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RSS订阅原创 数据分析心得体会
在数据收集方面，我们可以使用各种数据采集工具，如爬虫、API、数据库等。在数据清洗方面，我们需要对数据进行去重、去除空值、去除异常值等处理。在数据转换方面，我们可以将数据进行归一化、标准化、离散化等操作。在进行数据分析时，我们需要进行数据准备、数据可视化、数据分析和数据挖掘等工作。同时，我们也需要掌握各种数据分析工具和技术，如Python、R、SQL、Scikit-learn、TensorFlow等。在数据可视化方面，我们可以使用各种工具，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。
2023-06-09 09:27:54
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原创 python数据分析学习心得
学习机器学习算法的基础知识，如监督学习和非监督学习，以及掌握常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，将大大提高数据分析的效率和准确性。下面是一个步骤清晰的代码示例，展示如何使用Scikit-learn库学习和拟合简单的线性回归模型。例如，可以使用Python中的Scikit-learn库来构建分类器和回归模型，从而对数据进行预测、分类等工作。我们将使用“波士顿房屋价格”数据集，它包含了506个简单的房屋信息（如犯罪率、当地的房产税率等）和对应的房屋价格中位数。
2023-06-05 19:58:13
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空空如也
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