一个基于Python3的程序源码和可执行文件，是一个智能Excel数据分析器，可以用来做为毕业设计，也同样可以用使得自己的上班生活更加便利。主要实现几个功能：导入Excel，提取列数据，定向筛选，多表合并。多表统计排行和生成图表。直接上传源码和可执行文件的压缩包，下载即可运行。

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对 TMDB电影数据进行数据分析与可视化实战。 一、数据预处理 二、数据分析 1. 建立包含年份与电影类型数量的关系数据框 2. 数量最多的电影类型Top10 3. 各种电影类型所占比例 4. 电影关键词分析 5. 各类型电影数量随时间变化趋势 6. 电影票房与电影时长关系 7. 电影平均评分与电影时长关系 三、tmdb_5000_movies

2022 APMCM summary sheet 为解决全球变暖对全球气温的影响问题，本文采用ARMA模型、LSTM模型和Stacking模型融合对未来全球温度变化趋势和影响因素预测进行分析。 对于问题一的第一部分，需要每十年的全球平均温度的增幅进行比较并绘制折线图进行表示，分析得到同意2022年3月全球气温的上升确实比以往任何10年期间观测到的升幅都要大的结论。对于问题一的第二部分，我们分别建立了ARMA模型和LSTM模型用时间来拟合过去的温度变化，并预测2100年12月前的温度。对于问题一的第三部分，使用第二部分的两个模型进行预测，预测结果不一致，ARMA模型预测到2100年6月，2050年5月全球平均温度到达20℃，LSTM模型预测为2050年到2300年全球平均气温均低于20℃，所以根据此模型预测趋势推断出以后全球平均气温不会高于20℃。对于问题一的第四部分，根据相关计算得到两个模型的平均绝对误差分别为0.31，0.0195，根据以上数据我们得出LSTM模型预测的更准确。 对于问题二的第一部分，我们使用经纬度和时间两组数据对温度进行预测，为了确保模型的健壮性,我们采用Sta

OriginLab 公司研发的专业制图和数据分析软件 Origin 和 OriginPro，是公认的简单易学、操作灵活、功能强大的科学绘图与数据分析软件。 OriginLab OriginPro 既可以满足一般用户的制图需求，也可以满足高级用户数据分析、函数拟合的需求。 Origin 软件适合研究人员、工程师和科学人员使用，OriginPro 9 全新版本已经显著地简化了汇入数据、创建图形以及

实验五 商品评价分析 一、 实验目的 (1)了解文本分析的工具NLTK与jieba，会安装和使用这些工具 (2)掌握文本预处理的流程 (3)掌握文本情感分析，可以用NLTK分析情感倾向 (4)掌握文本相似度，可以结合NLTK与余弦相似度实现相似度分析 (5)掌握文本分类，可以结合NLTK与算法对文本进行分类 二、 实验任务 对某宝网站中某卫衣的用户评价进行简单的分析，并使用词云渲染一些关键词；用户评价分析主要包括以下操作： (1)读取“商品评价信息.csv”文件,删除重复数据。 (2)使用jieba分词工具对评价文本进行分词。 (3)删除分词结果中的停用词。 (4)使用wordcloud进行词云展示。 三、 实验步骤 1． 2． 3． 四、 实验结论 1． 2． 3．

包含地址、区、经纬度、品牌、营业时间和分时电价、交流直流等

数据分析是一种通过收集、处理、分析和解释数据来推导出结论的过程。Python是一种非常流行的编程语言，也被广泛应用于数据分析领域。以下是Python数据分析课程中可能包括的一些主题： Python基础知识：学习如何使用Python编程语言的基础知识，包括数据类型、函数、循环和条件语句等。 数据导入和清洗：学习从不同来源导入和整理数据的方法，以确保数据可用于进一步分析。 数据可视化：学习如何使用Python中的数据可视化库（例如matplotlib和seaborn）创建交互式和静态可视化，以展示数据集的特征和关系。 数据分析方法：学习如何应用数据分析方法，例如统计分析、数据挖掘和机器学习，以从数据中提取有意义的结论。 项目实战：通过完成实际数据分析项目，应用已学习的Python技能和数据分析技术，提高自己的实战能力。 一些经常使用的Python数据分析库包括：NumPy， Pandas， Matplotlib， Seaborn， SciPy和Scikit-learn等。在学习Python数据分析课程时，涉及这些库的基础知识、基本工具和功能等方面，也需要引起关注和理解

数据分析之Pandas（三）基本数据操作-附件资源

主要介绍了详解10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