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數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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【CDA干貨】用 Python 開啟數(shù)據(jù)分析之旅:從基礎(chǔ)到實踐的完整指南

【CDA干貨】用 Python 開啟數(shù)據(jù)分析之旅:從基礎(chǔ)到實踐的完整指南
2025-07-29
用 Python 開啟數(shù)據(jù)分析之旅:從基礎(chǔ)到實踐的完整指南 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代,數(shù)據(jù)分析已成為各行業(yè)不可或缺的核心能力。而 Python 憑借其豐富的庫生態(tài)、簡潔的語法和強(qiáng)大的擴(kuò)展性,成為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的首選工具之一 ...

企業(yè)名稱:上海信飛企業(yè)管理中心(有限合伙)  貸后策略分析師

企業(yè)名稱:上海信飛企業(yè)管理中心(有限合伙) 貸后策略分析師
2025-03-21
崗位職責(zé): 1、對于風(fēng)險逾期率與回收率的波動分析,形成體系化的分析框架和分析資產(chǎn)。 2、負(fù)責(zé)逾期各階段的案件量測算,人力預(yù)估與目標(biāo)制定,拆分清楚各客群結(jié)構(gòu)占比,管理全年的經(jīng)營計劃和KPI目標(biāo)。 3、與業(yè)務(wù)、模 ...

【教程】30000字長文,手把手教你用Python實現(xiàn)統(tǒng)計學(xué)

【教程】30000字長文,手把手教你用Python實現(xiàn)統(tǒng)計學(xué)
2025-02-27
1.統(tǒng)計學(xué)簡介 聽說你已經(jīng)被統(tǒng)計學(xué)勸退,被Python唬住……先別著急劃走,看完這篇再說! 先說結(jié)論,大多數(shù)情況下的學(xué)不會都不是知識本身難,而是被知識的傳播者勸退的。 比如大佬們授課,雖邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、思維縝密,但你 ...

【干貨】指標(biāo)波動歸因分析:數(shù)據(jù)背后的故事

【干貨】指標(biāo)波動歸因分析:數(shù)據(jù)背后的故事
2025-02-25
在當(dāng)今這個數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代,幾乎每一個業(yè)務(wù)決策都離不開對數(shù)據(jù)的深入分析。而其中,指標(biāo)波動歸因分析更是至關(guān)重要的一環(huán)。無論是電商的銷售額、金融市場的股價變動,還是醫(yī)療健康領(lǐng)域的患者數(shù)據(jù)變化,數(shù)據(jù)指標(biāo)的波動 ...

【干貨】半監(jiān)督學(xué)習(xí)(下)Label Spreading

【干貨】半監(jiān)督學(xué)習(xí)(下)Label Spreading
2025-02-05
當(dāng)我們只有非常少量的已標(biāo)記數(shù)據(jù),同時有大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)點時,可以使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來處理。在sklearn中,基于圖算法的半監(jiān)督學(xué)習(xí)有Label Propagation和Label Spreading兩種。他們的主要區(qū)別是第二種方法帶有正則 ...

【干貨】用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法處理標(biāo)簽(上)Label Propagation

【干貨】用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法處理標(biāo)簽(上)Label Propagation
2025-02-04
考慮一種棘手的情況:訓(xùn)練數(shù)據(jù)中大部分樣本沒有標(biāo)簽。此時,我們可以考慮使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法來處理。半監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠利用這些額外的未標(biāo)記數(shù)據(jù),更好地捕捉數(shù)據(jù)分布的潛在形狀,并在新樣本上的泛化能力更強(qiáng)。當(dāng)我們 ...

數(shù)據(jù)分析師學(xué)習(xí)Python的必要性

數(shù)據(jù)分析師學(xué)習(xí)Python的必要性
2024-12-09
在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中,數(shù)據(jù)分析師的角色變得至關(guān)重要。學(xué)習(xí)Python作為一種強(qiáng)大的編程語言對于數(shù)據(jù)分析師而言具有巨大的價值和必要性。讓我們一起探討為什么Python成為了數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的寵兒,以及學(xué)習(xí)Python如何可 ...
Python實現(xiàn)無序多分類logistic回歸的實例
2024-12-06
在處理多分類問題時,無序多分類Logistic回歸是一種強(qiáng)大的統(tǒng)計方法,特別適用于具有多個無序類別的情況。通過以下Python示例,我們將演示如何有效實現(xiàn)這一方法,以及評估模型性能。 無序多分類Logistic回歸廣泛應(yīng)用 ...
數(shù)據(jù)分析常用函數(shù)公式匯總,Excel與Python必備技巧
2024-11-27
數(shù)據(jù)分析中常用的Excel與Python函數(shù)公式涵蓋了廣泛的應(yīng)用場景。掌握這些基礎(chǔ)和高級技巧對于成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師至關(guān)重要。無論是在處理大型數(shù)據(jù)集還是進(jìn)行復(fù)雜分析時,正確使用這些函數(shù)和方法可以提高工作效率 ...
利用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
2024-11-20
數(shù)據(jù)導(dǎo)入 使用pandas庫的read_csv()函數(shù)讀取CSV文件或使用read_excel()函數(shù)讀取Excel文件。 支持處理不同格式數(shù)據(jù),可指定分隔符、編碼等參數(shù)。 對于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),可使用pandas-datareader庫獲取數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 ...
數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 9 Pandas 文本數(shù)據(jù)
2024-11-29
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》 第3節(jié) 9 Pandas 文本數(shù)據(jù) import pandas as pd 1、cat() 拼接字符串 d = pd.DataFrame(['a', 'b', 'c'],columns = ['A'])d .datafr ...

