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陈革007

统计学: 什么是P 值? ---P-value

是一个概率值如果原假设为真，P-值是抽样分布中大于或小于样本统计量的概率n 左侧检验时，P-值为曲线上方小于等于检验统计量部分的面积n 右侧检验时，P-值为曲线上方大于等于检验统计量部分的面积 3.被称为观察到的(或实测的)显著性水平n H0 能被拒绝的最小值单侧检验n 若p-值 > a,不拒绝 H0n 若p-值 < a, 拒绝 H0 2. 双侧检验n 若p-值 > a/2,

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zengweiak47

=后面的参数加双引号为文本,不加双引号为名称使用双引号前必须加#好才为字段名去记录中的记录使用中括号加名称调用表分为隐式字段表,显示字段表隐式列表创建的名称要使用引号(用文本值指定),不需要指定数据类型,数据类型靠字段决定显示列表的字段名要用记录来创建表中取值使用的是大括号取表中数据,可以先指定行,再指定列,调换行列也可取值解决信息孤岛问题.多维数据模型与多维数学模型完全不同.主键是一,非主键为多

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lll

二分类变量如何无量纲化（标准化）处理？

一般有几种1.one hot:用于离散变量2.z-normalize: 用于连续变量3.min-max normalized:用于连续变量4.二值化：用于连续变量

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lll

什么时候需要进行数据标准化，什么时候不需要进行数据标准化？

当原始数据不同维度上的特征的尺度（单位）不一致时，需要标准化步骤对数据进行预处理，反之则不需要进行数据标准化。例如下面这几类问题一般都需要进行数据标准化：1.回归问题2.机器学习算法3.训练神经网络4.聚类问题5.分类问题6.主成分分析（PCA）问题

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赵娜0418

哑变量是什么？引入哑变量的目的是什么？

哑变量（Dummy Variable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处理的变量量化，如职业、性别对收入的影响，战争、自然灾害对GDP的影响，季节对某些产品（如冷饮）销售的影响等等。这种“量化”通常是通过引入“哑变量”来完成的。根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为哑变量（dummy variables），记为D。举一个

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PhilipLiang

map/reduce 函数

Python内建了map()和reduce()函数。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable, map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上, 就可以用map()实现如下：现在，我们用Python代码实现：m

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shauna570392

power bi无法连接到模型

无法启动Power BI Desktop：无法连接到模型。解决办法去官网链接下载最新版本安装从这个链接下载补丁安装，已整理好放在百度云盘，可免费下载安装，应用的补丁有VCredist.x64.exe;WIndows6.1-KB2670838-x64.msu;Windows6.1-KB2999226-x64.msu。

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永洪科技

深度分析数据库，从人类“登月”谈起

数据库作为一种数据管理的技术，起源于上世纪60年代，战争中对于情报管理的需要，而出现。但是促使数据库系统，在短短10年间快速发展，取得突破性进展的，却是航天事业。上面这张图，是土星五号的整体结构示意图。来自百科中关于土星五号的介绍:“土星5号仍是人类历史上使用过的自重最大的运载火箭，高达110.6米，起飞重量3038.5吨；总推力达3408吨，月球轨道运载能力45吨，近地轨道运载能力118吨。它曾

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梁韵莹

Power Query的结构化数据：列表、记录、表

虽然在Power BI中通过高级编辑器从头到尾创建源的业务情况不多，但是熟练结构化数据中的列表、记录、表对于理解Power Query的基本操作还是有帮助的，而且也对后续的Python学习有帮助喔。列表 List 定义：数组，没有字段名，用序号来识别不同元素运算符：{}举例： {123,true,"A"}{0} -- 数组内取序号为0的数值 {[customerID=1,

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shauna570392

使用plt画图如何添加趋势线？

使用mlab可以跳出直方图二维平面图形的限制，在此基础上再添加一条曲线。在这里，我们以鸢尾花iris中的数据为例，来举例说明。通过python导入鸢尾花iris数据，然后提取第一列的sepal-length变量为研究对象，计算出其均值、标准差，接下来就绘制带拟合曲线的直方图。转载自：https://www.jianshu.com/p/65395b00adbc

