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Python数据分析7步(IMDb Summer Movies Data)

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Python数据分析7步(IMDb Summer Movies Data)
数据：summer_movies | summer_movie_genres 流程 graph LR A[1导入库] --> B[2导入数据] B --> C[3数据探索与处理] C --> D[4数据可视化] D --> E[5特征工程] E --> F[6模型训练与评估] F --> G[7预测新数据] 数据集说明 以下是两个数据文件的详细说明： 文件1：summer_movies.csv 数据预览： tconst title_type primary_title original_title ye...

Python数据分析7步(Iris数据集)

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Python数据分析7步(Iris数据集)
数据：iris.csv Python数据分析7步 graph LR A[1导入库] --> B[2导入数据] B --> C[3数据探索与处理] C --> D[4数据可视化] D --> E[5特征工程] E --> F[6模型训练与评估] F --> G[7预测新数据] 1 导入库 import pandas as pd # 数据处理和分析库 import numpy # 科学计算库 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图库 import seabor...

ChatGPT官方提供的17个GPT

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ChatGPT官方提供的17个GPT
ChatGPT官方提供的17个GPT的详细介绍： DALL-E：让人工智能将你的想象力变成图像。 功能：将你的文字描述转化为图像。 作者：ChatGPT Data Analyst：上传你的文件，我可以帮助分析和可视化你的数据。 功能：数据分析和可视化。 作者：ChatGPT Hot Mods：让我们将你的图像修改得非常酷。上传一张图片，我们开始吧！ 功能：图像修改。 作者：ChatGPT Creative Writing Coach：我很乐意阅读你的作品，并提供反馈以提高你的写作技巧。 功能：创意写作指导。 作者：ChatGPT Coloring Book...

投稿时需要附上CRediT Author Statement，怎么写？

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投稿时需要附上CRediT Author Statement，怎么写？
CRediT Author Statement 意为作者署名声明或论文贡献作者角色说明，也称作Author Statement或Authorship Contribution ，论文发表过程中越来越多的期刊要求提供论文贡献作者角色说明，用以阐述当前学术论文中每位作者的具体贡献。大部分期刊都要求作者在首次投稿的时候就添加这部分内容，也有一些仅要求在发表之前提交。 CRediT（贡献者角色分类法）是一种高级分类法，该方法将作者的贡献划分为14个类别，并对每个类别的角色详细精确地定义了作者的贡献。 CRediT（贡献者角色分类法） 2012年，美国国家信息标准协会（National Informat...

毕业论文 | 数据分析方法分类汇总

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毕业论文 | 数据分析方法分类汇总
数据分析方法分类汇总 SPSSAU出品 · 必属精品 · 建议收藏 ↓↓↓↓↓↓↓↓ 在做数据分析时，经常会有这样的困扰：面对几种相似的方法，既不清楚它们各自的使用场景，也无法分清它们之间的差别，一念之差就可能选错方法。 如果你也有这样的困扰，建议按照下图找到对应的研究方法，理清不同方法的区别与使用场景，以便选出正确的方法进行分析。 今天将常用的数据分析方法进行一个分类汇总说明，整理如下图： SPSSAU 1、基本描述统计 基本描述统计分析包括 频数分析、描述分析、分类汇总 ；是对收集的数据进行基本的说明。 频数分析一般使用频数、百分比、饼图等形式进行描述。 描述分析常见的指标有平均值、...

大学生进——毕业论文选题与研究方法确定

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一、确定研究主题 1 按学科专业进行高级检索 （1）在中国知网，进入 “高级检索” 页面，选择下方“学术论文”中的 “硕士论文” 。本科选题看硕士论文，硕士选题看硕博论文，选题时通常会参考比自己高一级的学术论文，但不可偏离自己所学专业/学科领域。 （2）按 “学科专业名称” 进行检索，输入自己的专业（比如统计学/财务管理/会计学等）。 （3）检索结果按 “被引量”或“下载量”进行排序 ，从上到下进行浏览，选择比较感兴趣的话题。如果觉得此时的结果看起来比较杂乱，还是没有头绪，进行下一步。 2 检索结果进行可视化分析 将检索结果进行可视化分析，在“导出与分析”处，选择全部检索结果分析，操作如下...

统计学派 18 种经典数据分析方法！

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统计学派 18 种经典数据分析方法！
本文为你列举了统计学派中18种经典的数据分析法。 Part1 描述统计 描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析： 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。 例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？ 离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来度量两个随机变量关系的统计量）、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散...

ChatGPT正式联网，能给出答案出处

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ChatGPT正式联网，能给出答案出处
终于结束 2G 冲浪了。 刚刚，OpenAI 宣布了一个重要消息：ChatGPT 已经可以正式联网了。 众所周知，由于训练数据截止时间的限制，ChatGPT 此前只能回答 2021 年 9 月之前的问题。你如果问它「谁拿到了 2023 年亚运会首枚金牌」，它会告诉你它无法回答。这限制了 ChatGPT 在需要最新信息的任务中的应用。 [/caption] 从今天起，情况彻底改变：ChatGPT 不仅能回答 2021 年 9 月之后的问题，还会给出答案出处，让你去检查答案是否正确。不过，这一功能现在仅限于 ChatGPT 的 Plus 和 Enterprise 用户，免费版的 GPT-3.5 ...

