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数据代码分析

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简介：
《数据代码分析》是一本深入探讨如何通过解读和优化代码来提升数据分析效率与准确性的专业书籍。书中涵盖了从基础的数据处理技术到高级算法应用的知识体系，旨在帮助读者掌握利用编程语言解决复杂数据分析问题的能力。本书适合对数据科学领域感兴趣的专业人士及学生阅读学习。 使用Python语言进行简单的数据分析代码入门。

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  • 代码.zip 数据分析代码.zip 数据分析
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    本项目包含一系列数据分析相关的Python脚本和Jupyter Notebook文件，旨在提供数据清洗、探索性分析及可视化等工具与示例。 代码.zip 代码.zip 代码数据分析
     
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  • 电影数据分析代码
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    简介：本项目专注于电影数据分析，通过编写高效Python代码来提取、处理和分析电影相关数据，旨在发现隐藏在大数据背后的行业趋势与观众偏好。 这段文字描述了一个使用R语言编写的代码项目，旨在分析电影行业的现状。该项目的数据资源涵盖了自建国以来的所有电影，并且在代码中包含了多种绘图方式，例如利用ggplot2等库进行数据可视化。
     
  • 空间数据分析代码
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    本项目汇集了一系列用于处理和分析地理空间数据的Python代码，涵盖数据清洗、可视化及模型构建等多个方面。 空间分析AE与C#代码对于地理信息系统专业的学生来说具有很好的学习价值。
     
  • MATLAB代码LASSO-数据挖掘：数据分析
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    本项目运用MATLAB编写LASSO算法代码，旨在进行高效的数据分析与特征选择，适用于数据挖掘领域中复杂数据集的处理。 在MATLAB代码的lasso数据挖掘及数据分析部分包括了十六种回归算法： 1. LinearRegression 2. KNeighborsRegressor 3. SVR（支持向量回归） 4. Lasso 5. Ridge 6. MLPRegressor (多层感知器回归) 7. DecisionTreeRegressor (决策树回归) 8. ExtraTreeRegressor (极端随机森林回归) 9. AdaBoostRegressor (自适应增强回归) 10. GradientBoostingRegressor（梯度提升回归） 11. BaggingRegressor（装袋法回归） 12. XGBRegressor（XGBoost 回归器） 13. RandomForestRegressor（随机森林回归器） 14. Xgboost 15. LightGBM (轻量级梯度提升机) 16. Catboost 此外，还包括了以下分类算法： - GaussianNaiveBayes(GNB) - 高斯朴素贝叶斯 - BernoulliNaiveBayes(BNB) - 伯努利朴素贝叶斯 - MultinomialNaiveBayes(MNB)- 多项式朴素贝叶斯 - LogisticRegression(LR) - StochasticGradientDescent(SGD) (随机梯度下降法) - PassiveAggressive
     
  • MATLAB数据自动分析代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的数据自动化处理与分析工具集，涵盖数据导入、清洗、统计分析及可视化等模块，适用于科研和工程领域的数据分析需求。 从CSV表格读取ADC采样数据，并对其进行频谱分析以测量SNR、SFDR、THD、SINAD、ENOB以及其他相关参数。此外，还需要对信号进行自动滤波处理。
     
  • GPS数据分析与源代码解析
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    本课程深入讲解GPS数据处理及分析方法，并对相关源代码进行详细解读，帮助学员掌握从数据获取到应用开发全过程的技术要点。 GPS源代码主要用于分析和解析GPS数据。
     
  • 租房数据分析实战代码与数据
    优质
    本书通过实际案例和源代码解析，深入浅出地讲解了如何运用Python等编程语言进行租房市场数据分析，帮助读者掌握实用的数据处理技巧。 租房数据挖掘实战代码与数据包含2700多条记录，非常适合初学者学习和参考。