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Python-Tutorial
Python-Datenanalyse in der Praxis: Anwendung realer Anwendungsfälle
Python-Datenanalyse in der Praxis: Anwendung realer Anwendungsfälle
Python hat sich zu einem leistungsstarken Werkzeug im Bereich Datenanalyse entwickelt. Seine leistungsstarken Bibliotheken und die Benutzerfreundlichkeit ermöglichen es Entwicklern, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren. Dieser Artikel untersucht die realen Anwendungen der PythonDatenanalyse und zeigt, wie sie Einblicke und Mehrwert für eine Vielzahl von Branchen liefern kann.
Gesundheitswesen
- Krankheitsvorhersage: Maschinelles Lernen Algorithmen können zur Analyse von Patientendaten, zur Identifizierung von Patienten mit höherem Krankheitsrisiko und zur frühzeitigen Intervention eingesetzt werden.
- Drug Discovery: Python wird zum Screening von Big DataSets verwendet, um neue Verbindungen mit potenziellem therapeutischem Potenzial zu entdecken.
- Kostenoptimierung im Gesundheitswesen: Datenanalysen identifizieren Faktoren, die das Ausgabenverhalten im Gesundheitswesen beeinflussen, um Strategien zur Kostensenkung zu entwickeln.
Finanzen
- Betrugserkennung: Erweiterte Algorithmen erkennen betrügerische Transaktionsmuster und schützen so Finanzinstitute und Kunden.
- Risikomanagement: Python wird zur Analyse von Finanzdaten und zur Vorhersage von Risiken verwendet und hilft Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Portfoliooptimierung: Python erstellt und testet Portfolios, um Renditen zu maximieren und Risiken zu reduzieren.
Einzelhandel
- Kundensegmentierung: Die Datenanalyse identifiziert Kundensegmente und ermöglicht es Unternehmen, Marketingkampagnen anzupassen und den Umsatz zu steigern.
- Bedarfsprognose: Python-Algorithmen sagen die zukünftige Nachfrage basierend auf historischen Daten und aktuellen Trends voraus und optimieren Bestand und Lieferkette.
- Personalisierte Empfehlungen: Durch die Analyse des Kundenverhaltens und der Vorlieben kann Python relevante Produkte und Dienstleistungen empfehlen, um die Konversionsraten zu erhöhen.
Hergestellt
- Qualitätskontrolle: Machine Vision und Datenanalysetechnologie können Produktionsfehler automatisch erkennen und so die Produktqualität verbessern.
- Vorausschauende Wartung: Sensordaten analysieren, um Maschinenausfälle vorherzusagen, Ausfallzeiten zu reduzieren und Wartungspläne zu optimieren.
- Supply-Chain-Optimierung: Python analysiert Logistikdaten, identifiziert Engpässe und verbessert die Gesamteffizienz.
Energie
- Prognose für erneuerbare Energien: Python wird zur Vorhersage der Wind- und Solarenergieproduktion verwendet und hilft Versorgungsunternehmen bei der Planung und Verwaltung erneuerbarer Energieressourcen.
- Energieeffizienz: Durch die Datenanalyse können Bereiche mit hohem Energieverbrauch identifiziert und Maßnahmen zur Verbesserung der Energieeffizienz entwickelt werden.
- Stromnetzmanagement: Python-Algorithmen können den Netzbetrieb optimieren und die Stabilität und Zuverlässigkeit verbessern.
Andere Branchen
- Verarbeitung natürlicher Sprache: Python wird verwendet, um Textdaten zu analysieren, Erkenntnisse zu extrahieren und Stimmungsanalysen durchzuführen.
- Computer Vision: Bildanalysetechnologie hilft bei der Identifizierung von Objekten, der Erkennung von Anomalien und der Durchführung einer Qualitätskontrolle.
- Sozialwissenschaften: Python kann umfangreiche sozialwissenschaftliche Datensätze verarbeiten, um soziale Trends und Verhaltensmuster aufzudecken.
