数据分析

大数据魔法师

昆明天气数据分析与挖掘（二）- 昆明天气数据预处理在数据分析和机器学习项目中，数据预处理是决定模型效果的关键步骤之一。本文将以昆明天气数据为例，详细介绍天气数据的预处理全过程，包括数据加载、清洗、特征工程等关键环节，并提供完整可复用的Python代码实现。

第二章——数据分析场景之用Python进行CSV/Excel数据清洗：为数据分析筑牢根基在当今数字化时代，数据是推动决策和业务发展的核心驱动力。然而，我们获取到的原始数据往往不尽人意，充斥着噪声、缺失值等各类问题。这些问题若不加以妥善处理，将会严重干扰数据分析的准确性与可靠性，进而对基于数据分析所做出的决策产生负面影响。本部分将深入探讨如何运用Python对CSV和Excel格式的数据进行清洗，助力大家迈出成功数据分析的第一步。

第二章——数据分析场景之Python数据可视化：用Matplotlib与Seaborn绘制洞察之图在数据分析的领域中，数据可视化扮演着举足轻重的角色。原始的数据分析结果往往以数字和表格的形式呈现，虽然包含丰富信息，但人们很难从中快速直观地获取关键洞察。可视化报表则如同一位翻译官，将枯燥的数据转化为生动直观的图表，使数据中的模式、趋势和关系一目了然。本部分将深入介绍如何使用Python中的Matplotlib和Seaborn库创建可视化报表。

数据点的“社交距离”：衡量它们之间的相似与差异在数据分析的世界里， “距离” 不仅仅是地图上两点之间的路程。距离，本质上是衡量两个事物 “相似度” 的尺子。

智能体+MCP+NL2SQL构建一个智能数据分析应用（一）通过Dify智能体，结合MCP工具能力，可以很轻松的构建基于数据库的查询问答，对用户输出的问题，通过Dify的Agent节点，自动调用合适的工具来获取数据并回答问题。下面以一个具体的数据例子来介绍如何完成。

使用StockTV API获取印度股票数据：完整Python实战指南本文将详细介绍如何通过StockTV API对接印度股票市场数据，涵盖从环境准备到实时数据获取的完整流程。

当BI遇见AI Agent：衡石科技如何重塑企业数据分析工作流在当今企业组织中，数据分析工作流已形成一种近乎标准化的模式：业务人员提出需求 → 数据团队提取清洗 → 分析师建模分析 → 管理层决策讨论 → 执行团队落地实施。这套沿用数十年的流程，在数据量指数级增长、业务变化加速的今天，正面临系统性挑战：需求响应延迟以周计算，分析产能受制于专家数量，决策与执行脱节成为常态。

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专栏《数据分析与可视化实战》目录诸神缄默不语-个人技术博文与视频目录专栏还没有建，先列目录。具体的叙述结构也待定。

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AI大模型辅助临床医学科研应用、论文写作、数据分析与AI绘图学习班【课程介绍】当知识加速迭代，学术竞争白热化，每位科研人都在与时间赛跑;在医学科研的快速发展中，如何提高工作效率、减少重复性劳动、优化研究成果成为医学科研人员关注的核心问题。最近，AI大模型在医学科研圈内掀起了热潮。无论是在实验室的学术交流，还是医院的科研会议，大家都在热议它，但很多医学科研人员可能还没有完全发挥出它的“超强能力”，只是将其当作普通的问答工具。对于科研人员来说，时间总是非常宝贵的；面对海量文献检索耗时、跨学科数据分析门槛高、论文撰写反复修改的痛点，医学科研工作者亟需一场智能化革命！而A

【Python数据分析】速通NumPyPython 自带的列表（list）虽然好用，但处理数值计算时效率太低 —— 比如想给列表里所有元素乘 2，得写 for 循环；想做矩阵运算，更是麻烦。而 NumPy（Numerical Python）就是为解决这些问题而生的：核心是「ndarray」（N 维数组），存储和计算速度远超列表；支持向量 / 矩阵运算，不用写循环，一行代码搞定批量操作；是 Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等数据分析 / 机器学习库的基础，学会 NumPy，后续学习会事半功倍。

《Python实战小课：数据分析场景——解锁数据洞察之力》导读在当今数据驱动的时代，数据分析能力已成为职场人士和学习者必备的技能之一。然而，原始数据往往存在各种问题，如噪声、缺失值、重复值等，这就需要我们对数据进行清洗、可视化以及自动化统计分析，才能从数据中提取有价值的信息。本章节聚焦于数据分析场景，旨在帮助大家掌握用Python进行高效数据分析的实用技能。

新手小白学习Power BI第五弹--------产品分析以及产品毛利率报表、条件式标红、饼图、散点图恭喜完成前面的学习，来到这里啦~在这篇博客，你将收获产品毛利率报表、产品类别销售贡献度报表、亏损产品报表（条件格式标红）、产品类别销售贡献度饼图、产品散点图

慧都小妮子

实时图形工具包GLG Toolkit：工业领域HMI数据可视化的优选产品工业数字化进程中，数据透明化、系统兼容性、工况适应性是行业核心诉求。从橡胶炼胶、化工反应到汽车制造、能源监控等场景，普遍面临数据动态展示难、多系统集成复杂、严苛环境下运行不稳定等问题。

AI成为精确的执行导演：Runway Gen-4.5如何用控制美学重塑社媒视频工业欢迎来到小灰灰的博客空间！Weclome you！博客主页：IT·小灰灰爱发电：小灰灰的爱发电热爱领域：前端（HTML）、后端（PHP）、人工智能、云服务

田里的水稻

DT_digital_twin_ROS+Grazebo仿真在 ROS 2 Humble（对应Ubuntu 22.04）环境下，推荐安装Gazebo 版本是 Gazebo Fortress （也称为Gazebo Classic 的继任者，属于 Ignition Gazebo / Gazebo Sim 系列）。注意：自ROS 2 Humble起，官方已从传统的Gazebo Classic（如Gazebo 11）转向使用Ignition Gazebo （现在统一称为Gazebo Sim），并以版本代号命名（如Fortress、Garden、Harmonic等）。

我爱鸢尾花

第十四章聚类方法理论及Python实现总的来说，K均值的和核心优点：缺点有：这里的样本0和样本4对应书中的样本1和样本5

《R for Data Science (2e)》免费中文翻译 (第14章) --- Strings（2）本系列推文为《R for Data Science (2)》的中文翻译版本。所有内容都通过开源免费的方式上传至Github，欢迎大家参与贡献，详细信息见： Books-zh-cn 项目介绍： Books-zh-cn：开源免费的中文书籍社区 r4ds-zh-cn Github 地址： https://github.com/Books-zh-cn/r4ds-zh-cn r4ds-zh-cn 网站地址： https://books-zh-cn.github.io/r4ds-zh-cn/

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“低空经济”的隐形护航者：AI驱动的秒级风场探测如何保障无人机物流与城市空管安全？低空运行面临的三大气象挑战：城市风场的极端复杂性建筑群间产生“巷道效应”，风速瞬间放大2-3倍楼宇背风面形成湍流区，无人机姿态失控风险激增

openEuler在WSL2中的GPU加速AI训练实战指南本文基于openEuler在WSL2环境中的实际部署经验，提供完整的GPU加速AI训练解决方案。通过优化CUDA工具链安装、TensorFlow GPU版部署及实战训练，验证openEuler在WSL2中对NVIDIA GPU的完美支持，为开发者提供可复现的云端AI开发环境。