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CDA助教老师
中位数
中位数对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
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CDA助教老师
均值
均值即平均值，平均数是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。
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CDA助教老师
连续变量
连续变量在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如:年龄、体重等变量。
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CDA助教老师
变量
变量变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。
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CDA助教老师
同比和环比
同比和环比同比：指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。环比：指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展的情况。
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CDA助教老师
倍数和番数
倍数和番数倍数：用一个数据除以另一个数据获得，倍数一般用来表示上升、增长幅度，一般不表示减少幅度。番数：指原来数量的2的n次方。
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比例与比率
比例与比率比例：是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例，即部分与整体之间的关系。比率：是样本(或总体)中各不同类别数据之间的比值，由于比率不是部分与整体之间的对比关系，因而比值可能大于1。
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频数和频率
频数和频率频数：一个数据在整体中出现的次数。频率：某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表示。
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绝对数和相对数
绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数）
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詹惠儿
Jupyter notebook导入Excel数据时报unsupported format，or corrupt file的错误
问:Jupyter notebook导入Excel数据时报unsupported format，or corrupt file的错误答：通常是数据本身有问题, 建议检查一下数据格式是否规整. 例如: 第1列中, 你以为是ISO(时间格式), 并对他进行了格式转换, 但是其中有一条数据是int型或者其他, 所有就会报这个错误.对于文件本身. 可以看下打开文件时候会不会说文件已损坏, 或者设置什么打开
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詹惠儿
安装Office报couldn't start Office installation0-1018的错误
问：安装Office报couldn't start Office installation0-1018的错误答：当尝试安装 Office 时可能会收到以下错误消息或包含错误代码 0-1018 的错误消息：很抱歉，无法安装 Office。 正在进行其他安装，请稍后重试。如果尝试安装 Office 前正在运行 Office 安装、更新或卸载，则会出现此错误。在 Windows 系统任务栏中找到并单击
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詹惠儿
python的缩进有什么用
问：python的缩进有什么用答：块是所有这些语句的组合。块可以被视为特定目的的语句分组。大多数编程语言（如C，C ++，Java）使用大括号{}来定义代码块。Python的一个显着特点是使用缩进来突出显示代码块。Whitespace用于Python中的缩进。与右边相同距离的所有语句都属于同一个代码块。如果一个块必须更深层嵌套，它只是向右缩进。通过查看以下代码行，您可以更好地理解它：# Pytho
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詹惠儿
python如何使用多行注释
问：python如何使用多行注释答：多行字符串作为注释：Python多行注释是注释(""")每一端的分隔符中包含的一段文本。同样，分隔符之间不应有空格(""")。当评论文本不适合一行时，它们很有用;因此需要跨越线。多行注释或段落可作为阅读代码的其他人的文档。请参阅以下代码片段，演示多行注释："""This would be a multiline comment in Python thatspa
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詹惠儿
神经网络主要运用在什么领域
问：神经网络主要运用在什么领域答：神经网络是深度学习的核心，这个领域在许多不同领域都有实际应用。今天，神经网络被用于图像分类，语音识别，物体检测等。现在，让我们试着理解所有这些艺术技术背后的基本单位。单个神经元将给定输入转换为某个输出。根据分配给每个输入的给定输入和权重，确定神经元是否发射。假设神经元有3个输入连接和1个输出。在给定的例子中，我们将使用tanh。最终目标是为这个神经元找到最佳权重集
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詹惠儿
神经网络主要运用在什么领域
问：神经网络主要运用在什么领域答：神经网络是深度学习的核心，这个领域在许多不同领域都有实际应用。今天，神经网络被用于图像分类，语音识别，物体检测等。现在，让我们试着理解所有这些艺术技术背后的基本单位。单个神经元将给定输入转换为某个输出。根据分配给每个输入的给定输入和权重，确定神经元是否发射。假设神经元有3个输入连接和1个输出。在给定的例子中，我们将使用tanh。最终目标是为这个神经元找到最佳权重集
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CDA助教老师
数据集(Data set)
数据集(Data set)大量数据的集合。
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数据清洗(Data cleansing)
数据清洗(Data cleansing)对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。
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CDA助教老师
数据挖掘（Data mining)
数据挖掘（Data mining)数据挖掘是通过使用复杂的模式识别技术，从而找到有意义的模式，并得出大量数据的见解。
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CDA助教老师
数据处理（Data Processing)
数据处理（Data Processing)g）数据处理是指根据数据分析的目的，将收集到的数据进行加工、整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。
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路径分析(Routing analysis)
路径分析(Routing analysis)针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的。
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