yy123

制作子弹图步骤

制作子弹图步骤：1、选中数据插入堆积柱状图，注类别为姓名；2、选中“销售目标”系列单机鼠标右键选择设置数据系列格式，勾选次坐标轴3、调整“销售目标”系列填充颜色为无色，添加边框颜色，调整间距4、删除次众坐标轴或将次纵坐标轴最大值调整成和主纵坐标轴一致

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肖宁21

计算行列式的方法

计算行列式的方法：1.对角线法则（仅适用于二阶、三阶，四阶及以上不适用）2.计算通式法（适用于所有行列式）3.利用行列式的性质(转换成三角形行列式)4.按行或按列展开5.EXCEL 计算行列式的值函数MDETERM()【使用计算通式】

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陈yy123

mysql 开窗函数的介绍

按照函数功能不同，MySQL支持的开窗函数分为如下几类：序号函数：row_number() / rank() / dense_rank()分布函数：percent_rank() / cume_dist()https://blog.csdn.net/kejiayuan0806/article/details/103297893前后函数：lag() / lead()头尾函数：first_value()

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陈yy123

数据分析面试题

之前参加过一个面试，是3C的二手回收，二手转卖的平台，还有二手电子产品竞价业务，面试官问了下，从你们数据分析师的角度如何来评价这个行业的前景。

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赵娜0418

特征缩放有几种类型？

特征缩放过程可以分为以下几种：缩放到均值为0，方差为1（Standardization——StandardScaler()）缩放到0和1之间（Standardization——MinMaxScaler()）缩放到-1和1之间（Standardization——MaxAbsScaler()）缩放到0和1之间，保留原始数据的分布（Normalization——Normalizer()）1就是常说的z-

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于家崎

数据分析统计学——假设检验

假设检验——已知部分信息但不知道是否正确假设检验的概念（1）假设（hypothesis）一般定义：对事物未知事实的一种陈述。统计学定义：对总体参数的的数值所作的一种陈述。（2）假设检验（hypothesis testing）1）定义：事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立；2）地位：是统计方法（描述性统计和推断性统计）中推断性统计（参数估计和假设检验）的两大方

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姚慧扬

算法特征汇总

最小二乘法（1）多元回归中，ols 可以处理多个自变量的情况，寻求残差平方和最小化；（2）将数据视为矩阵，利用线性代数寻求系数最优化，对内存要求很高；（3）大数据场景下，存在线性和内存约束问题。（4）小数据情况的常用算法；正则化法（1）一方面寻求最小化模型误差，另一方面可以减少模型复杂度（取 L1 绝对值），如自变量个数很多的时候，选择较少的重要变量来表示模型。（2）有利于消除共线性和过拟合现

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michelle.qin

巧用Excel计算行列式和矩阵

1、行列式的计算公式： = MDETERM(数据区域)，直接回车即可得到结果2、矩阵的乘法公式：= MMULT(矩阵A数据区域,矩阵B数据区域)选中结果区域，输入公式，同时Ctrl+Shift+Enter3、矩阵的逆矩阵公式：= MINVERSE(数据区域)选中结果区域，输入公式，同时Ctrl+Shift+Enter4、输出指定维度的单位矩阵公式：= MUNIT(维度数)选中结果区域，输入公式，同

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开花结果02

统计：已知X~N(3,9)，则P(X>2)怎么计算？

问题：已知X~N(3,9)，则P(X>2)怎么计算？解答：已知x服从均值为3，方差为9的正态分布，求x>2的概率第一步：我们首先将这个正太分布标准化，均值为3，标准差为,3，则p>(2-3)/3=-1/3第二步：查表，我们的表是查的左侧的面积，所以变换成p(x>-1/3)=p(x

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听海@看日落

语法复制ALL( { | [, [, [,…]]]} ) 参数参数术语定义table您要清除其筛选器的表。column您要清除其筛选器的列。ALL 函数的参数必须或者是对某一基表的引用，或者是对某一基列的引用。不能将表的表达式或列的表达式与 ALL 函数一起使用。返回值删除了筛选器的表或列。注释此函数不能由自身使用，而是作为可用于更改

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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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