阿巴阿巴!~ 1

本文分享了作者从Python爬虫入门到学习Excel系列工具(如PowerQuery和PowerBI)的学习经历,强调了从迷茫到掌握技巧的过程,特别是如何运用技巧解析复杂数据。作者的目标是通过实践赚钱,同时也表达了对相似工具学习需求的疑问。

目前我是一个正在学习Python 以及 Excel 等一系列数据分析组件的
,但是在学习过程中避免不了很多的迷茫。最开始的时候,学习Python,因为有一些代码基础,所以Python的基础学习并不费劲,然后就到了数据分析所需要的的第一个难题,爬虫,在不了解学习爬虫之前,我对爬虫块充满了不自信,但是接触后发现爬虫也只是Python 中的几个包,如果你有极好的其他编程语言基础,甚至只需要查阅这个包有什么用处都可以实现爬虫,但是爬虫也不容易,获取数据是简单的,但是解析数据确需要很强的知识性,说白了就是需要多练习,各个网站不同的解析方式让我们在解析网页的时候经常束手无策,却又乐在其中。慢慢的我也找到了属于自己的规律(别人教的)从大的往小的去找,还有尽量不要在函数里面写循环等等,这些技巧对我来说甚至比嗯。。。好吧没比较的东西,但是这些技巧真的很有帮助。
然后我又学习的Excel Power Query Power Piovt
Power BI DeskTop 等等。现在我依旧在学习这些,不过我比较不了解的是,为啥这些相似度很高的软件为啥都要学(教程说都要学)嗯。行吧,牢骚发完了,依旧要去学习了,我不是有什么梦想抱负的人,我只是想要赚钱的其实。如果你们真的能看完,谢谢你们。

独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
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