- 时序数据的异常点是指序列中存在模式不一致的点（如时序数据超出正常范围的上/下界，突然的上升或下降，趋势改变）。时序数据的异常检测旨在快速准确的找到这些异常点。代码块导入在NAIE训练平台的JupyterLab界面操作，不需要手动添加这一部分，因为在新创建的特征工程下已经包含了导入代码。import os os.chdir("/home/ma-user/work/test_ano... 时序数据的异常点是指序列中存在模式不一致的点（如时序数据超出正常范围的上/下界，突然的上升或下降，趋势改变）。时序数据的异常检测旨在快速准确的找到这些异常点。代码块导入在NAIE训练平台的JupyterLab界面操作，不需要手动添加这一部分，因为在新创建的特征工程下已经包含了导入代码。import os os.chdir("/home/ma-user/work/test_ano...
- 时间序列分析，即输入特征都是与时间相关的数据，同时需要考虑周期、趋势、节假日、突变等因素，通过一些手段来分析时间序列的特点，发现其中的变化规律，并用于预测未来时序数据的统计技术。分析时间序列，进行合理预测，做到提前掌握未来的发展趋势，为业务决策提供依据，这也是决策科学化的前提。代码块导入在NAIE训练平台的JupyterLab界面操作时，不需要手动添加这一部分，因为在新创建的特... 时间序列分析，即输入特征都是与时间相关的数据，同时需要考虑周期、趋势、节假日、突变等因素，通过一些手段来分析时间序列的特点，发现其中的变化规律，并用于预测未来时序数据的统计技术。分析时间序列，进行合理预测，做到提前掌握未来的发展趋势，为业务决策提供依据，这也是决策科学化的前提。代码块导入在NAIE训练平台的JupyterLab界面操作时，不需要手动添加这一部分，因为在新创建的特...
- 上一节Python操作Excel表格使用的是openpyxl包，这个包虽然能处理简单日常工作中Excel表格数据处理，但面对机器学习庞大的数据，还是显得力不从心，所以openpyxl大多数应用于简单的Excel表格操作，以及机器学习分析后表格的样式优化，但针对于数据的操作运算，我们还是要借助与pandas。 1.安装Pandas包 对于直接下载python安装程序的用户来... 上一节Python操作Excel表格使用的是openpyxl包，这个包虽然能处理简单日常工作中Excel表格数据处理，但面对机器学习庞大的数据，还是显得力不从心，所以openpyxl大多数应用于简单的Excel表格操作，以及机器学习分析后表格的样式优化，但针对于数据的操作运算，我们还是要借助与pandas。 1.安装Pandas包 对于直接下载python安装程序的用户来...
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- 代码和数据： 链接：https://pan.baidu.com/s/1TBrUAh7JqfA-_7Z0_mwVmw 提取码：6uez 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 贷款风险预测 贷款数据表。通过查看数据表中的内容可以发现，这个数据表中包含了贷款用户的信息以及还款状态信息 其中，除了贷款状态(loan_status)列以外，其他的列都是贷款的... 代码和数据： 链接：https://pan.baidu.com/s/1TBrUAh7JqfA-_7Z0_mwVmw 提取码：6uez 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 贷款风险预测 贷款数据表。通过查看数据表中的内容可以发现，这个数据表中包含了贷款用户的信息以及还款状态信息 其中，除了贷款状态(loan_status)列以外，其他的列都是贷款的...
- @Author：By Runsen @Date：2019-06-09 这是数据分析专栏的第一篇 作者润森闲谈数据分析（一） 在学习数据分析前，需要了解什么是数据分析 文章目录 1、数据分析的四大重要组成部分 1.1 数据采集： 1.2 数据质量的准则 1.3 数据清理： 1.4 数据挖掘： 1.5 数据可视化： ... @Author：By Runsen @Date：2019-06-09 这是数据分析专栏的第一篇 作者润森闲谈数据分析（一） 在学习数据分析前，需要了解什么是数据分析 文章目录 1、数据分析的四大重要组成部分 1.1 数据采集： 1.2 数据质量的准则 1.3 数据清理： 1.4 数据挖掘： 1.5 数据可视化： ...
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- 数据挖掘的基本流程 数据挖掘的六个步骤分析： 1.商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上，再对数据挖掘的目标进行定义。 2.数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。 3.数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗... 数据挖掘的基本流程 数据挖掘的六个步骤分析： 1.商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上，再对数据挖掘的目标进行定义。 2.数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。 3.数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗...
- @Author：Runsen @Writen Date：2019年11月26日 @modified Date：2020年5月12日 在处理数据前前，需要学会一些数据的基础。 这是数据分析前，打下数据处理基础的下篇，这里反而有概率论的味道。 文章目录 1、误差的正态分布 1.1 正态分布 1.2 标准正态分布 1.3 正态分布性质 1.... @Author：Runsen @Writen Date：2019年11月26日 @modified Date：2020年5月12日 在处理数据前前，需要学会一些数据的基础。 这是数据分析前，打下数据处理基础的下篇，这里反而有概率论的味道。 文章目录 1、误差的正态分布 1.1 正态分布 1.2 标准正态分布 1.3 正态分布性质 1....
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