数据分析

醉卧考场君莫笑

EXCEL数据分析基础（没有数据统计和数据可视化）在公式中引用单元格可以更加方便相对地址应用：K3*L3绝对地址引用，$表示绝对的地址混合地址引用，可以一般绝对

实验二：船舶雷达感知数据分析与利用实验二：船舶雷达感知数据分析与利用一、实验目标1. 知识目标：熟悉船联网感知层中船舶自动识别系统（AIS）作为雷达数据重要来源的工作原理、数据构成和采集流程。

给数据“做减法”：PCA与UMAP详解与代码实现ming | 2025.12在讲解具体的数据降维方法之前，我们必须要明白，什么是数据降维。我们可以从一个熟悉的场景来理解它。

聚类(Clustering)算法在机器学习的“无监督学习”（unsupervised learning）领域中，训练样本的标记信息是未知的。我们的目标是通过对无标记训练样本的学习，来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。而在这些任务中，研究最多、应用最广的当属聚类（Clustering）。

Brduino脑机接口技术答疑

TDCA 算法在 SSVEP 场景中的 Padding 技术：原理、应用与工程实现在基于 8 通道枕区稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）系统中，任务驱动成分分析（TDCA）算法的核心是通过时空特征优化实现多类别刺激的精准识别。而 Padding（填充）作为数据预处理的关键环节，直接影响 TDCA 的滑动窗口增强、滤波处理及矩阵运算的有效性 —— 其本质是通过在原始脑电数据边缘补充冗余信息，解决 “长度不足、边界失真、维度不匹配” 三大核心问题，确保 TDCA 能完整保留有效 SSVEP 特征，避免数据处理过程中的信息丢失。本文结合 8 通道 SSVEP 的实际应用场景，

A3608_（韦煜粮）

从数据沼泽到智慧引擎：现代大数据分析与应用架构全景解密我们生活在一个数据洪流的时代。根据IDC的预测，到2025年全球数据总量将达到惊人的175ZB，但令人沮丧的是，仅有不到10%的企业数据被有效分析利用。大多数企业陷入了“数据丰富，洞察贫乏”的窘境——数据孤岛林立，数据质量堪忧，分析周期漫长，业务价值难以兑现。

华为 ModelEngine Nexent低代码平台单智能体评测：数据分析智能体 —— 零代码实现数据洞察与可视化闭环在数据驱动决策的时代，数据分析与可视化已成为企业运营、业务优化的核心需求，但传统数据分析流程往往受限于 “编程门槛高、工具切换繁琐、可视化效率低” 等问题。华为 ModelEngine Nexent低代码平台推出的单智能体数据分析解决方案，以 “一体化数据处理 + 工具自动调用 + 可视化智能生成” 为核心，无需复杂编程，即可实现从数据接入到图表输出的全流程自动化。本文将从技术逻辑、实践操作、核心优势等维度，深度评测该数据分析智能体的实际表现。官网地址：https://modelengine-ai.ne

基于Python的亚马逊销售数据集探索性数据分析OrderIDOrderDateCustomerIDCustomerNameProductIDProductName

没有梦想的咸鱼185-1037-1663

土壤污染物迁移路径与范围模拟（适用于污染场地评估、修复工程、地下水保护）结合《场地土壤污染物迁移路径与范围评估技术指南》（T/LNSES 004），系统接收污染物进入土壤后的赋存形态、垂向和水平迁移规律及其数值预测方法。强调“从概念模型到评估结论”的完整工作流程，帮助大家掌握迁移路径分析、影响范围判定以及结果在风险管控与修复决策中的应用。

写代码的【黑咖啡】

Python中的Pandas：数据分析的利器Pandas 是基于 NumPy 构建的开源 Python 数据分析库，由 Wes McKinney 于 2008 年开发，旨在为数据科学家提供一种高效、灵活且易于使用的工具来处理结构化数据。其名称“Pandas”源自 "Panel Data"（面板数据）和 "Python Data Analysis" 的缩写。

数据分析师的“水晶球”：时间序列分析很多刚入行的小伙伴问我：“我想预测下个月公司的销售额，或者预测一下明天的股价，该学什么？”我的回答通常只有六个字：时间序列分析。

