文章标签
pandas
-
学习lambda表达式，提高Python编程效率
在Python编程中，lambda表达式是一种非常有用的工具。虽然它看起来很简短，但它能够大大提高代码的简洁性和执行效率。本文将介绍什么是lambda表达式、如何使用它们，以及它们的优势。 什么是lambda表达式？ lambda...
-
如何进行数据格式转换
在当今的信息时代，数据的交换和共享变得愈加重要。很多时候，我们会面临需要将一种数据格式转换为另一种的问题。本文将探讨如何高效地进行数据格式转换，以及一些相关的工具和方法。 数据格式概述 首先，让我们了解几种常见的数据格式： ...
-
什么是 Seaborn 库？其主要功能和特点有哪些？
Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，它简化了绘制复杂统计图表的过程。Seaborn 提供了高级的接口来创建吸引人的统计图形，使得数据可视化变得更为简便。 Seaborn 的主要功能 ...
-
如何使用 Python 爬虫进行数据清洗和预处理？详细教程来了！
引言 如果你是一位数据科学爱好者或者从事相关工作，那么肯定听说过“数据为王”这句话。然而，网络上的原始数据通常是不整洁且难以直接使用的。这时，我们就需要通过爬虫技术来获取这些数据，并对其进行清洗和预处理。本文将详细介绍如何使用 Pyt...
-
Python Prophet 模型 Changepoint 自定义高级技巧
Python Prophet 模型 Changepoint 自定义高级技巧 大家好！今天咱们来聊聊 Prophet 时间序列预测模型里一个很重要的概念——Changepoint（突变点）。相信各位高级 Python 开发者在使用 Pr...
-
PostgreSQL 负载预测：时间序列模型选型、实现与部署详解
你好，我是你的老朋友，码农老王。 在日常的数据库运维工作中，你是否经常遇到这样的问题：数据库突然变慢，CPU 飙升，应用响应延迟？这些问题往往与数据库负载过高有关。如果我们能提前预测数据库的负载，就能更好地进行资源规划、容量管理和故障...
-
数据分析必备工具：从入门到精通，助你玩转数据世界
数据分析必备工具：从入门到精通，助你玩转数据世界 数据分析已经成为现代社会各行各业不可或缺的一部分，它可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息，从而更好地理解现象、预测趋势、做出决策。而要进行数据分析，少不了各种强大的工具来辅助我们。...
-
日志数据与图片数据处理的最佳实践：从采集到分析的全流程指南
日志数据与图片数据处理的最佳实践：从采集到分析的全流程指南 在当今数据驱动的时代，日志数据和图片数据是两类非常重要的数据资源，它们分别记录着系统的运行状态和现实世界的影像信息。有效地处理和分析这两类数据，对于提高系统效率、优化业务流程...
-
如何选择合适的模型和参数来分析房价的探讨时间序列？
随着房地产市场的持续波动，了解如何分析房价的探讨时间序列显得尤为重要。在进行时间序列分析时，选择合适的模型和参数至关重要。本文将通过几个具体的步骤和示例来阐述如何进行有效的房价分析。 1. 收集数据 确保你有高质量的历史房价数据。...
-
PostgreSQL 负载预测：ARIMA、SARIMA、Prophet 与 LSTM 模型优劣大比拼，你选哪个？
你好，老伙计！作为一名在数据库领域摸爬滚打多年的老兵，我经常被问到：“老王啊，我们 PostgreSQL 的负载预测用什么模型好啊？” 这个问题确实挺有挑战性的，因为这涉及到时间序列分析、机器学习，还有你对 PostgreSQL 的深度理...
-
数据清洗中的常见错误及其解决方案分析
在进行数据分析时，数据清洗是必不可少的一个步骤。但是，在这个过程中，许多人可能会遇到各种各样的问题，导致数据无法正确分析。本文将分析一些常见的错误及其解决方案，帮助你更好地理解数据清洗的重要性和技术细节。 一、常见的错误 1. 重...
-
POS机数据挖掘秘籍 揭秘商品关联与客户价值分析
嘿，老铁！今天咱来聊聊POS机数据挖掘这个事儿，这可不是啥高大上的玩意儿，它就在咱们身边，能帮你把生意搞得更溜！POS机，这玩意儿大家都熟，刷卡、扫码都靠它。但你知道吗？它可是个宝藏，藏着你家店里顾客的消费秘密！ 一、POS机数据挖...
-
数据科学进阶之路：告别纸上谈兵，成为实战高手！
数据科学进阶之路：告别纸上谈兵，成为实战高手！ 想在数据科学领域更上一层楼？只学习理论知识和做几个项目可不够！本文将为你揭秘数据科学高手是如何炼成的，带你告别纸上谈兵，成为真正的实战专家！ 一、 理论知识：夯实基础，构建知识体系 ...
-
Prophet中线性插值对预测精度的影响：深入探究与实验验证
Prophet 中线性插值对预测精度的影响：深入探究与实验验证 大家好，今天我们来聊聊 Facebook 开源的时间序列预测工具 Prophet。相信不少做数据分析或者机器学习的同学都接触过 Prophet，它以其易用性和对节假日、周...
-
Python与多重插补：缺失值处理的终极指南
在数据分析和机器学习的世界里，缺失值就像是潜伏在数据海洋中的暗礁，随时可能导致我们的分析船只触礁。 缺失值是指数据集中某些变量没有可用数据的情况。 这些缺失的数据可能源于多种原因，比如数据收集错误、设备故障、用户拒绝提供信息等。 忽略缺失...
-
无服务器函数性能优化：冷启动、内存与执行效率深度解析
无服务器（Serverless）架构的出现，为开发者带来了极大的便利，无需管理服务器即可运行代码。然而，无服务器函数的性能优化也成为了一个重要的课题。本文将深入探讨如何优化无服务器函数的性能，重点关注冷启动时间、内存使用以及执行效率，并通...
-
当Python遇到BI：实战解析主流商业智能工具与数据科学融合之道
一、商业智能工具正在重塑数据分析价值链 每周三早上的数据看板更新会，某电商公司的数据工程师老王都会面对来自五个部门的40+数据需求。自从引入Power BI搭建自动化报表系统，他的咖啡摄入量从每天5杯降到了2杯——这个真实案例揭示了现...
-
Python Prophet 时间序列预测实战：从原理到调优
最近几年，时间序列预测火了起来。你是不是也经常遇到这样的场景：需要预测未来一段时间的销售额、用户增长数，或者网站流量？别担心，今天咱们就来聊聊 Facebook 开源的时间序列预测神器——Prophet。 什么是 Prophet？ ...
-
Prophet 模型调参秘籍 changepoint_prior_scale 参数深度解析与实战演练
你好，我是老黄，一个在数据分析领域摸爬滚打了多年的老兵。今天，我们来聊聊 Prophet 模型中一个非常关键的参数—— changepoint_prior_scale ，以及如何通过调整它来优化你的时间序列预测模型。对于已经熟悉 Prop...
-
Prophet 线性插值算法详解与 Python 代码实战
Prophet 线性插值算法详解与 Python 代码实战 大家好，我是你们的技术老 বন্ধু 序哥。今天咱们来聊聊 Facebook 开源的时间序列预测神器 Prophet 中的一个重要组成部分：线性插值算法。相信不少搞数据分析、...