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Empfohlene Datenanalyse-Websites

Empfohlene Datenanalyse-Websites: 1. Wirtschaftsforum des Nationalen Volkskongresses – Bereich Ökonometrie und Statistik; 4. Forum für Datenanalyse; Analyse; 7. Datenanalyse; 8. Data Mining Research Institute; 9. S-PLUS, R-Statistikforum. Wenn Sie mehr über Datenanalyse erfahren möchten, können Sie die Artikel unter diesem Thema lesen.

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Inhaltsverzeichnis

Empfohlene Datenanalyse-Websites

Welche Datenanalyse-Websites werden empfohlen?

Empfohlen: 1. Wirtschaftsforum des Volkskongresses – Bereich Ökonometrie und Statistik; 4. Forum für Datenanalyse; . Datenanalyse; 8. Data Mining Research Institute; 9. S-PLUS, R Statistikforum.

Mar 13, 2024 pm 05:44 PM

数据分析

Datenanalyse und -verarbeitung durch Golang

Titel: Praktische Verwendung von Golang für die Datenanalyse und -verarbeitung Datenanalyse und -verarbeitung werden im heutigen Informationszeitalter immer wichtiger, und Golang wird als schnelle und effiziente Programmiersprache auch häufig im Bereich der Datenverarbeitung und -analyse verwendet. Durch die Nutzung der leistungsstarken Funktionen und umfangreichen Bibliotheken von Golang können wir verschiedene komplexe Datenverarbeitungsaufgaben problemlos implementieren. In diesem Artikel wird die Verwendung von Golang für die Datenanalyse und -verarbeitung vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1. Datenimport und -verarbeitung Zuerst müssen wir

Mar 06, 2024 am 08:33 AM

golang 数据分析处理 csv文件

Python-Blockchain-Datenanalyse: Den Wert von Blockchain-Daten ausschöpfen

Blockchain ist eine verteilte Datenbank, die dazu dient, Aufzeichnungen über den Besitz digitaler Währungen oder anderer Vermögenswerte zu führen. Blockchain-Daten sind öffentlich und können von jedem abgerufen und analysiert werden. Durch die Analyse von Blockchain-Daten können wertvolle Informationen gewonnen werden, die Unternehmen und Einzelpersonen dabei helfen können, fundierte Entscheidungen zu treffen. Python-Blockchain-Datenanalysetools Es gibt viele Python-Bibliotheken, die für die Blockchain-Datenanalyse verwendet werden können. Zu den beliebtesten gehören: BlockchainLib: Dies ist eine Bibliothek zum Analysieren von Blockchain-Daten, die viele nützliche Funktionen wie das Abrufen von Blockinformationen und Transaktionsinformationen bietet und Adressinformationen. Web3.py: Dies ist eine Bibliothek für die Interaktion mit der Ethereum-Blockchain. Sie kann intelligente Verträge bereitstellen und Transaktionen auf Ethereum senden.

Feb 24, 2024 pm 09:04 PM

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Schalten Sie den Code der Datenanalyse mit Python frei

Datenvorverarbeitung Die Datenvorverarbeitung ist ein entscheidender Schritt im Datenanalyseprozess. Dabei geht es darum, Daten zu bereinigen und umzuwandeln, um sie für die Analyse geeignet zu machen. Die Pandas-Bibliothek von Python bietet umfangreiche Funktionen zur Bewältigung dieser Aufgabe. Beispielcode: importpandasaspd#Daten aus CSV-Datei lesen df=pd.read_csv("data.csv")#Fehlende Werte behandeln df["age"].fillna(df["age"].mean(),inplace= True )#Konvertieren Sie den Datentyp df["gender"]=df["gender"].astype("cateGory")Scik für maschinelles Lernen in Python

Feb 19, 2024 pm 09:30 PM

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Entdecken Sie die praktischen Anwendungsfälle der LEN-Funktion in der Datenanalyse