Python-Datenanalysetool
Das Python-Datenanalyse-Ökosystem bietet eine Fülle von Tools und Bibliotheken, darunter:
- Pandas: Datenverarbeitung und -manipulation
- NumPy: Numerische Berechnung und lineare Algebra
- Scikit-learn: Maschinelles LernenAlgorithmus
- TensorFlow: Deep Learning und Neuronale Netze
- Jupyter Notebook: Interaktive Datenanalyseumgebung
Best Practices
- Verfolgen Sie den Datenanalyseprozess (Daten erfassen, Daten bereinigen, modellieren, interpretieren und visualisieren)
- Nutzen Sie die Bibliotheken und Ressourcen der Python-Community
- Konzentrieren Sie sich auf Datenqualität und Zuverlässigkeit
- Arbeiten Sie mit Fachexperten zusammen, um die Ergebnisse zu interpretieren
- Analysemodelle regelmäßig überprüfen und aktualisieren
Zusammenfassung
Python verfügt über ein breites Anwendungsspektrum im Bereich der Datenanalyse und bietet wertvolle Erkenntnisse und Mehrwert für verschiedene Branchen. Durch die Nutzung der leistungsstarken Tools und der Benutzerfreundlichkeit können Entwickler Daten effektiv verarbeiten und analysieren, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, Abläufe zu optimieren und neue Wachstumschancen zu entdecken.
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Mar 18, 2024 am 09:10 AM
Object-Relational Mapping (ORM)-Frameworks spielen eine wichtige Rolle in der Python-Entwicklung. Sie vereinfachen den Datenzugriff und die Datenverwaltung, indem sie eine Brücke zwischen Objekt- und relationalen Datenbanken schlagen. Um die Leistung verschiedener ORM-Frameworks zu bewerten, wird in diesem Artikel ein Vergleich mit den folgenden gängigen Frameworks durchgeführt: sqlAlchemyPeeweeDjangoORMPonyORMTortoiseORM Testmethode Der Benchmark verwendet eine SQLite-Datenbank mit 1 Million Datensätzen. Der Test führte die folgenden Vorgänge in der Datenbank durch: Einfügen: 10.000 neue Datensätze in die Tabelle einfügen. Lesen: Alle Datensätze in der Tabelle lesen. Aktualisieren: Ein einzelnes Feld für alle Datensätze in der Tabelle aktualisieren. Löschen: Alle Datensätze in der Tabelle löschen. Jeder Vorgang
Ist Kernenergie eine erneuerbare Energiequelle?
Apr 04, 2024 am 05:09 AM
Kernenergie ist eine nicht erneuerbare Energiequelle, da Kernbrennstoff aus begrenzten Uran- und Thoriumerzen gewonnen wird. Der geförderte und verarbeitete Kernbrennstoff wird zur Stromerzeugung in den Reaktor geladen, wird jedoch durch Spaltungsreaktionen verbraucht und muss regelmäßig ersetzt werden. Gebrauchte Brennstäbe enthalten radioaktives Material und ihre Entsorgung ist aufwendig und teuer.
Mar 18, 2024 am 09:19 AM
Object-Relational Mapping (ORM) ist eine Programmiertechnologie, die es Entwicklern ermöglicht, Objektprogrammiersprachen zum Bearbeiten von Datenbanken zu verwenden, ohne SQL-Abfragen direkt schreiben zu müssen. ORM-Tools in Python (wie SQLAlchemy, Peewee und DjangoORM) vereinfachen die Datenbankinteraktion für Big-Data-Projekte. Vorteile Einfachheit des Codes: ORM macht das Schreiben langwieriger SQL-Abfragen überflüssig, was die Einfachheit und Lesbarkeit des Codes verbessert. Datenabstraktion: ORM bietet eine Abstraktionsschicht, die Anwendungscode von Datenbankimplementierungsdetails isoliert und so die Flexibilität verbessert. Leistungsoptimierung: ORMs nutzen häufig Caching- und Batch-Vorgänge, um Datenbankabfragen zu optimieren und dadurch die Leistung zu verbessern. Portabilität: ORM ermöglicht Entwicklern
Mar 17, 2024 pm 03:31 PM
Nach mehr als zehnjähriger Entwicklung hat Chinas neue Energiefahrzeugindustrie nach und nach eine beachtliche und stetige Entwicklung erreicht, angetrieben durch die globale Dual-Carbon-Strategie und nachhaltige Entwicklungsziele. Die Dynamik der industriellen Entwicklung ist rasant. Chinas Energiebatterieindustrie hat sich allmählich vom Lernen, Aufholen und Laufen mit der Welt zur Weltspitze entwickelt. Wenn die Branche in eine neue Entwicklungsphase eintritt, werden technologische und geschäftliche Innovationen aktiver und der internationale Wettbewerb wird intensiver. Wie können Entwicklungsvorteile weiter gefestigt und ausgebaut, die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen und Industrie verbessert, Wachstumsraum und Wertgrenzen erweitert und die Industrie gefördert werden? Ökologie und globale Zusammenarbeit? Eine Win-Win-Situation ist ein Thema, dem alle Menschen im Bereich der neuen Energien Aufmerksamkeit schenken und über das sie gemeinsam nachdenken. Am 17. März wurde Sunwoda Power zur Teilnahme an der China Electric Vehicles Conference of 100 People eingeladen. Li Yangxing, Vizepräsident für Forschung und Entwicklung von Sunwoda Power, wurde eingeladen, am Power-Batterie-Unterforum der 100 People Conference teilzunehmen, um Energiefragen zu diskutieren.
