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Jiapingyue

1.k-NN算法原理：距离，欧氏距离，近邻思想，少数服从多数，越近越相似模型：（1）算距离，欧氏距离（常见）（2）找邻居（3）做分类2.Python代码实现（1）构建原始数据集（make_blobs）（2）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离（3）将距离升序排列，选取距离最小的k个点（4）确定前k个点所在的类别的计数（5）选择次数最多的类别作为当前点的预测类别3.KNN算

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Aran刘跃然

汇总逻辑梳理（1）

业务知识>分析方法 >工具使用业务知识：1.指标和指标体系2.模型和分析方法3.流程和行为BI分析：战略战术：1.改善业务流程；2.优化业务行为。（经验驱动，数据驱动）一、通用指标体系：一级指标：求和、平均、技术、最大最小值二级指标：（比较用的指标）基准比：实际值/基准值，EG考试水平均比：实际值/总平均值，EG产品平均水平标准比：实际值/标准值，EG车间工人绩效目标比：实

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赵娜0418

Power BI编辑M 函数方法

编辑M 函数方法：1. 通过“编辑栏”、“添加自定义列”或“高级编辑器”等功能了解M函数表达式写法。2. 根据需求重新编辑表达式程序。3. 编辑错误通过“查询设置”区域退回重新编辑。4. 在编辑器中输入“=#shared”可以查看M函数列表

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赵娜0418

Power BI中DAX表达式的应用

DAX 表达式： Power Pivot 的特有函数集1. DAX表达式的结果应用在数据透视表中2. DAX表达式的结果作用于整列或者表中所有行3. 还需注意以下几点：a. 表名用“''”引用。b. 字段名（列名）用“[]”引用。c. 要注意函数表达式中参数的数据类型，尤其是要将“表”与“数值”正确区分。d. 与Excel公式相同，除了直接在编辑器的公式区域输入公式外还可以通过单击公式编辑栏前的“

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赵娜0418

Power BI如何搭建多维数据集

搭建方法：1. 明确表与表之间用于匹配的关键字段2. 在关系图视图模式下选中某个表的关键字段拖拽向另一个表的关键字段注意事项：1. 用于连接两表的两个关键字段中，至少有一个关键字段是没有重复值的2. 关键字段中有重复值的表为主表，没有重复值的表为附表，在数据透视表中，只有当行列标签来自附表时，附表才能提供值字段3. 两表关联时必然有一个主表和一个附表（如果两个关键字段都没有重复值，连接时先选中的表

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shauna570392

什么是降维?

降维是指通过保留一些比较重要的特征，去除一些冗余的特征，减少数据特征的维度。而特征的重要性取决于该特征能够表达多少数据集的信息，也取决于使用什么方法进行降维。一般情况会先使用线性的降维方法再使用非线性的降维方法，通过结果去判断哪种方法比较合适。以下几种情况会需要用到降维:1特征维度过大，可能会导致过拟合2.某些样本数据不足的情况（缺失值很多）3.特征间的相关性比较大时

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shauna570392

无标签无监督学习如何理解?

定义无监督学习，是指机器通过学习没有标签的数据，根据特征将它们分为若干类别的过程。相对于监督学习，无监督学习使用的是没有标签的数据。机器会主动学习数据的特征，并将它们分为若干类别，相当于形成「未知的标签」。比如我们向机器输入一些未经标注的樱桃数据后，机器会主动学习樱桃的特征，并将拥有相似特征的樱桃归为一类。颜色深红且果实较大的樱桃（甜的）可能会被分到一类，而颜色鲜红且果实较小的樱桃（酸的）则可能会

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开花结果02

python:在sklearn中如何切分数据集

问题：为了得到更好的模型效果，我们往往需要将数据集分成训练集和测试集，那么具体怎么切分呢？解答：代码：##数据集##切分数据集代码from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, # array或者是DF

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Aran刘跃然

power pivot汇总方式解析

Power Pivot表链接分析：1.一对一（主键对主键）：最不可能出现2.一对多（主键对非主键）：一表出维度，多表出度量3.多对多（非主键对非主键）：无法进行统计，不会用TIPS：主键表为主表，非主键表为副表；以度量表（多表）去寻找维度表（一表）。筛选器方向：筛选：维度汇总度量的能力交叉链接只有一条路径有效，其他路径失效如何正确选择汇总方式：连接方式T1（一表出维度，多表出度量）：维度下对度量进

