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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(yàn)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(yàn)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(yàn)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(jì)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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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(jì)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(xiàng)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(dú)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?yàn)樗廊皇?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(jì)學(xué)極簡入門》第8節(jié) 再看t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)

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

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)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(jì)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(yàn)、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 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡入門》第6節(jié) 方差分析

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡入門》第6節(jié) 方差分析
2024-10-09
6. 方差分析 單因素多水平方差分析 例6.1 不同裝配方式對生產(chǎn)的過濾系統(tǒng)數(shù)量的差異性檢驗(yàn) 某城市過濾水系統(tǒng)生產(chǎn)公司,有A、B、C3種方式進(jìn)行過濾水系統(tǒng)的裝配,該公司為了研究三種裝配方式生產(chǎn)的過濾系統(tǒng)數(shù)量是否有差 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡入門》第5節(jié) 假設(shè)檢驗(yàn)

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡入門》第5節(jié) 假設(shè)檢驗(yàn)
2024-10-09
5. 假設(shè)檢驗(yàn) 久經(jīng)考場的你肯定對于很多概念類題目里問到的 “區(qū)別和聯(lián)系” 不陌生,與之類似,在統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域要研究的是數(shù)據(jù)之間的區(qū)別和聯(lián)系 ,也就是差異性分析和相關(guān)性分析。本節(jié)我們重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)的差異性分析。 我們 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡入門》第4節(jié) 區(qū)間估計(jì)

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡入門》第4節(jié) 區(qū)間估計(jì)
2024-10-09
4. 區(qū)間估計(jì) 還以為你被上節(jié)課的內(nèi)容唬住了~終于等到你,還好沒放棄! 本節(jié)我們將說明兩個問題:總體均值 的區(qū)間估計(jì)和總體比例 的區(qū)間估計(jì)。 區(qū)間估計(jì)經(jīng)常用于質(zhì)量控制領(lǐng)域來檢測生產(chǎn)過程是否正常運(yùn)行或者在“控 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡入門》第3節(jié) 數(shù)據(jù)分布

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡入門》第3節(jié) 數(shù)據(jù)分布
2024-10-09
3. 數(shù)據(jù)分布 t分布、F分布和卡方分布是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的三種概率分布,它們分別用于樣本均值的推斷、方差的比較和數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。 總之這3個分布很有用,首次接觸你可能理解不了,但沒關(guān)系你知道很重要就行了,接 ...

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡入門》第2節(jié) 描述性統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡入門》第2節(jié) 描述性統(tǒng)計(jì)
2024-10-09
2. 描述性統(tǒng)計(jì) 上一篇介紹了數(shù)據(jù)的分類、統(tǒng)計(jì)學(xué)是什么、以及統(tǒng)計(jì)學(xué)知識的大分類,本篇我們重點(diǎn)學(xué)習(xí)描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)。 我們描述一組數(shù)據(jù)的時候,通常分三個方面描述:集中趨勢、離散趨勢、分布形狀。通俗來說,集中趨勢 ...
利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
2024-09-20
數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代商業(yè)和科學(xué)研究中不可或缺的一部分。Python憑借其強(qiáng)大的庫和易用性,成為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的首選編程語言。本文將深入探討如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理,介紹適合數(shù)據(jù)分析的主要庫,并詳述統(tǒng)計(jì)分析 ...
如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗?
2023-12-04
在現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中,數(shù)據(jù)清洗是一個至關(guān)重要的步驟。通過清理、轉(zhuǎn)換和整理原始數(shù)據(jù),我們可以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性,從而提高后續(xù)分析和建模的準(zhǔn)確性。Python作為一種功能強(qiáng)大且易于使用的編程語言,在數(shù)據(jù) ...
如何中心化數(shù)據(jù)以進(jìn)行分析?
2023-06-28
中心化是一種常見的數(shù)據(jù)處理技術(shù),它可以幫助我們更好地理解和分析數(shù)據(jù)。本文將介紹什么是中心化,為什么要進(jìn)行中心化以及如何進(jìn)行中心化。 什么是中心化? 中心化是指通過減去平均值將數(shù)據(jù)移到中心位置,使得數(shù)據(jù) ...

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