python基本语法练习实例 下面小编就为大家带来一篇python基本语法练习实例。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧 1、打印九九乘法表 #只打印结果 for i in rang ...
2017-11-27Python 详解基本语法_函数_返回值 Python 详解基本语法 概要： 函数的返回值是函数重要的组成部分。函数的根本在于实现程序的部分功能，所以很多时候我们需要将函数执行后的结果返回给程序再由程序作出进一步的 ...
2017-11-27简单文件操作python 修改文件指定行的方法 简单文件操作python 修改文件指定行的方法 例一： 代码如下: #!/usr/bin/python import sys import re if __name__==\"__main__\": f=file(\"hi.txt\",\"w+\") ...
2017-11-27
机器学习：谈谈决策树 今天，我们继续开启分类算法之旅，它是一种高效简介的分类算法，后面有一个集成算法正是基于它之上，它是一个可视化效果很好的算法，这个算法就是决策树。 1 一个例子 有一堆水果， ...
2017-11-27
如何写出一份思路清晰的竞品分析报告 互联网创业除了早期的市场调研外，竞品分析也是关键的一步。创业者市场调研的最终目的还是在开发产品上，所以，不妨研究现在市场上同行业领域做的比较出色的竞品，说不定可 ...
2017-11-27使用Python进行稳定可靠的文件操作详解 考虑下述Python代码片段。对文件中的数据进行某些操作，然后将结果保存回文件中： 代码如下: with open(filename) as f: input = f.read() output = do_something(in ...
2017-11-26Python文件操作,open读写文件,追加文本内容实例 1.open使用open打开文件后一定要记得调用文件对象的close()方法。比如可以用try/finally语句来确保最后能关闭文件。 file_object = open(\'thefile.txt\') try: ...
2017-11-26R中字段抽取、字段合并、字段匹配 1、字段抽取 字段抽取，是根据已知列数据的开始和结束位置，抽取出新的列 字段截取函数：substr(x,start,stop) [python] view plain copy tel <- \'18922254812\'; ...
2017-11-26Python实现简单过滤文本段的方法 这篇文章主要介绍了Python实现简单过滤文本段的方法,涉及Python针对文本的读取及字符串遍历、判断、打印等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 一、问题： 如下文本： ## Al ...
2017-11-26R中重复值、缺失值及空格值的处理 1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。 python] view plain copy #导入CSV数据 data <- read.csv(\'1.csv\', fileEncoding = \"UT ...
2017-11-26
Pycharm技巧之代码跳转该如何回退 最近玩Python已经有段时间了, 一般都是通过vim和Pycharm来开发, 真心觉得这两个是神器. Vim神器暂且不说, 今天来分享Pycharm的一个小技巧，下面话不多说，一起来看看详细介绍 ...
2017-11-26
R语言处理缺失数据的高级方法 主要用到VIM和mice包 [plain]view plaincopy install.packages(c(\"VIM\",\"mice\")) 1.处理缺失值的步骤 步骤： （1）识别缺失数 ...
2017-11-25Python中的startswith和endswith函数使用实例 在Python中有两个函数分别是startswith()函数与endswith()函数，功能都十分相似，startswith()函数判断文本是否以某个字符开始，endswith()函数判断文本是否以某个 ...
2017-11-25
R语言缺失值处理 缺失值 1. is.na 确实值位置判断 注意: 缺失值被认为是不可比较的，即便是与缺失值自身的比较。这意味着无法使用比较运算 符来检测缺失值是否存在。例如，逻辑测试myvar == NA的结果永远不会 ...
2017-11-25Python实现查找匹配项作处理后再替换回去的方法 本文实例讲述了Python实现查找匹配项作处理后再替换回去的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里实现Python在对找到的匹配项进行适当处理后，再替换掉 ...
2017-11-25python快速查找算法应用实例 文实例讲述了Python快速查找算法的应用，分享给大家供大家参考。 具体实现方法如下： import random def partition(list_object,start,end): random_choice = start #random.cho ...
2017-11-25深入解析Python中的集合类型操作符 1）标准类型操作符(所有的集合类型) 成员关系 (in, not in) 就序列而言，Python中的in和not in操作符决定某个元素是否是一个集合中的成员。 集合等价/不等价 等价/不等价被 ...
2017-11-24
Python中的字符串操作和编码Unicode详解 本文主要给大家介绍了关于 Python中的字符串操作和编码Unicode的一些知识，下面话不多说，需要的朋友们下面来一起学习吧。 字符串类型 str：Unicode字符串。采用\ ...
2017-11-24python实现unicode转中文及转换默认编码的方法 本文实例讲述了python实现unicode转中文及转换默认编码的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 一、在爬虫抓取网页信息时常需要将类似\"\\u4eba\\u751f\\u8 ...
2017-11-24深入解析Python中的list列表及其切片和迭代操作 这篇文章主要介绍了Python中的列表及其切片和迭代操作,文中还对tuple元组作了介绍,需要的朋友可以参考下 有序列表list >>> listTest = [\'ha\',\'test\',\'y ...
2017-11-24在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
2025-11-06在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
2025-11-06在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中（如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”），卡方检验 P 值与 OR 值（比值比，Odds Ratio）是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值，不在于复杂的模型公式，而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材：CDA教材一级：商业数据分析（2025）__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代，数据挖掘不再是实验室里的技术探索，而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）训练过程中，开发者最常困惑的问题莫过于：“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时，他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点，理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是：stats.ttest_rel（配对 ...
2025-11-03在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中，“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中，“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”，直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中，“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储（用户操作日志、系统运行日志）、高频交易记录（支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系，我将从相关系数的核心定义与类型切入，详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“相关系数” 不是简单的数字计算，而是 “从业务问题出发，量化变量间关联强 ...
2025-10-30
