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Sites Web d'analyse de données recommandés

Sites Web d'analyse de données recommandés : 1. Forum d'analyse des données commerciales ; 2. Forum économique de l'Assemblée populaire nationale - Domaine de l'économétrie et des statistiques ; 4. Forum d'apprentissage et d'échange sur l'exploration de données ; Analyse ; 7. Analyse des données ; 8. Institut de recherche sur l'exploration de données ; 9. Forum de statistiques S-PLUS, R. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'analyse des données, vous pouvez lire les articles sous ce sujet.

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Table des matières

Sites Web d'analyse de données recommandés

Quels sont les sites Web d'analyse de données recommandés ?

Recommandé : 1. Forum d'analyse des données commerciales ; 2. Forum économique de l'Assemblée populaire nationale – Domaine de l'économétrie et des statistiques ; 4. Forum d'apprentissage et d'échange sur l'exploration de données ; . Analyse des données ; 8. Institut de recherche sur l'exploration de données ; 9. S-PLUS, R Statistics Forum.

Mar 13, 2024 pm 05:44 PM

数据分析

Analyse et traitement des données via Golang

Titre : Utilisation pratique de Golang pour l'analyse et le traitement des données L'analyse et le traitement des données deviennent de plus en plus importants à l'ère de l'information d'aujourd'hui, et Golang, en tant que langage de programmation rapide et efficace, est également largement utilisé dans le domaine du traitement et de l'analyse des données. En tirant parti des fonctionnalités puissantes et des bibliothèques riches de Golang, nous pouvons facilement mettre en œuvre diverses tâches de traitement de données complexes. Cet article expliquera comment utiliser Golang pour l'analyse et le traitement des données, et fournira des exemples de code spécifiques. 1. Importation et traitement des données Tout d’abord, nous devons

Mar 06, 2024 am 08:33 AM

golang 数据分析处理 csv文件

Analyse des données Python Blockchain : exploiter la valeur des données Blockchain

La blockchain est une base de données distribuée utilisée pour conserver des enregistrements de propriété de monnaies numériques ou d'autres actifs. Les données de la blockchain sont publiques et peuvent être consultées et analysées par n'importe qui. Grâce à l’analyse des données de la blockchain, des informations précieuses peuvent être extraites qui peuvent aider les entreprises et les particuliers à prendre des décisions éclairées. Outils d'analyse de données Python Blockchain Il existe de nombreuses bibliothèques Python qui peuvent être utilisées pour l'analyse des données blockchain, dont les plus populaires incluent : BlockchainLib : Il s'agit d'une bibliothèque pour analyser les données blockchain, qui fournit de nombreuses fonctions utiles telles que Obtenir des informations sur les blocs, les informations sur les transactions. et les informations d'adresse. Web3.py : Il s'agit d'une bibliothèque permettant d'interagir avec la blockchain Ethereum. Elle peut déployer des contrats intelligents et envoyer des transactions sur Ethereum.

Feb 24, 2024 pm 09:04 PM

python 区块链数据分析比特币以太坊数字货币 Navigateur blockchain

Débloquez le code de l'analyse des données avec Python

Prétraitement des données Le prétraitement des données est une étape cruciale dans le processus d'analyse des données. Cela implique de nettoyer et de transformer les données pour les rendre adaptées à l’analyse. La bibliothèque pandas de Python fournit de riches fonctionnalités pour gérer cette tâche. Exemple de code : importpandasaspd#Lire les données du fichier CSV df=pd.read_csv("data.csv")#Gérer les valeurs manquantes df["age"].fillna(df["age"].mean(),inplace= True )#Convertir le type de données df["gender"]=df["gender"].astype("cateGory")Scik pour l'apprentissage automatique Python

Feb 19, 2024 pm 09:30 PM

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Explorez les cas d'application pratiques de la fonction LEN dans l'analyse de données

La fonction LEN est une fonction souvent utilisée dans l'analyse de données. Elle peut être utilisée pour calculer le nombre de caractères dans chaque cellule d'une colonne de données. Dans cet article, nous discuterons en détail de l'application de la fonction LEN et fournirons quelques exemples de code spécifiques. Tout d’abord, examinons un cas d’application simple. Supposons que nous ayons une table de données contenant les noms des employés et que nous souhaitions compter le nombre de caractères dans le nom de chaque employé. Nous pouvons utiliser la fonction LEN pour atteindre cet objectif. Voici un exemple de code : =LEN(A2) Dans le code ci-dessus, A2 signifie compter

Jan 28, 2024 am 09:40 AM

Analyse des données : données

Tendances émergentes : intelligence artificielle et analyse de données

Il est clair que le monde de l’intelligence artificielle et de l’analyse des données est dans un état de changement dynamique. L’avenir nécessite une approche équilibrée alliant innovation et pratiques responsables et éthiques en matière de données. À l’aube de 2024, le paysage de l’intelligence artificielle et de l’analyse des données évolue rapidement, façonné à la fois par les avancées technologiques et les besoins organisationnels. De l’essor de l’IA générative à l’importance croissante de la gouvernance des données, les tendances auxquelles nous assistons aujourd’hui remodèlent les entreprises et redéfinissent la structure de la prise de décision basée sur les données. IA centrée sur les données Le rôle clé des données dans l'adoption généralisée de l'IA, connue sous le nom d'« IA centrée sur les données », se concentre sur la qualité, la diversité et la gouvernance des données, et pas seulement sur les algorithmes. Il vise à améliorer les modèles grâce à des ensembles de données riches et bien entretenus.

Jan 25, 2024 pm 05:12 PM

人工智能

Analyse des données Python : un guide essentiel pour les data scientists

Introduction Python est un langage de programmation puissant et très respecté dans le domaine de la science des données. Sa vaste bibliothèque et sa boîte à outils facilitent le traitement, l'analyse et la visualisation des données. Cet article abordera divers aspects de l'analyse des données Python pour fournir un guide complet aux data scientists. Traitement et préparation des données Le traitement des données est une étape clé de l'analyse des données. Python fournit une série de bibliothèques, telles que NumPy et pandas, pour la structure, la manipulation et le nettoyage des données. Ces bibliothèques vous permettent d'effectuer facilement les opérations suivantes : importnumpyasnpimportpandasapd#Read CSV files data=pd.read_csv("data.csv")#Effacer les valeurs manquantes

Feb 19, 2024 pm 01:51 PM

可视化数据 csv文件

Disséquer les données avec Python : analyse approfondie des données

Analyse approfondie des données : Exploration des donnéesPython fournit une série de bibliothèques et de modules, tels que NumPy, pandas et Matplotlib, pour l'exploration des données. Ces outils vous permettent de charger, d'explorer et de manipuler des données pour comprendre leur distribution, leurs modèles et leurs valeurs aberrantes. Par exemple : importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#Charger les données df=pd.read_csv("data.csv")#Afficher l'aperçu des données print(df.head())#Explorer la distribution des données plt.hist(df["column_name"]) La visualisation de données plt. show() visualise les données

Feb 19, 2024 pm 01:50 PM

python 机器学习数据分析数据可视化 Exploration des données