Copilot+Python，Excel未来已来~

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Copilot+Python，Excel未来已来~
一个月前，Excel宣布融入Python，在Excel中可以直接用Python来完成任务，引起圈内震动，当时我在文章中预计未来的Excel使用方式，是用Copilot写python代码： Python已经来了，Copilot还会远吗？或许不久之后，Excel用户的主要工作方式是用内置的Copilot帮忙写Python代码，自动完成各种任务，Excel的未来想象空间太大了…… 采悟，公众号：PowerBI星球如何用上Excel中的Python？你最关心的7大问题都在这里了 没想到这个"未来"，这么快就到来了！ 微软刚刚宣布Windows 11和Microsoft 365将...

数据分析师的任务

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数据分析师的任务
数据分析师是组织中的几个关键角色之一，他们帮助发现并解读信息，使公司保持平衡并有效运转。 因此，数据分析师需要清楚地了解自己的职责以及每日执行的任务，这至关重要。 数据分析师能够帮助组织从大量数据中获得有价值见解，并通过与组织中其他人紧密合作来发现有价值的信息，他们在这些方面起着不可或缺的作用。 下图显示了数据分析过程涉及的五个重要方面。 准备 作为数据分析师，可能会在任务准备和建模上花费大量时间。 有缺陷或不正确的数据可能产生重大影响，导致报表无效、可信度缺失，并可能对业务决策产生负面影响，从而导致收入损失、负面业务影响等。 创建报表之前，必须准备好数据。 数据准备是分析、清理和转换数据的...

数据中的角色

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数据中的角色
使用数据来讲述故事这一过程的起点通常与你无关。 数据肯定有其来源。 获取数据并安置到你可以使用的位置所需要投入的努力很可能会超出你的能力范围，尤其是将企业也纳入考虑时。 如今的应用程序和项目可能会很大且复杂，通常需要利用众多人员的技能和知识。 每个人都贡献了独特的才能和专业知识，通力合作并协调任务和责任，我们才得以看到项目从概念进入生产。 最近，业务分析师和商业智能开发人员等角色成为数据处理和理解领域的标杆。 但数据规模和不同数据类型的过度增长导致这些角色演化出更加专业化的技能角色，这是为了简化数据工程和分析的过程并实现现代化。 以下各节重点介绍数据中的不同角色，以及他们在总体范围内的数据发...

用 ChatGPT + Canva 批量制作贴图

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用 ChatGPT + Canva 批量制作贴图
我们生活离不开社交媒体，任何行业都要透过经营这些自媒体，来作为企业形象、品牌沟通，吸引更多消费者看见，才能方便推广产品，=小篇每天都在想 FB 要发什麽贴文？ Instagram 要发什麽有价值的内容？ Youtube 影片脚板录制…等等，还要回复讯息、与粉丝互动…等等杂事工作，每天都要想不同的内容，需要花费大量的时间和人力。=我们生活离不开社交媒体，任何行业都要透过经营这些自媒体，来作为企业形象、品牌沟通，吸引更多消费者看见，才能方便推广产品，小篇每天都在想FB 要发什么贴文？ Instagram 要发什么有价值的内容？ Youtube 影片脚板录制…等等，还要回复讯息、与粉丝互动…等等杂事...

AI 破解验证码的速度比我还快了？

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AI 破解验证码的速度比我还快了？
最近世超看到了个消息：AI 识别验证码，现在比人都快了。不仅快，准确率还吊打人类。 这不，前段时间加州大学艾尔文分校就甩出了一份论文，里面的研究数据是啪啪打验证系统的脸。 简单来说，他们把市面上所有类型的验证码，点击类的，拖拽旋转类的，图片选择类的等等等等，都搜罗了过来，分别让 AI 和测试者做了个遍。 其中，最简单的点击识别， AI 直接 1.4 秒就能过，还百分百准确度，而人类不但要得花 3~4 秒，竟然有一两成的人过不了。 到拉大难度的图片验证， AI 虽然在速度上稍有下降，但起码还保持在人类的平均水平里，准确度也和人类相当。 让我选红绿灯，这杆子我是真不知道该不该选 测试结果...

AIGC数据分析流程

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graph TD A[收集和准备数据]-->B[上传数据到AIGC平台] B-->C[请求AIGC进行数据探索] C-->D[执行探索性分析] D-->E[建模] E-->F[验证模型] F-->G[录用模型上线] G-->H[模型迭代和维护] 这里是利用AIGC进行数据分析的完整流程: 收集和准备数据 收集原始数据集合,处理缺失值和异常数据 确认数据探索的目标和问题 上传数据到AIGC平台 通过AIGC提供的API或界面上传数据 请求AIGC进行数据探索 绘制列分布图、热图进行视觉化分析 计算相关系数分析变量间关系 生成报告和可...

通用数据分析流程

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通用数据分析流程
graph TD A[定义问题] --> B[数据采集和清洗] B --> C[探索性数据分析] C --> D[初步结论] D --> E[数据预处理和特征工程] E --> F[建模选择和训练] F --> G[模型评估和解释] G --> H[结果呈现和报告] subgraph 数据分析流程 C -->|数据可视化| C1[描述性统计] C -->|数据可视化| C2[可视化分析] D -->|观察和分析| D1[初...