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RSS订阅原创 《深入浅出统计学》学习笔记（三）
11 章：讲总体与样本估计，介绍点估计量，说明样本均值、方差可估计总体对应值，提及比例和均值抽样分布及相关概率计算。12 章：阐述置信区间概念与求解步骤，介绍 t 分布，以及小样本、总体方差未知时用其构建置信区间的方法。13 章：说明假设检验的原假设、备择假设等概念，讲检验步骤、拒绝域、p 值，分析两类错误及控制方式与检验功效。14 章：介绍卡方分布定义和自由度，说明其在假设检验中的应用，含检验步骤、期望频数和自由度计算，用于衡量实际与期望频数差异。15 章：讲用散点图判断变量相关性，介绍线性回归求最佳拟合
2025-11-05 09:01:25
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原创 《深入浅出统计学》学习笔记（二）
本文是《深入浅出统计学》第6-10章的学习笔记，重点介绍了概率与统计中的关键概念和应用。主要内容包括：1）排列组合的三种类型（独立、圆形、类别）及其计算公式；2）几何分布、二项分布和泊松分布的定义、区别及实际应用案例；3）正态分布的特点、计算方法和近似替代条件；4）统计抽样中的总体、样本概念，以及各种抽样方法（简单随机、分层、整群等）的操作要点和偏倚规避。笔记通过丰富的例题解析和对比表格，清晰呈现了不同概率分布和抽样方法的适用场景与计算技巧，为统计学基础学习提供了实用参考。
2025-11-01 22:05:47
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原创 《深入浅出统计学》学习笔记（一）
第 1 章为统计学入门，介绍数据类型（定性 / 定量）、数据收集方法，搭建统计学基础认知框架；第 2 章聚焦描述性统计，讲解均值、中位数、众数等集中趋势指标，及极差、方差等离散程度指标的计算与应用；第 3 章引入概率基础，涵盖概率定义、加法 / 乘法法则，结合案例解析事件概率求解；第 4 章深入概率分布，介绍离散型分布（如二项分布），说明分布特征与适用场景；第 5 章转向正态分布，讲解其图形特征、标准正态分布转换及在实际问题中的概率计算，为后续统计分析铺垫基础。
2025-10-27 14:25:10
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原创 Excel基础知识 - 导图笔记
【Excel学习笔记分享】本文整理了王佩丰老师Excel基础课程的系统学习笔记，包含12大章节的思维导图与实操案例。内容涵盖：1）基础操作如密码设置、窗口重排；2）核心功能包括智能填充、数据透视表、VLOOKUP等函数应用；3）进阶技巧如OFFSET动态图表、PowerQuery数据处理；4）数组函数与可视化图表制作。通过详细的操作步骤和常见问题解析，帮助读者系统掌握Excel技能，提升办公效率。适合各阶段学习者参考使用，欢迎交流指正。
2025-10-06 14:25:02
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原创 制冷剂中表压对应温度值的获取（Selenium）
本文介绍了一个使用Python爬取Danfoss公司RefTools工具中R32制冷剂压力-温度数据的项目。通过Selenium模拟浏览器操作，自动点击页面数字按钮输入压力值，获取对应的温度数据。文章详细讲解了实现思路、代码编写过程，包括元素定位、数值输入验证、数据存储等关键步骤。该项目适合作为爬虫学习练手案例，提供了完整的代码实现，并展示了从-10到10范围内的数据爬取方法。最后作者欢迎读者提出改进建议，并希望分享的内容对学习有帮助。
2025-09-23 15:00:32
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原创 热泵KeyMark认证的数据爬取
本文分享了爬取欧盟KeyMark热泵认证数据的Python爬虫实现思路。KeyMark认证包含热泵产品的性能参数、能效等级等关键数据，对行业分析、企业对标和消费者选购具有重要价值。文章详细介绍了如何突破iframe框架限制，通过XPath精准定位并提取网页中的认证信息，包括产品基本参数、不同工况下的性能数据等。针对数据错乱、指标名称不固定等复杂情况，作者设计了11种算法进行处理。最终实现了386个指标的自动化采集，并将原始数据整理为结构化表格。该项目完整代码需联系作者获取，适合作为爬虫技术进阶练手案例
2025-09-15 15:48:13
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原创 「案例项目」目录汇总
本文汇总了作者「案例项目」专栏下的实际项目案例目录，包含数据分析、管理系统等不同领域的实践项目。每个项目都包含背景、思路、技术实现和结果总结，部分涉及敏感信息的项目仅提供咨询或付费服务。后续将持续更新不同应用场景的案例，欢迎读者交流讨论