Ist die übliche maximale Nennspannung von AC-Schützen 6000 Volt korrekt?
Apr 24, 2024 pm 02:45 PM
Die übliche maximale Nennspannung von Wechselstromschützen beträgt normalerweise 1000 Volt, aber für spezielle Anwendungen wie Hochspannungsmotorstart, Leistungsumwandlung und Systeme für erneuerbare Energien können Schütze mit höheren Nennspannungen verwendet werden, einschließlich: 1. Hochspannungsmotorstart 2. Hochspannungsumwandlung; 3. Erneuerbare Energiesysteme.
So erstellen Sie mit Copilot eine PowerPoint-Präsentation unter Windows 11
Mar 16, 2024 am 10:28 AM
Copilot ist ein Assistent mit künstlicher Intelligenz im Betriebssystem Windows 11, der Benutzer bei der Erledigung verschiedener Aufgaben unterstützen soll. In Windows 11 finden Sie Copilot leicht auf der rechten Seite der Taskleiste, direkt neben dem Benachrichtigungsbereich. Im Folgenden wird kurz vorgestellt, wie Sie Copilot zum Erstellen von PowerPoint-Präsentationen unter Windows 11 verwenden. So verwenden Sie Copilot zum Erstellen von PowerPoint-Präsentationen unter Windows 11. Wenn Sie Microsoft 365 abonnieren, können Sie Copilot zu Microsoft PowerPoint und anderen Microsoft 365-Apps hinzufügen. Will M
Von Materialdesign und -synthese bis hin zu Katalysatorinnovation und CO2-Neutralität erforscht das Team von Tsinghua Wang Xiaonan die Grenzen und Umsetzung von „KI+-Materialien'.
Apr 29, 2024 pm 09:19 PM
Autor |. Herausgeber Wang Xiaonan von der Tsinghua-Universität |. Im heutigen Zeitalter der rasanten technologischen Entwicklung ist die Forschung und Entwicklung neuer Materialien zu einer Schlüsselkraft bei der Förderung des wissenschaftlichen Fortschritts und der industriellen Revolution geworden. Von der Energiespeicherung über die Informationstechnologie bis hin zur Biomedizin sind Design, Synthese und funktionelle Charakterisierung innovativer Materialien die Eckpfeiler für Durchbrüche in diesen Bereichen. Die Forschung und Entwicklung neuer Materialien hat in vielen Bereichen zu Durchbrüchen geführt. Im Hinblick auf die Energiespeicherung arbeiten Forscher daran, effizientere und sicherere Batteriematerialien zu entwickeln, um den Speicherbedarf erneuerbarer Energien zu decken. Gleichzeitig hat die Weiterentwicklung der Informationstechnologie auch Materialwissenschaftler dazu veranlasst, die kontinuierliche Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) zu verfolgen. Ihre Anwendung in der Erforschung neuer Materialien hat ein neues Forschungsparadigma eröffnet und ist zu einer neuen Produktivkraft geworden, die über das Traditionelle hinausgeht F&E-Modell. besonders
Green Intelligence: KI-gesteuerte Innovation bei globalen Umweltlösungen
May 08, 2024 pm 05:55 PM
Bei unserem Versuch, die drängenden Umweltherausforderungen der heutigen Welt zu bewältigen, sticht die künstliche Intelligenz (KI) als transformative Kraft hervor. Auf künstlicher Intelligenz basierende Technologien, die als „grüne Intelligenz“ bekannt sind, verändern nicht nur die Art und Weise, wie wir weltweit mit Umweltverschmutzung, Abfallmanagement und der Erhaltung natürlicher Ressourcen umgehen, sondern sind auch dabei, diesen Ansatz zu revolutionieren. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz können wir riesige Datensätze analysieren, Umweltrisiken vorhersagen und Lösungen mit beispielloser Präzision und Geschwindigkeit umsetzen. Diese Technologie erweist sich als entscheidend für unser Streben nach einer nachhaltigeren und widerstandsfähigeren Zukunft und ermöglicht es uns, die kritischsten Probleme des Planeten effektiver anzugehen. Wenn wir künstliche Intelligenz einsetzen, um Umweltherausforderungen zu bewältigen, verbessern wir nicht nur die heutigen Anwendungen