數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 8-1 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)變形

數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 8-1 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)變形
2024-11-26
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》 第2節(jié) 8-1 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)變形 數(shù)據(jù)重塑(Reshaping) 數(shù)據(jù)重塑,顧名思義就是給數(shù)據(jù)做各種變形,主要有以下幾種: df.pivot 數(shù)據(jù)變形df.pivot_table 數(shù)據(jù)透視表df.stack/unstack ...
數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 7 Pandas分組聚合
2024-11-25
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》 第2節(jié) 7 Pandas分組聚合 分組聚合(group by)顧名思義就是分2步: 先分組:根據(jù)某列數(shù)據(jù)的值進(jìn)行分組。用groupby()對某列進(jìn)行分組后聚合:將結(jié)果應(yīng)用聚合函數(shù)進(jìn)行計算。在agg()函數(shù)里 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 3 Pandas數(shù)據(jù)查看

數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 3 Pandas數(shù)據(jù)查看
2024-11-21
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》 第2節(jié) 3 Pandas數(shù)據(jù)查看 這里我們創(chuàng)建一個DataFrame命名為df: import numpy as npimport pandas as pdd =  np.array([[81, 28,&nbs ...
如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
2024-11-07
數(shù)據(jù)分析是一項至關(guān)重要的技能,尤其在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中。Python以其強(qiáng)大的庫和簡單的語法成為了數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的佼佼者。本文將帶你走過數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟,幫助你掌握如何使用Python進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)處理和分析。 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 2 Pandas數(shù)據(jù)類型

數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 2 Pandas數(shù)據(jù)類型
2024-11-20
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》 第2節(jié) 2 Pandas數(shù)據(jù)類型 Pandas 有兩種自己獨有的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。需要注意的是,它固然有著兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),因為它依然是 Python 的一個庫,所以 Python 中有的數(shù)據(jù)類型在這里依然適用。我 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第1節(jié) Python基礎(chǔ)知識

數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第1節(jié) Python基礎(chǔ)知識
2024-11-18
近年來,隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的逐步發(fā)展,Python語言的使用率也越來越高,不僅可以做數(shù)據(jù)處理,網(wǎng)頁開發(fā),更是數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等從業(yè)者的首選語言。 “工欲善其事,必先利其器。” 要做好數(shù)據(jù)分析,離不開一 ...

如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析?新手必備的入門教程

如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析?新手必備的入門教程
2024-10-25
數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域正在迅猛發(fā)展,而Python已成為該領(lǐng)域的首選編程語言之一。Python憑借其直觀的語法、多樣的庫和強(qiáng)大的社區(qū)支持,使得新手也能輕松上手進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。在本文中,我們將深度探討如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析, ...

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學(xué)極簡入門》第8節(jié) 再看t檢驗、F檢驗、卡方檢驗

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學(xué)極簡入門》第8節(jié) 再看t檢驗、F檢驗、卡方檢驗
2024-10-09
8. 再看t檢驗、F檢驗、檢驗 前面在假設(shè)檢驗的部分經(jīng)學(xué)過t檢驗、F檢驗、檢驗,之所以再看,是想通過縱向?qū)Ρ冗@幾個檢驗統(tǒng)計量以加深理解: t檢驗 針對不同的場景,主要分為單樣本T檢驗、獨立樣本T檢驗、配對樣本T檢 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學(xué)極簡入門》第7節(jié) 相關(guān)性分析

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計學(xué)極簡入門》第7節(jié) 相關(guān)性分析
2024-10-09
7. 相關(guān)性分析 前面的假設(shè)檢驗、方差分析基本上都是圍繞差異性分析,不論是單個總體還是兩個總體及以上,總之都是屬于研究“區(qū)別”,從本節(jié)開始,我們關(guān)注“聯(lián)系”,變量之間的關(guān)系分為 函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系。 本節(jié)這 ...

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