Python数据分析与应用-源代码和实验数据.rar

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Python 数据分析

Python数据分析与应用-源代码和实验数据.rar


【文件预览】:
第7章
----tmp()
--------airline_scale.npz(2.37MB)
----code()
--------任务7.3 使用K-Means算法进行客户分群.py(868B)
--------任务7.2 预处理航空客户数据.py(2KB)
----data()
--------air_data.csv(13.27MB)
第5章
----tmp()
--------菜品异常数据识别.png(9KB)
----code()
--------任务5.2 清洗数据.py(8KB)
--------任务5.4 转换数据.py(3KB)
--------任务5.3 标准化数据.py(2KB)
--------任务5.1 合并数据.py(4KB)
----data()
--------users_info.xlsx(87KB)
--------meal_order_info.csv(113KB)
--------meal_order_detail2.sql(747KB)
--------detail.csv(840KB)
--------meal_order_detail3.sql(739KB)
--------meal_order_detail1.sql(568KB)
第3章
----tmp()
--------国民生产总值分散情况箱线图.png(34KB)
--------2000-2017年季度生产总值点线图.png(29KB)
--------2000-2017年各产业季度生产总值散点图.png(28KB)
--------2000-2017年季度生产总值散点图.png(21KB)
--------无法显示中文标题sin曲线.png(17KB)
--------2000-2017年季度生产总值折线图.png(29KB)
--------2017年第一季度各产业生产总值占比饼图.png(19KB)
--------显示中文标题sin曲线.png(17KB)
--------2000-2017年季度各行业生产总值散点子图.png(68KB)
--------国民生产总值构成分布直方图直方图.png(36KB)
--------修改rc参数后sin曲线.png(17KB)
--------2017年第一季度各产业国民生产总值直方图.png(11KB)
--------2000-2017年季度各行业生产总值折线子图.png(72KB)
--------国民生产总值构成分布直方图.png(36KB)
--------y=x^2.png(15KB)
--------sincos.png(21KB)
--------2000-2017各产业国民生产总值箱线图.png(11KB)
--------默认sin曲线.png(16KB)
--------2000-2017年季度各产业生产总值折线图.png(42KB)
--------国民生产总值构成分布饼图.png(82KB)
----code()
--------任务3.1 了解绘图基础语法与常用参数.py(3KB)
--------任务3.2 分析特征间的关系.py(7KB)
--------任务3.3 分析特征内部数据分布与分散状况.py(7KB)
----data()
--------国民经济核算季度数据.npz(11KB)
第6章
----tmp()
--------聚类结果.png(63KB)
----code()
--------任务6.4 构建并评价回归模型.py(4KB)
--------任务6.3 构建并评价分类模型.py(4KB)
--------任务6.2 构建并评价聚类模型.py(4KB)
--------任务6.1 使用sklearn转换器处理数据.py(5KB)
----data()
--------abalone.data(187KB)
--------seeds_dataset.txt(9KB)
--------cal_housing.data(1.98MB)
第4章
----tmp()
--------meal_order_detail1.csv(295KB)
--------userInfo.xlsx(81KB)
--------orderInfo.csv(94KB)
--------meal_order_detail.csv(313KB)
----code()
--------任务4.2 掌握DataFrame的常用操作.py(8KB)
--------任务4.1 读写不同数据源的数据.py(5KB)
--------任务4.3 转换与处理时间序列数据.py(4KB)
--------任务4.4 使用分组聚合进行组内计算.py(4KB)
--------任务4.5 创建透视表与交叉表.py(4KB)
----data()
--------meal_order_info.csv(113KB)
--------meal_order_detail2.sql(747KB)
--------meal_order_detail.xlsx(897KB)
--------meal_order_detail3.sql(739KB)
--------users.xlsx(133KB)
--------meal_order_detail1.sql(566KB)
第9章
----tmp()
--------sj.csv(3KB)
--------用户用水事件识别ROC曲线.png(12KB)
--------sj_final.xlsx(13KB)
--------water_heart.csv(904KB)
----code()
--------water_heater_nnet.m(7KB)
--------任务9.3 构建用水行为特征并筛选用水事件.py(7KB)
--------任务9.4 构建行为事件分析的BP神经网络模型.py(2KB)
--------任务9.2 预处理热水器用户用水数据.py(3KB)
----data()
--------water_heater_log.xlsx(8KB)
--------test_data.xlsx(16KB)
--------water_heater.xls(3.02MB)
--------water_hearter.xlsx(607KB)
--------original_data.xls(6.47MB)
第8章
----tmp()
--------new_reg_data_GM11.xls(6KB)
--------new_reg_data.csv(1KB)
--------new_reg_data_GM11_revenue.xls(10KB)
----code()
--------任务8.4 使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型.py(3KB)
--------任务8.3 使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征.py(1KB)
--------GM11.py(763B)
--------任务8.2 分析财政收入数据特征的相关性.py(535B)
----data()
--------data.csv(2KB)
第2章
----tmp()
--------savez_arr.npz(474B)
--------save_arr.npy(480B)
--------arr.txt(52B)
--------y=x^2.png(1KB)
----code()
--------任务2.1 认识NumPy数组对象ndarray.py(6KB)
--------任务2.2 认识NumPy矩阵与通用函数.py(3KB)
--------任务2.3 NumPy数值计算基础.py(6KB)
----data()
--------iris_sepal_length.csv(600B)

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