测试方案法人库.pdf
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中级统计师考试资料视频
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Excel数据分析工具教程.docx【视频】
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网络工程师【视频】.docx
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华为认证HCNA-Security 【视频】YESLAB.docx
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Yeslab Hans安全HCNA V2.5【视频】
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信息安全工程师【视频】.docx
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咨询工程师_咨询实务【视频】.docx
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咨询工程师_决策评价【视频】.docx
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Scikit-Learn介绍.doc(python数据分析系列01)
为什么我们要学习scikit-learn工具呢,因为这个工具是python做数据挖掘和机器学习的非常有用的库,中文文档地址:http://sklearn.apachecn.org
官网对scikit-learn的描述是:
Machine Learning in python
Simple and efficient tools for data mining and data analysis
(简单有效的数据挖掘和数据分析的工具)
Accessible to everybody, and reusable in various contexts
(每个人都可以使用,并且可以在各种上下文中使用)
Built on NumPy, SciPy, and matplotlib
(底层封装了Numpy,Scipy和matplotlib)
Open source, commercially usable - BSD license
(开源的社区活跃符合BSD开发许可的)
Pandas介绍.docx(python数据分析系列01)
Panel + Data + Analysis = Pandas (面板数据的分析)
Numpy + matplotlib
2008年WestMcKinney开发出的库
专门用于数据挖掘的python开源库
以Numpy为基础,借力Numpy模块在计算方面性能高的优势
基于matplotlib,能够简便的画图
独特的数据结构
DataFrame
Series
Panel
Numpy介绍.docx(python数据分析系列02)
Numpy数组在创建时具有固定的大小,与Python的原生数组对象(可以动态增长)不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原来的数组
Numpy数组中的元素都需要具有相同的数据类型,因此在内存中的大小相同。例外情况:Python的原生数组里包含了Numpy的对象的时候,这种情况就允许不同大小元素的数组
Numpy数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作,通常这些操作的执行效率更高,比使用python原声数组的代码更少。
越来越多的基于python的科学和数学的软件包使用Numpy数组,虽然这些工具通常都支持Python的原声数组作为参数,但它们在处理之前还是会将输入的数组转换为Numpy的数组,而且也通常输出为Numpy数组,换句话说,为了高效的使用当今科学/数学基于Python的工具(大部分的科学计算工具),你只知道如何使用Python的原生数组类型是不够的,还需要知道如何使用Numpy数组
Jupyter平台的介绍和使用.docx(python数据分析系列04)
3.我们看到了眼前这个网页,但是并不知道这是什么,怎么使用的,用来干什么呢?下面我来简单介绍下jupyter 是什么,以及它有什么用,以及它和pycharm有什么区别?
3.1 jupyter 总的来说就是一个网页版python解释编译器,可以编写并运行python代码
3.2 可以用来编程,写文档,写笔记,展示
3.3 Ipython notebook 即就是可以编译python代码的笔记本,文件后缀为.ipynb
3.4 为什么使用Jupyter Notebook ?
a.能够方便的进行图画展示
b.Pycharm展示图片会阻塞后面的程序运行
c.能够方便的对数据进行展示
d.Pycharm需要反复重新运行程序
Python数据分析工具安装流程.doc(python数据分析系列03)
Pandas 是基于Numpy的一种工具,是为了解决数据分析任务而创建的,pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供高效的操作大型数据集所需要的工具,pandas提供了大量能使我们快速便捷的处理数据的函数和方法。
pyCharm安装与配置.doc(python数据分析系列02)
首先我需要给很多python入门的同学们解释下,python和pycharm是什么关系呢?
Python 是一个语言解释器,它可以将我们的编码解释并生成计算机可以识别的编码,然后输入给计算机去执行我们代码所要执行的任务。
pyCharm只是其中一个python代码的编辑器(IDE),本质上类似于一个文本编辑器(word或者其他),只是在pycharm里面我们写python代码会更简单,而且很快,这个编辑器也有很多强大的功能,非常适合学习python的新老同学使用。下面我们就安装pycharm体验一下。
python3安装与配置.doc(python数据分析系列01)
目前市场上大部分python版本为python3,所以我们安装python3用来学习。下面介绍安装流程。
kettle基础简介_J.ppt
“抽取”:将数据从各种原始的业务系统中读取出来,这是所有工作的前提。
“转换”:按照预先设计好的规则将抽取的数据进行转换,使本来异构的数据格式能统一起来。
“装载”:将转换完的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。
银行数据治理平台系统(干货)
建设一个完整的数据治理平台,作为数据平台的管控系统,从制度、标准、监控、流程几个方面提升开行的数据信息管理能力,解决目前所面临的数据标准问题、数据质量问题、元数据管理问题和数据服务问题。
评分卡项目资料及代码交付
4 模型开发说明书
修订记录
日期 版本 修订描述 作者
目录
1 . 模型简述
2. 数据抽样
3. 数据探索
4. 数据清洗(可选)
5. 模型开发
5.1 算法选择
5.2 模型结果
6. 模型评估
6.1 冠军者确定
6.2 验证集数据评估
6.3 验证器数据评估
7. 模型部署
8. 附件
银行现金贷业务反欺诈方案(一).docx
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基于ARIMA模型的安徽省城镇化水平预测研究_1000023496643311.pdf
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宏观经济监测预警统计分析共41页PPT资料.pdf
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二元选择(Probit&Logit)模型.doc
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