每一个数据分析师或是数据科学家都使用各自不同的技术栈。即使同样使用Python做为主力数据分析语言，每个人会用到的工具组合也不尽相同。但不管怎么说，对于希望使用python来进行数据分析工作的人来说，学习iPython，NumPy，pandas，matpotlib这个组合是一个目前看来怎么都不会太错的方向。本书恰好精确地涵盖了这几个方向。 作者：举个疯子 链接：https://www.jianshu.com/p/d89bc0898264 来源：简书 简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

课程分享——人人都爱数据科学家！Python数据科学先进实战课程，涵盖基础知识、爬虫采集、数据处理、可视化、数据建模，难得一见的Python体系全面数据科学课程，起步之路有高度； 第一章：Python与数据科学应用 第二章：数据搜集实例 第三章：资料清理(I) 第四章：资料清理(II) 第五章：资料探索与资料视觉化 第六章：资料储存实例 第七章：使用机器学习建立数据模型(回归模型) 第八章：使用机器学习建立数据模型(分类模型) 第九章：使用机器学习建立数据模型(验证模型) 第十章：使用机器学习建立数据模型(资料分群) 第十一章：使用机器学习建立数据模型(特征筛选与降低维度) 第十二章：使用机器学习建立数据模型(关联与频繁样式分析篇)

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统计是用以收集数据、分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法. 和数学及音乐不同, 统计不能欣赏自己, 它不为实际服务就没有存在必要 统计必须为各个领域服务统计必须和数据打交道。因此,统计必须和计算机结合

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解压密码：123 安装说明：https://blog.csdn.net/hongfu951/article/details/118517942 描述 Rt-Tools2D是一套VCL组件，可以从金融和科学数据生成漂亮的图表。这些组件将被Delphi、Borland和CodeGrear. net的开发人员使用。net程序员也可以在Visual Studio环境中以。net程序集的形式使用这些组件的功能。这个集合的组件非常多样化，程序员可以根据统计数据制作各种柱状图、圆形图、线性图、散点图等。 生成的图表可以进行交互，例如，在条形图中，将鼠标移动到图表的不同部分，就可以瞬间显示数值。图表指南是完全可定制的，以满足您的需求。Rt-Tools2D拥有设计各种统计图表所需的所有组件，程序员可以在不增加负担的情况下将统计报告功能添加到程序中。

Data sources: primary, secondary Objectives: descriptive, exploratory, correlational, explanatory Time for data collection: cross-sectional, longitudinal (panel, trend) Data types: qualitative, quantitative (survey, experimental) Primary: studies based on primary, or original, data sources, such as classroom observations or real students, or their test scores, or their responses to a questionnaire. Secondary: studies based on secondary sources such as other researhers’ books and articles, including library research and literature reviews. Descriptive: studies involving the collection of data in order to test hypotheses or to answer questions concerning the current status of the subjects of the study. Exploratory: studies conducted into an issue or problem where there are few or no earlier studies to refer to. The focus is on gaining insights and familiarity for later investigation. Correlational: The basic question for descriptive research is - "What are the values of a number of variables for a given sample of subjects. The basic research question for correlation research is - What is the relationship between two or more variables for a given set of subjects. Notice that we said relationship between variables and not the effect of one variable on another variable. In descriptive research we are just describing our subjects in terms of one or more variables, while in correlational research we are looking at the relationship between the variables. Correlational: The basic question for descriptive research is - "What are the values of a number of variables for a given sample of subjects. The basic research question for correlation research is - What is the relationship between two or more variables for a given set of subjects. Notice that we said relationship between variables and not the effect of one variable on another variable. In descriptive research we are just describing our subjects in terms of one or more variables, while in correlatio

《Python数据科学手册》机器学习部分的练习文件，使用Jupyter Notebook编写。

医学科学数据共享与使用的伦理要求和管理规范(九)医学科学大数据及其属性.pdf

MPP-E1180：协作社会科学数据分析简介 研究项目：Meilin Möllenkamp & Nicolas Rosemberg ================ R 版本 3.1.1 (2014-07-10) 版权所有 (C) 2014 统计计算平台 R 基金会：x86_64-apple-darwin13.1.0（64 位） R Studio 版本 0.98.1056 – :copyright: 2009-2013 RStudio, Inc. R 核心团队（2014 年）。 R：一种用于统计计算的语言和环境。 R 统计计算基金会，奥地利维也纳。 URL 。 风格指南：我们使用来自Hadley Wickham 的风格指南。 请在以下位置报告任何错误或建议： : 使用此存储库的说明： 除了自述文件，我们的存储库“FinalProject”包含两个 BibTeX 文件、一个 R 文件、两个