数据分析

一只爱学习的小鱼儿

在QT中使用饼状图进行数据分析饼状图创建初始化：使用定时器实时刷新数据更新饼状图：实现效果图

反向跟单策略

期货反向跟单-贵金属牛市中的反向跟单密码2025-2026 年的期货市场，贵金属板块上演了一场史诗级行情。内盘期货反向跟单团队正借这场行情实现超额收益。在金银突破历史高点后，多数盘手陷入 "回调博弈" 的执念，持续做空导致频繁爆仓，反向跟单策略恰好将这种群体非理性转化为盈利契机，尽显逆人性交易的魅力。

【时间序列】MSSP股票数据集（含市场情绪、上证指数等指标）MSSP数据集地址：https://huggingface.co/datasets/MatStein/Market-Sentiment-and-Stock-Price

DX_水位流量监测

阵列雷达波测流监测技术：原理、参数与应用实践一．引文在现代水文监测与水资源管理体系中，精准捕捉大范围水域的流量数据对防洪调度、水资源规划及生态保护具有关键意义。阵列雷达波测流监测技术凭借多通道协同感知能力突破传统单点监测局限，已成为复杂水域流量监测的重要技术手段，其技术特性与应用价值在水利工程领域得到广泛关注。

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中专财务人员转型数据分析的可行性分析数据分析作为当前热门职业方向，对财务背景人员具有天然衔接性。以下从技能迁移路径、证书价值、学习路径等维度展开探讨，并结合表格对比呈现关键信息。

高职学历转行电商运营的数据分析学习路径电商运营的核心竞争力之一是对数据的敏感度和分析能力。高职学历转行电商运营，数据分析能力是提升竞争力的关键。以下是系统化的学习路径，涵盖基础知识、工具技能、实战应用及行业认证（如CDA数据分析师证书）。

什么是探索性数据分析 (EDA)？探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称 EDA）是指在进行正式的统计建模或机器学习之前，对数据集进行初步探索、可视化和总结的过程，其核心目标是理解数据的特征、发现规律、识别异常值和缺失值，为后续的数据分析和建模提供方向。

软考-系统架构师-数据库系统（二）函数依赖定义：设 R(U,F)R(U, F)R(U,F) 是属性 UUU 上的一个关系模式，XXX 和 YYY 是 UUU 的子集，rrr 为 RRR 的任一关系。如果对于 rrr 中的任意两个元组 uuu、vvv，只要有 u[X]=v[X]u[X]=v[X]u[X]=v[X]，就有 u[Y]=v[Y]u[Y]=v[Y]u[Y]=v[Y]，则称 XXX 函数决定 YYY，或称 YYY 函数依赖于 XXX，记为 X→YX \rightarrow YX→Y。

INT303 Big Data Analysis 大数据分析 Pt.12 推荐系统（Recommendation Systems）推荐系统是在大量 items（商品/内容）中，给用户推荐可能感兴趣的东西。互联网的出现让信息传播成本几乎为0，这解决了过去资源稀缺的问题，但是带来了信息过剩，导致Long Tail（长尾效应）。长尾效应指的是少数热门内容（头部）大量冷门内容（长尾），而长尾加起来的价值非常大。而Amazon、Netflix 能靠卖“冷门但很多”的东西赚钱因此选择越多，因此就越需要推荐引擎来做过滤。或者说推荐系统是在用户没有明确搜索时，主动从海量内容中筛选并推送“可能感兴趣的东西”。

当条形图遇上极坐标：径向与圆形条形图的视觉革命想象一下，你正站在一个圆形广场的中心，周围均匀排列着12根高度不同的灯柱，这就是径向条形图带给我们的视觉体验。

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电商API_18007905247

批量获取电商商品数据的主流技术方法全解析在电商行业数字化转型的浪潮中，商品数据是驱动选品决策、价格监控、竞品分析和供应链优化的核心资产。批量获取电商商品数据的能力，直接决定了企业运营决策的效率与精准度。本文将系统梳理当前主流的批量数据获取技术方法，从实现原理、操作要点出发，深入分析各方法的优缺点与适用场景，为技术选型提供全面参考。

2026/1/13 类参数引用问题针对昨天的疑惑，做一下以下学习笔记==原问题：====这两种写法在功能上是不同的，详细区别：==特点：允许用户在创建实例时传入自定义的权限列表

数据大魔方

【期货量化进阶】期货Tick数据分析与应用：高频数据入门（TqSdk完整教程）Tick数据是期货市场最精细的数据，记录了每一笔成交的价格、数量和时间。相比K线数据，Tick数据能够揭示更多市场微观结构信息，是高频交易和精细化分析的基础。

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2026中专财务专业学数据分析指南数据分析在财务领域的应用已从大型企业下沉至中小型企业，财务决策逐渐依赖数据驱动。自动化报表、风险预测、成本优化等场景均需数据分析支持。2026年财务行业可能进一步融合AI技术，如智能审计、实时预算分析，企业对具备基础数据分析能力的财务人员需求将显著增长。

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数仓分层架构详解：ODS、DWD、DWS核心定位：核心功能：数据缓冲：数据标准化：数据保留：技术实现：核心定位：核心功能：数据清洗：维度退化：

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