2025-08-26 10:28:58
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原创 PID算法公式理解&案例演示（附Python代码）
本文通过温度控制案例，通俗讲解PID算法的原理与应用。文章首先介绍PID控制器的比例(P)、积分(I)、微分(D)三个环节的数学原理和作用：P项快速响应当前误差，I项消除稳态误差，D项预测误差变化趋势。随后以一个一阶温度系统为例，提供完整Python代码，逐步演示各参数调整对控制效果的影响。通过对比不同参数组合下的温度变化曲线，直观展示PID算法如何通过误差反馈实现精确控制。文章还分析了PID算法在一阶和二阶系统中的差异表现，并给出参数调整建议
2025-07-29 16:42:57
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原创 竞品分析的六大步骤
在这个“产品同质化严重、市场竞争加剧”的时代，想打造一款有竞争力的产品，仅靠拍脑袋或模糊认知已经远远不够。竞品分析，已成为产品经理、市场人员乃至决策层不可或缺的核心能力。本篇文章将带你深入掌握一套实战性极强的「竞品分析六步法」：从明确目标、精准选品，到构建分析维度、数据收集与对比，再到深度整理和策略输出，逐步搭建起一套结构化、可复用的分析模型。不管你是初入职场的新手，还是想系统梳理方法的中高级从业者，这篇文章都能帮你理清思路、落地实操，真正让竞品分析从“做了等于没做”，变成“做了就能用”。
2025-06-05 16:15:35
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原创 各国使用语言情况与网站搜索概况
全球语言多样性丰富，数百种语言在不同国家和地区发挥着重要作用。英语作为国际通用语，是全球最多国家的官方语言，覆盖北美、欧洲、非洲、亚洲及大洋洲多个国家。法语则主要分布在欧洲、非洲及若干海外领地，拥有约40多个使用国家。西班牙语主要集中在欧洲和拉美20多个国家，是世界上第二大母语。此外，葡萄牙语、德语、意大利语、日语、韩语、越南语、泰语、波兰语及马来语等，也分别在特定区域拥有显著影响力。了解这些语言的分布，有助于企业和技术人员制定更有效的国际化战略和产品本地化方案。
2025-05-30 15:44:16
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原创 PowerBI基础知识 - 思维导图
本文介绍了PowerBI作为微软推出的商业智能工具，在数据整理、分析和可视化方面的重要作用。文章以思维导图为核心框架，详细拆解了PowerBI的核心技能树，包括数据导入、M函数使用、数据模型构建、DAX表达式应用以及各种可视化图表的创建与操作。通过具体步骤和示例，帮助读者构建清晰的学习路径，提升数据洞察能力。文章还强调了学习过程中的互动与反馈，鼓励读者在发现问题时提出建议，共同进步。最后，作者表达了对未来持续分享学习资料和精彩内容的期待，希望与读者共同探索数据库的奥秘，提升数据管理能力。
2025-05-12 16:16:51
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原创 波士顿矩阵（象限法思维）介绍说明&问题分析
文章介绍了象限法在数据分析中的应用，通过将业务数据映射到二维坐标系中，直观呈现复杂数据关系，帮助快速识别问题并指导决策。文章以“重要与紧急”为例，展示了如何将日常任务分类到四个象限中，以提高工作效率。此外，文章还介绍了波士顿矩阵，通过“销售增长率”与“市场占有率”分析产品类型，为企业战略提供参考。最后，文章以“日活下降、销售额下降”为例，展示了如何通过维度分析法定位问题核心，并制定针对性策略。
2025-05-12 16:06:09
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原创 Python雷达图 - 忽略缺失值
本文探讨了雷达图中缺失数据的处理方法，重点介绍了跳过缺失值直接绘制雷达图的技术方案。文章首先分析三种常见缺失值处理方式：零值填充、统计拟合填充和直接忽略。针对雷达图场景，作者提出采用跳过缺失值的方法，通过保留有效数据点并闭合连线来保持图表结构完整性。文章详细解析了核心代码逻辑，包括数据有效性判断、角度计算和数值闭合处理，并提供了一个产品性能对比的案例实现。这种方法避免了不当填充带来的偏差，确保不完整数据也能进行公平比较，为数据分析提供了新的技术思路。
2025-04-03 16:01:56
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原创 Pandas基础知识 - 导图笔记【三】
