维克多阿涛

点数图

点数图 (Point & Figure Charts)也称为「P&F 图」,使用由 X 和 O 符号组成的一系列方格来显示特定资产的供需关系。这种图表与时间无直接关系,主要集中看资产的过滤价格表现;它也不会显示交易量,其目的只是显示任何供需关系上的变化,称为「突破」(breakouts)。

维克多阿涛

2021-04-26

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点阵图表

点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据,每种颜色的点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起。适合用来快速检视数据集中不同类别的分布和比例,并与其他数据集的分布和比例进行比较,让人更容易找出当中模式。

维克多阿涛

2021-04-26

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关系模型

由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出,以集合论中的关系概念为基础;无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表(Table),由行(Row)和列(Column)组成。因此,也可以说关系表是由数据行构成的集合。

维克多阿涛

2021-04-26

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数据库管理系统

是用于管理数据库的软件( Oracle/DB2/MySQL/sql server等), 它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。

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2021-04-26

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鲁班神尺测长度函数LEN或LENB

1、功能:对单元格内容的长度进行测量,得出其长度后,再做出相应的处理。LEN返回文本串的字符数,LENB返回文本串中所有字符的字节数。2、使用格式:=LEN(text)或=LENB(text)

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2021-04-26

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一个窗口函数的计算“过程”如下

按窗口定义,将所有输入数据分区、再排序(如果需要的话)对每一行数据,计算它的 Frame 范围将 Frame 内的行集合输入窗口函数,计算结果填入当前行

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2021-04-26

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数据分析强大工具Pandas

Pandas 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas 提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。它是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

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2021-04-26

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Pyhton的科学计算库SciPy

Scipy 是基于 Numpy 在科学计算领域非常强大的科学计算库。它在优化、非线性方程求解、常微分方程等方面应用广泛,Numpy 虽然提供了多维数组功能,但它只是一般的数组, 并不是矩阵。例如,当两个数组相乘时,只是对应元素相乘,而不是矩阵乘法。Scipy 提供了真正的矩阵,以及大量基于矩阵运算的对象与函数。Scipy 包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信

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2021-04-26

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Python可视化库Matplotlib

数据分析最后的结果要以可视化的形式呈现,对于 Python 来说 Matplotlib是最流行的绘图库,它由 John D.Hunter 创建,主要用于 2D 绘图和一部分3D 绘图。让我们可以非常快捷的使用 Python 完成数据的可视化工作,并且将输出的结果保存为想要的图片格式。所以将 Matplotlib 作为默认的可视化工具是一个不错的选择

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2021-04-26

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Nmupy的优势

快速高效且多维的数组对象 ndarray。基于元素的数组计算或数组之间数学操作函数。用于读写硬盘中基于数组的数据集工具。线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成。

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2021-04-26

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Nmupy数值计算基础库

Python 自身的数据分析能力并不强,需要安装一些第三方库扩展库才能最终实现数据分析的目的。NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库,是 Numerical Python 的简写,支持大量的维度数组与矩阵运算,它提供了关于数组的大量的数学函数库以及大部分和 Python 数值计算有关的接口,它是 Python 数值计算的基础包,一般配合其他的第三方包使用,比如 matplotlib、Pa

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2021-04-26

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Python基础需要重点掌握哪些

第一,就是要认识 Python 语言,比如它的编码格式,它的特征(Python 中一切皆对象)、以及标量类型;第二,重点掌握 Python 内建数据结构,比如字符串、列表、元组、字典、集合,它们涉及的方法与属性;第三,熟练掌握 if 语句、for 循环、while 循环以及列表、元组、字典的推导式和 Python 异常处理机制;第四,掌握 Python 内置的一些标准库函数模块,比如和数学计算相关

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2021-04-26

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excel里面数据的计算

函数法(共四个函数)求和函数:SUM( ) :单击填和的单元格—插入—函数—SUM—修改参数范围求平均函数:AVERAGE( ):单击填平均值的单元格——插入—函数—AVERAGE—修改参数范围最大值函数:MAX( ) :单击填和的单元格—插入—函数—MAX—修改参数范围最小值函数:MIN( ):单击填和的单元格—插入—函数—MIN—修改参数范围

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2021-04-26

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SQL可以分为以下几种

DML(Data Manipulation Language)数据操作语言:用于检索或修改数据DDL(Data Defination Language)数据定义语言:用于定义数据的结构,如创建、修改或者删除数据库对象。DCL(Data Control Language)数据控制语言:用于定义数据库用户的权限。

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2021-04-26

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在mysql中可以方便的创建和删除数据库

1. 创建数据库:create database 数据库名称;2. 删除数据库:drop database 数据库名称;3. 查看有哪些数据库:show databases;注意:输入完命令后一定要加上英文半角分号,MySQL命令不区分大小写。

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2021-04-26

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建立因果关系的指导原则

如果你怀疑某一特定的变量(被怀疑的原因)对其他变量产生了一些影响:1)寻找对被怀疑变量产生影响的那些变量,此时我们并不关心其他因素变化与否。2)在被怀疑变量存在或剔除后有不同变化的变量中,核实被怀疑的变量剔除与否对这些变量的影响是否相同。3)寻找大量的被怀疑变量产生众多影响的证据。4)如果影响由其他潜在的原因引起(你怀疑之外的原因),确保在解释了其他潜在的原因之后,影响依然存在。5)如有可能,通过

维克多阿涛

2021-04-26

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回归分析与相关分析的联系

1)相关分析是回归分析的基础和前提。假若对所研究的客观现象不进行相关分析,直接作回归分析,则这样建立的回归方程往往没有实际意义。只有通过相关分析,确定客观现象之间确实存在数量上的依存关系,而且其关系值又不确定的条件下,再进行回归分析,在此基础上建立回归方程才有实际意义。2)回归分析是相关分析的深入和继续。对所研究现象只作相关分析,仅说明现象之间具有密切的相关关系是不够的,统计上研究现象之间具有相关

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2021-04-26

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回归分析与相关分析的区别

1)相关分析所研究的两个变量是对等关系,回归分析所研究的两个变量不是对等关系,必须根据研究目的确定其中的自变量、因变量。2)对于变量x与y来说,相关分析只能计算出一个反映两个变量间相关密切程度的相关系数,计算中改变x和y的地位不影响相关系数的数值。回归分析有时可以根据研究目的不同分别建立两个不同的回归方程。3)相关分析对资料的要求是,两个变量都是随机的,也可以是一个变量是随机的,另一个变量是非随机

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2021-04-26

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方差分析

又称“ 变异数分析”,是R.A.Fisher发明的,要求比较的资料服从正态分布,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。方差分析可以用于两样本及以上样本之间的比较。方差分析主要用途:① 均数差别的显著性检验,② 分离各有关因素并估计其对总变异的作用,③ 分析因素间的交互作用,④ 方差齐性检验。

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2021-04-26

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假设检验的思考逻辑

基本思路是:问题是什么?证据是什么?判断依据是什么?做出结论。基本步骤:1)、提出原假设和备择假设2)、确定适当的检验统计量3)、规定显著水平,查出临界值,确定拒绝域和接受域4)、计算检验统计量的值,做出统计决策。

维克多阿涛

2021-04-26

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