飞行数据分析 我们的数据集包含有关2013年从纽约出发的所有航班的信息，总共包含约336,776个航班。 软件和库： Jupyter笔记本 Python 3.x 脾气暴躁的 大熊猫 MatplotLib 海生 熊猫分析 该数据集由以下变量组成： 年：2013 月：1-12 日期：每月的某天（1-31） dep_time：出发时间，当地时区 sched_dep_time：预定出发时间 dep_delay：出发延迟时间（以分钟为单位），负数表示提早出发 arr_time：到达时间，本地时区 sched_arr_time：预定到达时间 arr_delay：到达延迟（以分钟为单位），负数表示提前到达 载体：两个字母的缩写 航班：航班号 tailnum：平面尾号 原点：原点的机场代码 dest：目的地的机场代码 air_time：在空中停留的时间，以分钟为单位 距离：飞行距离，以英里

英国脱欧公投日富时100高频数据分析 抽象的 本文涉及使用随机过程中的布朗运动来估计波动率。该模型遵循随时间变化的布朗运动的形式：$ dP_ {t} = \ mu_ {t} dt + \ sigma_ {t} dB_ {t} $，其中$ P_ {t} $表示对数价格，$ dP_ {t} $是收益，$ \ sigma_ {t} $是半-。根据[@ Alvarez2011]的研究，瞬时波动率由Semi-martingale $ \ sigma ^ {（p = 2）} _ {t} $计算得出，其中$ p = 2 $是二次方差。随时间变化的布朗运动模型包括波动率，其中当股价，尤其是买入和卖出反弹中的微观结构噪声已显示出来时，估计员会提供波动性。瞬时波动率是根据时间相关的布朗运动模型建立的，瞬时波动率具有估计量。在不同时间间隔内从英国股票指数，FTSE 100的买入和卖出价等高频数据中发现的已实现波

蛇管 snakePipes是使用构建的灵活而强大的工作流程，可简化NGS数据的分析。 可用的工作流程 DNA映射* 芯片序列* mRNA序列* 非编码RNA-seq * ATAC序列* 核糖核酸序列 嗝 全基因组亚硫酸氢盐Seq / WGBS （*在“等位基因特定”模式下也可用） 安装 Snakepipes使用conda进行安装和相关性解析，因此您需要先 。 之后，只需运行以下命令： conda create -n snakePipes -c mpi-ie -c bioconda -c conda-forge snakePipes 这将创建一个新的conda环境，称为“ snakePipes”，其中安装了snakePipes。 然后，您将需要创建各种工作流程所需的conda环境。 为方便起见，我们提供了snakePipes命令： conda activate snak

SQL-for-Data-Analytics：借助SQL的功能执行快速而有效的数据分析

brazil_forest_fires 使用来自Kaggle的巴西森林火灾数据集对巴西森林火灾进行数据分析 去做 读取csv文件，并显示。 是一千个运算符 获取数据形状 获取数据的标题 描述数据包括所有 检查是否缺少任何值 将数据分成较小的子集 删除行数为零的行 用nan替换零 用Nan删除行 获取新数据集的形状 描述新的数据集，包括所有 创建数据子集 每月查找森林火灾-按月分组 重新索引生成的序列-我们需要将月份保存在唯一列表中 每月将目录林转换为数据框 使用googletrans将月份翻译成英文 剧情

图书馆大数据分析 　　图书馆大数据分析初始阶段是针对华中科技大学出版社的教材《Python语言程序设计基础》和《R语言程序设计基础》设计的应用案例，项目的目标是收集更多的图书馆大数据分析开源的数据集、需求和实现样本，为开展大数据技术的学习、研究提供实例，也鼓励将本项目的资源应用到实际的图书馆大数据分析。 　　随着数字化图书馆的运行，图书馆积累了大量的读者借阅书籍、检索文献的数据。随着大数据技术的发展，人们开始关注如何利用这些数据为读者提供更加高级、周到的服务。 　　在大数据环境下，图书馆及其服务也必将产生新的巨大变化，深层次的服务功能可以通过大数据技术的运用加以实现。主要体现在两个方面： 　　(1)提供以人为本的个性化服务。在大数据的支持下，髙细腻的个性化服务能够得到更加有效的开展。图书馆可以基于不同个体的个性特点、性格偏好提供定制式的个体服务，如个性化图书推荐。也可根据热门书籍的分析，为

从Excel开始 项目概况 目的：此分析将显示与启动日期和资金目标有关的不同活动。 分析与挑战 根据启动日期进行结果分析：从Kickstarter工作表创建了一个数据透视表，可以在（按启动日期的剧院结果）工作表中找到数据透视表，根据父类别过滤数据透视表，将数据透视表中的列过滤为仅显示（成功，失败和取消），（年）列将显示（数据处理的转换），在（父类别）和（年）的数据透视表上添加了过滤器。 父类别仅显示（剧院）。 添加了行标签列，该列显示了一年中的月份，并且活动结果按从大到小的顺序进行排序，因此（成功）列成为第一行，创建了折线图，以便数据透视表显示结果与发布月份，折线图称为（基于发布日期的剧院结局）。 基于目标的结果分析：创建了名为（基于目标的结果）的新表，该表包括以下列（目标，成功次数，失败次数，已取消数量，项目总数，成功百分比，失败百分比，已取消百分比），十二行显示以下内容（少于1000,

mogutda ：Python中的拓扑数据分析 介绍 mogutda包含Python代码，这些代码演示了在拓扑数据分析（TDA）应用程序中代数拓扑的数值计算。 其核心代码是涉及隐式复数的数值方法，以及对同源性和贝蒂数的估计。 拓扑数据分析旨在研究数据的形状，并从中得出一些见解。 许多机器学习算法都处理距离，这非常有用，但是却错过了数据可能携带的几何信息。 历史 该软件包中的代码是作为我博客中一些帖子的演示而开发的。 它不是设计成Python包，而是教学法的代码集。 （请参阅： 。）但是，代码和博客文章出人意料地流行。 因此，我将代码模块化到包 。 （或相应的存储库： ）但是， mogu只是具有很多依赖关系的不相关的数字例程的集合，但是TDA的一部分可以是非常独立的。 为了向其他研究人员和开发人员提供一个独立的程序包，该程序包紧凑（无需加载不必要的替代程序包）并且高效，我决定分别对T

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