数据分析组键安装教程

最新推荐文章于 2025-08-06 14:53:23 发布
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前期已经安装numpy,特只记录之后的软件安装。
需要安装的是pip 和 setuptools(之后可以easy_install安装)

Matplotlib的安装
首先下载

代谢组数据分析（十五）：基于python语言构建PLS-DA分类预测模型
专注生信领域
07-16 2081
本教程阐述典型代谢组学数据分析工作流程，用于二元分类结果的研究。流程主要步骤如下：首先从 Excel 表格导入代谢物与实验数据，接着基于汇总 QC 进行数据清洗。随后借助主成分分析可视化检查数据质量，再开展两类单变量统计。之后运用偏最小二乘判别分析（PLS - DA）实施多变量分析，此过程涵盖模型优化（对比 R2 与 Q2）、置换测试及明确模型预测指标、确定特征重要性、对模型预测数据进行可视化。最终将统计表格导出至 Excel 表格，完整呈现从数据导入到分析结果输出的全过程。
Python数据分析入门—安装环境
qq_22292195的博客
03-28 1310
目录1.anaconda（1）What is Anaconda？（2）Why Choose Anaconda2.Jupyter notebook Anaconda与Jupyter notebook现在已经发展成为数据分析的标准环境。主要以3W分析来展开对anaconda的学习 1.anaconda （1）What is Anaconda？ anaconda是Python包管理器和环境管理平台，字...
FastQC
J_Fun的博客
03-02 8159
软件下载： http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/ 下载为一个zip文件； Linux中安装： 1.unzip对文件解压得到FastQC文件夹 2.打开FastQC文件夹，用chmod u+u fastqc命令，给fastqc这个主程序增加可执行属性 3.命令行运行 fastqc [-o output
EXCEL进行数据分析
Mikrokosmos_613的博客
09-23 2672
利用EXCEL进行数据分析时主要使用的函数，包括：SUM、SUMIF、SUMIFS、SUBTOTAL、IF、VLOOKUP、MATCH、INDEX以及一些函数的组合使用。
Python数据分析详解（适合新手的详细教程）
xiaolinyui的博客
11-08 1万+
这篇文章主要介绍了Python中的数据分析详解,对数据进行分析。数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。Python不受数据规模的约束，能够处理大规模数据。Python的sklearn库提供了丰富的数据挖掘和人工智能方法，为使用者分析各种场景提供方法支持。Python的自动数据分析能够显著提升工作效率。Python能够绘制各种前沿的数据图表。Python在海量数据采集方面也有独特的优势。数据分析的流程是什么？
数据分析之Pandas 基础入门
zhouzhiwengang的专栏
04-11 4530
在 CSV 文件中指定了一个列，然后使用index_col可以实现自定义索引。
dbt 数据分析工程实战教程(汇总篇)
neweastsun的专栏
11-06 1978
这里关于数据工程方面博文的阶段性总结整理，后续会持续更新，期待您的真诚反馈，更多内容请阅读数据分析工程专栏。
手把手教你安装Jupyter Notebook(保姆级教程)
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notes_质谱&蛋白组学数据分析基础知识
Rys_Ben_Blogs
11-09 3295
质谱组学，尤其质谱蛋白组学的基础概念。
Famos_数据分析神器
BlueBachke的博客
05-31 3366
数据分析软件工具，无需licence
Python数据分析与应用目录及课后习题答案
我走的每一步都算数
04-20 1万+
1.数值型特征的描述性统计——NumPy中的描述性统计函数。5、agg方法中使用的自定义函数含Numpy中的函数。（2）DataFrame的loc、iloc访问方式。7、使用agg方法对分组数据使用不同的聚合函数。agg函数和aggregate函数的参数说明。3、使用agg方法求不同字段的不同数目统计量。1、查看访问DataFrame中的数据。1、使用agg求出当前数据对应的统计量。1、查看数据的维度、形状、元素的个数。2、使用agg分别求字段的不同统计量。2、更改DataFrame中的数据。
Python数据分析：深入理解数据聚合与组操作
"这篇教程介绍了如何利用Python进行数据分析，特别是数据的聚合与组操作，包括单键、多键分组，以及使用size()方法和迭代GroupBy对象。文中还展示了如何根据Dicts与Series进行分组操作。" 在Python数据分析中，...
《pandas入门》之read_excel()和to_excel()函数解析
Santiago
12-13 15万+
前言 数据分析时候，需要将数据进行加载和存储，本文主要介绍和excel的交互。 read_excel() 加载函数为read_excel(),其具体参数如下。 read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None, ...
《pandas入门》之基本数据结构
Santiago
11-19 612
pandas有两种数据结构，其中主要得是Series和DateFrame，本文主要讲解和记录这两种数据的结构和操作。
《python数据分析读书笔记》--- 数据探索(一)
Santiago
12-06 570
前言当收集到初步的样本数据集后，需要对数据从数据质量分析和数据特征分析两个方面进行探索分析，其中，数据质量分析要求我们先检测数据的是否存在缺失值和异常值；而数据特征分析要求我们在数据挖掘建模前，通过频率分布分析，对比分析，帕斯托分析，周期性分析，相关性分析等分析方法，对采集的样本数据的特征规律进行分析，以了解数据的规律和趋势，为数据挖掘等后续环节提供支持。数据质量分析一般不符合要求，不能直接进行分析
《python数据分析组键篇》之scipy
Santiago
11-13 560
前言 scipy 包含的功能有最优化，线性代数，积分，插值，拟合常微分等等，是数据分析中完成数学计算最重要的库之一。第一部分 scipy积分 quad 一元积分模块 quad(func, a, b, args=()) func函数; a:float 积分下限 ; b:积分上限; args 可选，tuple，func的参数 输出是 tuple（值，误差），数值积分是有误差的，所以提供了一
《python数据分析组键篇》之numpy
Santiago
11-06 505
前言 python中的list可以存放多种元素，造成了维护成本高，遍历速度慢，所以采用使用底层语言写的numpy，提高了速度。第一部分nadrryimport numpy as np lis = [[1,2],[1,3]] print type(lis)np_lis1 = np.array(lis) np_lis2 = np.array(lis,dtype=np.float) print type
基于Hadoop的木鸟民宿数据分析与可视化、民宿价格预测模型系统的设计与实现
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迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
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本项目基于Hadoop生态构建了木鸟民宿数据分析与可视化系统，实现了从数据采集到智能预测的全流程应用。系统采用Selenium爬取全国民宿数据，通过HDFS存储、Hive分析处理，运用CatBoost算法建立价格预测模型，并基于Flask开发了可视化Web平台。创新性地整合了大数据处理、机器学习与Web技术，为民宿市场提供多维数据支持和智能决策依据。项目成果包括稳定爬虫系统、完整数据处理链路、高精度预测模型和交互式可视化平台，展现了大数据与AI技术的深度融合应用价值。
SQL Server 2008多维数据分析实施教程
资源摘要信息:"SQL Server 2008 Analysis Services 多维数据分析实例" SQL Server Analysis Services (SSAS) 是一个用于创建和管理在线分析处理 (OLAP) 数据和数据挖掘模型的企业级数据分析工具，它是SQL Server...
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