data-analysis 相关问题

数据分析涉及从原始数据中提取意义和见解。它涉及检查,清理,转换和建模数据以获得结论的方法和算法。

如何从数据集中提取时间

我正在使用 SSMS 处理数据集。我对 SQL 还完全陌生——还不到一个月。但我正在努力磨练以充分利用它。 我正在尝试从数据集中提取时间,这样我就可以阻止......

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创建一个 Power BI 度量,根据两列中的值对行进行计数

特别是对 Power BI 和 DAX 非常陌生,所以这是一个非常基本的问题...... 我想创建卡片来计算表中满足多列条件的行数。我认为...

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给定数据点,建立它们的关系

给定一个包含 x、y 和 f_xy 三列的数据集,我如何制定有关 x、y 和 f_xy 之间关系的假设? 可以通过以下Python代码复制数据: 导入

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在 Power BI 图表中更改分组依据

在Power BI中,我有一个聚集条形图。 默认情况下,它按日期分组。无论如何,我可以将所有“品牌提及”、提及的领域等分组在一起吗? 我已经包括...

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有没有更好的方法来合并多个数据帧

我已经成功制作了一个数据表,以解决我最后一个没有得到答复的问题。我仍然想知道是否有更好的方法。 例如,如果我导入所有列怎么办?

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在循环和范围中创建 3 个输出箱

我是数据分析新手,我正在尝试在 python 中创建 3 个 bin 的输出。我将在下面附上我的代码。我得到了一个输出,但它不在 3 个容器中。另外,垃圾箱如下: 阙...

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测量 PowerBI Matrix 中计算每行的运行总计

我有一个包含三个字段的表:年份、期间和产品。 年期产品 2020年1个 2020年2C 2020年3A 2020年3乙 2020 4 C 2021年2乙 2021年3C 2021年4日 2...

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如何在包含数千个条目的列中找到正确的名称?

我目前正在学习SQL进行数据分析。在今天的练习中,我必须回答以下问题: *2015年,按地区划分,达到官方中等教育年龄的人数...

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使用GARCH预测波动性时,使用微分对数数据还是对数时间序列数据?

我正在尝试预测资产时间序列的波动性。在预测波动性时,我在不同的来源中找到了两种不同的方法,我不明白,你什么时候使用 log()...

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如何使用 FDA 包来训练标记为异常条目的数据,并重点预测未来异常事件期间的退出数量?

在此输入图像描述 为了研究不正常活动造成的突然涌入对周边地铁站出站人数的影响,我对历史进行了预过滤...

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如何使用 scipy 从频谱图中回归多个高斯峰值?

我有这段代码,旨在适应此处的数据 DriveFilelink 函数 read_file 用于以结构化方式提取信息。然而,我在高斯方面遇到了挑战......

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修复了卷积高斯拟合中的参数

我有这段代码,旨在适应此处的数据 DriveFilelink 函数 read_file 用于以结构化方式提取信息。然而,我在高斯方面遇到了挑战......

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如何将列值替换为基于另一个列值的字典中的值

我有以下数据框: ID唯一值 红色_1 0 红色_2 1 蓝色_1 1 蓝色_2 2 蓝色_3 2 蓝色_4 3 ...

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如何在power BI中使用日期时间格式

我想可视化包含日期和时间属性的 Power BI 报告。因此,我已将其数据类型转换为日期时间,但我无法同时使用这两个属性,即我...

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DAX - 根据几个因素创建一个具有另一个表的值的计算列

我正在尝试开发的计算列遇到问题。 我有两张桌子: (我不知道为什么表格无法正确显示。预览时看起来不错) 表A: PK 计算出的co...

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Power BI 计算列能否反映用户输入?

我试图让用户使用切片器来确定某事物在 1-10 范围内的重要性,然后我想在数据表中进行各种其他计算,例如乘以 va...

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如何在power bi桌面中将两个具有不同数据集的不同pbix文件合并到单个文件中

是否可以将两个不同的pbix文件合并到单个pbix文件中,例如 customer.pbix 和 sales.pbix 文件可以合并并在 power bi Desktop 中创建单个文件

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Scipy优化好像不能正确适配

我有两个数据数组,我需要在它们上拟合非线性曲线。我正在使用 scipy.optimize,它返回如此奇怪的结果,当我将其绘制在数据点旁边时,曲线看起来完全......

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上周持续时间总和 PowerPivot

我需要在 PowerPivot 的列中获取前一周的总和。 我已经在自定义列和作为衡量标准中尝试了以下内容。 我的数据表有日期、持续时间列以及客户...

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Python 列表数据结构

我正在尝试在Python中为整数列表实现排序算法。但是,我想根据每个元素与给定目标值之间的绝对差对列表进行排序。对于前...

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