本文系统介绍了Pandas数据处理的核心功能，重点讲解了数据合并、日期处理和时间序列操作三大模块。内容包含：1）merge()和concat()实现不同数据合并方式；2）to_datetime()日期转换、dt对象属性提取和日期区间统计；3）date_range()生成时间序列、resample()重采样以及移动窗口计算等时间序列处理方法。通过实际代码示例演示了各类操作的具体应用场景，帮助读者掌握Pandas数据处理的关键技巧，提升数据分析效率。文章提供了配套的思维导图和代码资源，建议按顺序运行以确保代码正
2025-03-16 14:21:48
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原创 Flowith AI 五大优势&案例呈现
Flowith: 画布式AI协作平台颠覆传统交互模式 Flowith是一款由华人团队开发的创新型AI协作平台，通过"画布式交互"打破了传统AI线性对话的局限。其核心优势包括： 自由画布设计：支持多元素自由布局与连接，实现非线性思维表达； 多线程处理：可同时运行多个任务节点，大幅提升复杂任务处理效率； 知识生态共建：用户创作内容自动沉淀为可复用模板，形成20万用户共建的知识库； 多模态协作：支持20+主流AI模型自由切换与协同工作； 成本优化：采用分层算力策略，比同类产品节省60%成本
2025-03-16 14:05:27
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原创 Pandas基础知识 - 导图笔记【二】
本文系统介绍了Pandas数据处理的核心功能，包括数据排序/排名、计算（求和/均值/方差等）、格式化（小数位/百分比）、分组聚合、行列转换等操作。通过思维导图和代码示例展示了Pandas的常用API使用方法，如sort_values()、groupby()、agg()等函数，并提供了电商销售数据等实际案例。文章强调代码需按顺序执行，配套资源包含完整数据集和源码，适合希望提升Pandas应用能力的数据分析人员学习参考。
2024-10-06 12:01:05
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原创 教师与授课信息管理系统（Python+MySQL）
本文分享了一个基于 Python 和 MySQL 的信息管理系统，以教师与授课关系表设计，此项目曾是课程期末作业且获 90 多分。文中涵盖安装 pymysql 库、连接数据库、创建数据表、创建游标对象等步骤。还详细介绍了页面菜单及增加、修改、删除、查询数据等功能。作者非计算机专业，深知小白学习难点，如不懂代码、没思路、代码不运行及不知报错位置等。该系统功能实用，步骤清晰，对学习 Python 与数据库交互者有很大吸引力。
2024-10-06 11:18:18
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原创 Pandas基础知识 - 导图笔记【一】
本文介绍了Pandas数据处理的核心知识，包括Series和DataFrame的创建、索引操作、数据导入导出、数据清洗（重复值处理、缺失值填充、异常值检测）以及索引重置等实用技巧。通过思维导图形式系统梳理了Pandas常用功能，结合代码示例演示了数据增删改查、条件筛选、行列操作等关键方法，并提供了多种数据清洗方案。文章特别强调了数据质量处理的重要性，详细讲解了3σ原则、箱线图检测等异常值处理方法，以及均值、众数、插值等多种缺失值填补技术，适合数据分析和Python编程学习者快速掌握Pandas的核心应用。
2024-09-27 21:08:28
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原创 Python基础知识 - 导图笔记【四】
本文是一份Python学习笔记，主要涵盖面向对象编程、模块与包、文件处理三大核心内容。面向对象部分详细介绍了类的组成、实例化、三大特征（封装、继承、多态）及特殊方法；模块与包章节讲解了模块导入、包管理及常用内置模块；文件处理部分包含文件读写操作、OS模块应用等实用技巧。笔记采用理论+代码示例的形式，适合Python初学者系统学习，作者作为自学人士特别标注了学习难点和注意事项
2024-09-26 21:58:08
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原创 Python基础知识 - 导图笔记【三】
本文是一份Python学习笔记，重点整理了字符串操作和函数相关的核心知识点。主要内容包括： 字符串驻留机制及查询、大小写转换、对齐、劈分、判断等操作 字符串格式化、编码转换、比较、切片等高级用法 函数创建与调用，参数传递方式（位置/关键字参数） 可变参数、默认参数等参数定义方式 变量作用域（局部/全局变量） 递归函数原理与实现 常见异常类型及try-except异常处理机制 笔记以自学者的视角整理，包含大量代码示例和详细解释，适合Python初学者参考学习
2024-09-26 21:51:08