Die LEN-Funktion ist eine Funktion, die häufig in der Datenanalyse verwendet wird. Sie kann verwendet werden, um die Anzahl der Zeichen in jeder Zelle einer Datenspalte zu berechnen. In diesem Artikel werden wir die Anwendung der LEN-Funktion im Detail besprechen und einige spezifische Codebeispiele bereitstellen. Schauen wir uns zunächst einen einfachen Anwendungsfall an. Angenommen, wir haben eine Datentabelle mit Mitarbeiternamen und möchten die Anzahl der Zeichen im Namen jedes Mitarbeiters zählen. Wir können die LEN-Funktion verwenden, um dieses Ziel zu erreichen. Das Folgende ist ein Beispielcode: =LEN(A2) Im obigen Code bedeutet A2 zählen

Jan 28, 2024 am 09:40 AM

Datenanalyse: Daten

Neue Trends: Künstliche Intelligenz und Datenanalyse

Es ist klar, dass sich die Welt der künstlichen Intelligenz und Datenanalyse in einem dynamischen Wandel befindet. Die Zukunft erfordert einen ausgewogenen Ansatz, der Innovation mit verantwortungsvollen und ethischen Datenpraktiken verbindet. Zu Beginn des Jahres 2024 entwickelt sich die Landschaft der künstlichen Intelligenz und Datenanalyse rasant weiter, geprägt sowohl von technologischen Fortschritten als auch von organisatorischen Anforderungen. Vom Aufstieg der generativen KI bis hin zur wachsenden Bedeutung der Datenverwaltung: Die Trends, die wir heute beobachten, verändern Unternehmen und definieren die Struktur datengesteuerter Entscheidungsfindung neu. Datenzentrierte KI Die Schlüsselrolle von Daten bei der weit verbreiteten Einführung von KI, bekannt als „datenzentrierte KI“, konzentriert sich auf Datenqualität, Vielfalt und Governance, nicht nur auf Algorithmen. Ziel ist es, Modelle durch gut gepflegte, umfangreiche Datensätze zu verbessern

Jan 25, 2024 pm 05:12 PM

人工智能

Python-Datenanalyse: Ein wesentlicher Leitfaden für Datenwissenschaftler

Einführung Python ist eine leistungsstarke Programmiersprache, die im Bereich der Datenwissenschaft hohes Ansehen genießt. Die umfangreiche Bibliothek und das Toolkit machen die Datenverarbeitung, -analyse und -visualisierung zum Kinderspiel. Dieser Artikel befasst sich mit verschiedenen Aspekten der Python-Datenanalyse, um einen umfassenden Leitfaden für Datenwissenschaftler bereitzustellen. Datenverarbeitung und -vorbereitung Die Datenverarbeitung ist ein wichtiger Schritt in der Datenanalyse. Python bietet eine Reihe von Bibliotheken wie NumPy und Pandas für die Datenstrukturierung, -manipulation und -bereinigung. Mit diesen Bibliotheken können Sie ganz einfach Folgendes tun: importnumpyasnpimportpandasaspd#CSV-Dateien lesen data=pd.read_csv("data.csv")#Fehlende Werte löschen

Feb 19, 2024 pm 01:51 PM

可视化数据 csv文件

Daten mit Python analysieren: Eingehende Datenanalyse

Eingehende Datenanalyse: DatenexplorationPython bietet eine Reihe von Bibliotheken und Modulen wie NumPy, Pandas und Matplotlib für die Datenexploration. Mit diesen Tools können Sie Daten laden, untersuchen und bearbeiten, um deren Verteilung, Muster und Ausreißer zu verstehen. Zum Beispiel: importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#Daten laden df=pd.read_csv("data.csv")#Datenübersicht anzeigen print(df.head())#Datenverteilung erkunden plt.hist(df["column_name"]) plt. show() Datenvisualisierung visualisiert Daten

Feb 19, 2024 pm 01:50 PM

python 机器学习数据分析数据可视化 Datenexploration