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Zzyh12

学习Python 第二天条件判断与循环使用

IF条件判断使用:根据Python的缩进规则，如果if语句判断是True，就把缩进的两行print语句执行了，否则，什么也不做。也可以给if添加一个else语句，意思是，如果if判断是False，不要执行if的内容，去把else执行了.elif是else if的缩写，完全可以有多个elif，所以if语句的完整形式就是：if : elif :

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开花结果02

python:什么是有监督学习，什么是无监督学习，这两类的区别是什么

1. 什么是有监督学习指对数据的若干特征与若干标签（类型）之间的关联性进行建模的过程；只要模型被确定，就可以应用到新的未知数据上。这类学习过程可以进一步分为「分类」（classification）任务和「回归」（regression）任务。在分类任务中，标签都是离散值；而在回归任务中，标签都是连续值。2. 什么是无监督学习指对不带任何标签的数据特征进行建模，通常被看成是一种 “让数据自己介

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ALEXSONG_JY

考勤表相关内容

数据验证设置年份和月份：日期：H24单元格固定值1，每个月都是1日开始的，由于月份天数不同，故I24单元格公式设置：=IF(H24

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hujiahao

数据分析常用网址

数据可视化工具百度EChartshttp://echarts.baidu.com/Cytoscapehttp://www.cytoscape.org/图表秀http://www.tubiaoxiu.com/数据观http://shujuguan.cn/微博足迹可视化http://vis.pku.edu.cn/weibova/weibogeo_footprint/index.htmlBDP个人版ht

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2384_1593313827

Power BI 四则运算

(a as number,b as number,c as number) =>let 四则运算 = if c = 1 then a + b else if c = 2 then a - b else if c = 3 then a * b else if c = 4 then a / b

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cxm272965

pandas中series序列与dataframe数据帧整理

Pandas数据清洗Series带标签的一维数组，与Numpy中的一维array类似，只允许存储相同的数据类型基本概念import numpy as npimport pandas as pd #导入全部from pandas import Series,DataFrame #只导入单个索引a 3b 4c 5d 6s['b'] #索引，获得单个

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LXM21

怎么做数据验证？

1.点击：数据—>数据验证2.选择“序列”3.选择序列区域4.出现下拉箭头，可点开选择

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fuli2020

Pandas 字符串处理

向量化字符串操作基础计算长度import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(['lower', 'CAPITALS', 'this is a sentence', 'SwApCaSe']) s.str.len() #字符串长度 s.str.lower() #转化成小写 s.str.upper() #转化成大写

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Zzyh12

Python 第一天所学重要细节点

插入快捷键:B向下插入单元格,A向上插入单元格剪切快捷键:X 黏贴快捷键:V 标题创建:# ## ### #### 分别为一二三四级标题 ** **加粗 * *斜体Jupyter 具有默认最后一行代码输出的功能\n 换行符,#单行注释变量命名的规则:1.长度不受限制2.字符串必须是字母或数字或下划线组成,且第一个不能为数字,3.区分大小写,关键字不能作为变量名

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michelle.qin

<复习>Excel Day2 - part 3

1.6 数据与指标概述（1）表格结构与表结构的区别表格结构→可以对单元格进行编辑表结构→控制（表内/表间）（2）指标作用：结合业务快速定位数据中的核心问题，发现业务强弱点。分类：业务指标和财务指标。（3）业务指标：a.汇总类指标求和类指标：对度量值进行求和计算得到的指标，【e.g】销售数量、销售金额帮助决策者了解总趋势求平均类指标：对

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你应该是一阵风丫

数据分析完整流程

1、业务理解：抓住问题核心、转为数据需求2、数据收集：系统数据收集、人工维护数据、外部数据支持3、数据处理：字段标准统一、多表数据关联、异常数据整理4、数据分析：数据探索（ETL）、运用分析方法论、结合高效工具5、图表制作：选择合适图表、准备图表数据、调整图表细节、撰写图表结论6、报表绘制：定位决策者角色、设定报表故事线、撰写报表结论

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