内容：其中包含2002、2011、2017三年国民经济行业分类和代码的MySQL文件，每一个表的格式如下：例如第一列是“ A0111 ”，那么第二列就是“ 农、林、牧、渔业·农业·谷物及其他作物的种植·谷物的种植 ”，三年的行业代码和分类做了汇总统计，每一个代码分为四级结构，“门类·大类·中类·小类”。
适用人群：需要对数据进行行业维度的清洗和标准化的大数据技术人员。
2021-10-29 09:04:25
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含有机器学习的ppt文档和源码教程，含有python快速入门、numpy和pandas模块的使用以及机器学习的相关模型，包含线性回归、决策树、knn、svm、贝叶斯、聚类等。
2021-10-28 21:49:41
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内容：压缩包有6个excel文件，分别对应2002,2011,2017年三年的国民经济行业分类与代码表，每一年的表有两个，其中一个是国家统计局发的原版，另一个是经过处理的简化版。简化版表格共有两列，其中一列是编码，另一列是编码对应的名称，比如第一列是”“A”，对应的第二列就是“农、林、牧、渔业”。
适用人群：需要做行业维度的数据分析和数据清洗的相关技术人员，需要国民经济行业分类与代码excel表的人员。
使用场景：主要用于行业分类和编码的标准化。
2021-10-28 20:11:50
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Python数据分析库--Pandas视频教程，pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。通过本门课程的学习，可以应付后续机器学习课程中的绝大多数应用，建议掌握本部分的内容。
2021-10-23 21:11:39
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以Python为基础进行数据分析，Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性。项目案例包括泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据进行可视化图表分析，可以快速让大家如何掌握项目中的数据分析如何处理。项目实战内容：泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据
2021-10-10 20:32:58
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