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原创 Python基础知识 - 导图笔记【二】
Python基础的重要性不言而喻，它是掌握这门强大编程语言的关键。扎实的基础知识能够帮助初学者快速理解更复杂的编程概念和技术。因此，精通Python基础不仅能够提高编程效率，还能为深入学习高级技术打下坚实的基础，是每个程序员成长道路上的重要一步。本文是在学习Python基础知识时所做的笔记和思维导图。可供给新人在学习过程中使用的资料，我是靠自学而来，非计算机专业，懂得初入学者的在学习中的难点痛点。
2024-09-25 20:38:58
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原创 Python基础知识 - 导图笔记【一】
本文是一份Python基础学习笔记，涵盖初学者需要掌握的核心知识点。主要内容包括：1）基础语法（print函数、转义符、保留字、注释变量）；2）数据类型（整数、浮点数、布尔、字符串及类型转换）；3）运算符（算术、赋值、比较、布尔、位运算）；4）流程控制（if选择结构、for/while循环结构及break/continue语句）；5）循环应用（累加、水仙花数等案例）。笔记采用思维导图形式，配合代码示例，特别适合自学Python的非计算机专业学习者。作者分享了学习资源和经验，欢迎读者交流指正
2024-09-25 20:34:24
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原创 Pandas基础知识 - 思维导图
Pandas是Python中一个非常强大的数据处理库，广泛应用于数据分析、数据清洗和数据可视化等领域。它提供了丰富的数据结构和操作方法，使得处理表格数据变得更加简单高效。本篇思维导图旨在帮助读者快速了解和掌握Pandas的基本概念、常用功能和操作技巧。通过这张思维导图，您将能够更加系统地学习和应用Pandas，提升数据处理的效率和质量。
2024-09-23 21:07:00
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原创 房屋价格预测分析（可视化+GSRF）
实际上分析其实不仅仅这几个，由于时间和精力的原因，还有几个角度没有编写出来，若感兴趣学习的朋友可以翻到最下面。
2024-09-23 20:49:19
1793
原创 Python基础知识 - 思维导图
本文分享了Python基础学习笔记和思维导图，强调基础学习的重要性，适合编程新手参考。作者以自学经验为基础，整理了清晰的学习资料，建议读者下载图片放大查看详细内容。文章最后呼吁点赞收藏关注，并预告将持续分享更多学习资源。全文突出了Python基础知识对编程入门的关键作用，为非科班出身的学习者提供了实用指导。
2024-09-22 14:59:16
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原创 医药电商销售分析（数分+ARIMA）
在当前这个数据驱动的时代，数据分析已经成为了各个行业决策过程中至关重要的一环。本文是“2022年全国大学生数据分析大赛”的一个比赛题目。虽然时间已经过去一段时间，但这篇文章仍具有学习和分享的价值，可以给那些刚踏入数据分析领域的人提供一个学习和思考的机会项目。希望这篇文章能对您的学习和工作有所帮助，同时也期待与大家一起交流和探讨！
2024-09-22 14:19:10
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原创 股票量化回测分析（金死叉策略）
在金融市场中，股票价格的波动受到多种因素的影响，包括经济数据、公司业绩和政策变化等。为了分析和预测股票价格的走势，投资者可以借助各种技术指标和分析方法，如：金叉死叉、相对强弱指标（RSI）和移动平均线（MACD）等技术指标。这些指标可以辅助投资者识别股票价格的趋势和反转点，从而指导投资者进行买卖决策。然而，需要注意的是，技术指标和分析方法并不能完全预测股票价格的走势，它们只是提供了一种辅助工具。技术指标也可能存在滞后性和误导性的问题，因此投资者应谨慎使用，并结合基本面分析和市场情绪等因素进行综合判断。
2023-07-11 11:47:04
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《深入浅出统计学》学习笔记
2025-11-05
银行卡电信诈骗危险预测分析（DTM+GSCV）
2025-09-11
医药电商销售分析（数分+ARIMA）
2025-09-12
Python基础知识（思维导图＋学习笔记）.zip
2024-09-25
Pandas基础知识（思维导图＋学习笔记）.zip
2024-09-25
股票量化回测分析（金死叉策略）
2024-09-25
房屋价格预测分析（可视化+GSRF）
2024-09-25
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