ClkLog-开源埋点用户分析

【埋点分析系统】初次选型的实用指南（附开源解决方案）很多产品团队在成长过程中都会遇到同一个问题：我到底该不该做埋点？如果要做，第一套埋点分析系统该怎么选？

电商API_18007905247

淘宝商品视频提取API全解析：从授权到落地实战在电商数字化运营场景中，淘宝商品详情页的主图视频（通常9~30秒）因直观展示商品细节、提升转化效率的优势，成为比价平台搭建、选品数据分析、社媒内容投放等业务的核心素材。相较于非正规的爬虫采集方式，通过淘宝开放平台提供的官方API提取商品视频，不仅稳定性更高，更能规避法律与平台规则风险。本文将从API应用价值出发，完整拆解从账号准备、授权认证到接口调用、视频落地的全流程，并结合实战代码与常见问题解决方案，助力开发者快速实现技术落地。

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面向自然科学的人工智能建模方法【涵盖机器学习与深度学习的核心方法（如随机森林、XGBoost、CNN、LSTM、Transformer等）】随着观测技术、数值模拟与计算基础设施的迅猛发展，地球系统科学、生态学、环境科学等自然科学领域正迈入“大数据+智能模型”驱动的新阶段。传统的统计建模方法虽具可解释性，却难以应对高维、非线性、多源异构的复杂自然系统；而以机器学习和深度学习为代表的AI技术，正为科学发现提供强大工具。更进一步，以大模型（Foundation Models）为代表的新型人工智能范式——包括预训练-微调机制、跨模态表征、上下文学习与生成能力——正在重塑数据密集型科研的边界，为遥感反演、气候模拟、污染物溯源等任务带来前所未有的泛化与

【文献分享】PepQueryMHC：基于免疫肽组学数据实现肿瘤抗原的快速全面筛选确定 MHC 结合肽的肿瘤特异性对于癌症免疫疗法的发展至关重要，但目前的方法在处理 II 类肽和非参考序列方面存在困难。我们推出了 PepQueryMHC 这一超快速工具，它将 MHC 结合肽序列与转录的 RNA 测序读数相结合，以实现对肿瘤抗原的高效优先排序。我们展示了其在优先排序 I 类和 II 类肿瘤抗原、确定呈递肽的细胞来源以及解决有关蛋白酶体剪接肽的流行程度的不确定性方面的灵活性。

DX_水位流量监测

地埋式积水监测仪：城市防涝的智能感知核心一．引文城市化进程加速与极端气候频发，使城市内涝成为威胁居民安全、制约城市运行的突出难题。传统监测手段覆盖范围有限且数据滞后，难以满足现代化防汛需求。地埋式积水监测仪凭借隐蔽安装、精准感知与智能传输的技术特性，成为构建城市韧性防涝体系的关键装备，其设备原理、核心参数、技术优势与应用场景的深度适配，为城市内涝治理提供了系统化解决方案。

Zoey的TM1聊天室｜#3 合并报表提速：业财一体如何实现关联方对账自动化当合并报表的提速瓶颈卡在关联方对账时该怎么解决呢？本期，TM1咨询顾问Aruis将分享如何通过设立关联方模块，解决子公司间单边账难题，以最小代价实现对账自动化。您将听到：

基于Python实现亚马逊销售数据分析与预测亚马逊销售数据集生动地展现了现代商业的一个横截面，揭示了消费者行为和订单履行的趋势。在本笔记本中，我们将探索数据的各个方面——从清理和可视化到开发一个预测交易总额的模型。

超自然祈祷

从数据挖掘到人工智能的脉络地图信息技术：工业化、信息化、数字化、智能化（5G、云计算、大数据、大模型）……天知道以后会是什么，用脑机接口为第四次工业革命画上句号并开启新的革命？

工业互联网专业

国内python职位数据分析_flask+spider系统展示系统首页招聘信息页面管理员登录管理员功能界面用户管理招聘信息管理看板展示论坛交流系统管理摘要系统阐述的是使用国内python职位数据分析系统的设计与实现，对于Python、B/S结构、MySql进行了较为深入的学习与应用。主要针对系统的设计，描述，实现和分析与测试方面来表明开发的过程。开发中使用了 Flask框架和MySql数据库技术搭建系统的整体架构。利用这些技术结合实际需求开发了具有个人中心、用户管理、招聘信息管理、论坛交流、系统管理等功能的系统，最后对系统进行相应的测试，测试系统有无存在问题