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LXM21

四个残差假设

1. 每一个计算出来的残差是独立的2. 残差的平均值为03. 残差的方差为常数，不变的4. 残差的分布是正太的

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Zzyh12

学习Power BI 的第一天

商业分析报告与商业智能报告的区别：1.在数据结构方向，前者为表格结构，后者为表结构 2.在数据源方面，前者单一，后者多源 3.在关注点方面，前者为业务点，后者为业务面4.在展现形式方面，前者为静态报表，后者为动态图表Power BI系列组件介绍：1.Power Query(获取和整理)2.Power Pivot(建模和分析)3.Power Viow(交互式报表)以及Power map（地图可视化）

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陈革007

统计学: 切比雪夫不等式 ----Chebyshev’s inequality

如果一组数据不是对称分布，经验法则就不再适用，这时可使用切比雪夫不等式，它对任何分布形状的数据都适用切比雪夫不等式提供的是“下界”，也就是“所占比例至少是多少”对于任意分布形态的数据，根据切比雪夫不等式，至少有1-1/k2的数据落在平均数加减k个标准差之内。其中k是大于1的任意值，但不一定是整数Æ对于k=2，3，4，该不等式的含义是:至少有75%的数据落在平均数加减2个标准差的范围之内至少有89%

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陈革007

统计学: 标准分数---standard score

1. 也称标准化值2. 对某一个值在一组数据中相对位置的度量3. 可用于判断一组数据是否有离群点(outlier)4. 用于对变量的标准化处理5. 计算公式为在后续的python机器学习中,经常会用到对数据做标准化处理, 非常重要哟

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陈革007

统计学 : 自由度--degree of freedom

样本有3个数值，即x1=2，x2=4，x3=9，则 `x = 5。当 `x = 5 确定后，x1，x2和x3有两个数据可以自由取值，另一个则不能自由取值，比如x1=6，x2=7，那么x3则必然取2，而不能取其他值为什么样本方差的自由度为什么是n-1呢？因为在计算离差平方和时，必须先求出样本均值`x ，而`x则是附件给离差平方和的一个约束，因此，计算离差平方和时只有n-1个独立的观测值，而不是n个样

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陈革007

统计学 : 众数、中位数、平均数的特点和应用

1.众数n 不受极端值影响n 具有不惟一性n 数据分布偏斜程度较大且有明显峰值时应用2.中位数n 不受极端值影响n 数据分布偏斜程度较大时应用3.平均数n 易受极端值影响n 数学性质优良n 数据对称分布或接近对称分布时应用

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fuli2020

行列式的6个性质

【性质1】行列式与它的转置行列式相等【性质2】互换行列式的两行（列），行列式变号；若行列式有两行（列）相同，则行列式为0【性质3】用非零数k乘行列式的某一行（列）中所有元素，等于用数k乘此行列式；行列式中某一行（列）的公因子可以提到行列式符号外面。【性质4】若行列式有两行（列）的对应元素成比例，则行列式等于0【性质5】若某一行是两组数的和，则此行列式就等于如下两个行列式的和【性质6】行列式的某一行

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悠悠202

Power BI第一天

1、追加查询与合并查询：相当于MySQL中的union与join；2、分组依据：相当于数据透视表。3、高级编辑器：【新建源】—>【空查询】编写自定义函数：3个参数，第1、2个参数进行运算，第3个参数判断运算类型+、-、*、/

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176****1457

power bi 学习第一天

今天主要介绍了power bi的基础一：M函数的使用1：M函数基本表达式 M函数的注释：单行注释符为// 多行注释符为/*…..*/ M函数基本表达式：let…in…结构：let用于封装计算结果，并为计算结果命名。in用于显示结果例：letSource = Text.Proper("hello world")inSource 解说：通过let语句将Text.Proper(“hel

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陈革007

Python: maketrans()方法 translate()方法

maketrans()方法该方法用于创建字符映射的转换表，对于接受两个参数的最简单的调用方式，第一个参数是字符串，表示需要转换的字符，第二个参数也是字符串表示转换的目标。注：两个字符串的长度必须相同，为一一对应的关系。表达式: str.maketrans(intab, outtab)参数: intab -- 字符串中要替代的字符组成的字符串。outtab -- 相应的映射字符的字符串。trans

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