在新生儿出生率数据集上使用Logistic回归模型对新生儿是否需要急救进行预测。回答以下问题:(1)通过调用系数函数和概要函数，尝试对自变量系数进行解释，并通过残差概要、伪R-平方、AIC准则对模型质量进行评价;(2)通过准确率和召回率、输出概率的双密度图对分类器性能进行评价。 在数据科学领域，Logistic回归模型是一种常用的方法，用于处理因变量为二分类问题的情况。在此背景下，东北大学的数据科学导论课程中，学生面临的一项平时作业涉及新生儿出生率数据集，并应用Logistic回归模型对新生儿是否需要急救这一问题进行预测。该作业要求学生不仅建立模型，还需要对模型的系数进行解释，并通过统计指标来评价模型的质量。 系数函数是用于获取Logistic回归模型中各个自变量的系数值。这些系数值反映了自变量对因变量的影响程度。在解释这些系数时，需要考虑它们的符号和大小。正系数意味着随着该自变量的增加，新生儿需要急救的概率增加；负系数则相反。系数的绝对值大小表明了影响程度的强弱。 概要函数通常指模型摘要，它提供了关于模型拟合度的各种统计指标，如伪R-平方、AIC准则等。伪R-平方与线性回归中的R-平方类似，用于衡量模型对数据变异性的解释程度，但需要注意的是，伪R-平方并不是真正的R-平方，它的值域是0到1，值越接近1，说明模型的拟合效果越好。AIC准则（赤池信息准则）用于模型选择时，它通过在拟合度与复杂度之间进行权衡来选择模型，AIC值越小，模型被认为越好。 对于模型质量的评价，除了上述统计指标外，还需要关注残差。残差概要可以帮助我们检查模型的残差是否满足一些基本假设，例如残差的独立性和正态性。通过分析残差，可以发现模型是否需要进一步的改进或变换。 准确率和召回率是分类问题中常用的评价指标。准确率指的是在所有被模型预测为正例的样本中，真正为正例的比例；召回率则是指在所有真正为正例的样本中，被模型正确预测出的比例。这两个指标有助于我们从不同的角度评估分类器的性能。输出概率的双密度图是一种可视化方法，它展示了模型对正负样本的概率分布情况，可以帮助我们直观地了解模型的预测性能。 该作业不仅要求学生掌握Logistic回归模型的建立过程，还要求能够从统计学角度对模型进行深入分析和评价。这不仅包括系数的解释和模型拟合度的评估，还包括对残差分布的检查，以及最终通过准确率、召回率等指标综合评价模型的预测能力。通过对新生儿是否需要急救进行预测，学生能够更好地理解数据科学在实际问题中的应用，以及如何使用统计模型来辅助决策过程。

本文详细介绍了如何利用Python和FactSet Revere全球供应链数据库，复现丁浩员等在《经济研究》2024年第8期文章中提出的跨国供应链断裂与重构变量的测度方法。文章首先对FactSet数据库的结构和关键变量进行解读，包括company.dta和relations.dta文件中的重要字段。随后，详细解析了断裂（Break）、恢复（Recover）和转移（Transfer）三个核心指标的测度逻辑，并提供了基于Python和Excel的具体实现步骤。文章还探讨了数据预处理、供应链关系筛选、时间顺序调整等技术细节，并针对测度过程中可能遇到的问题提出了解决方案。最后，通过实际代码示例展示了如何从原始数据中提取并计算这些指标，为相关研究提供了可操作的技术路线。 在当今的全球化经济体系中，供应链对于跨国企业来说，是至关重要的一部分。供应链不仅仅是企业内部生产和分销流程的链条，也涉及到企业之间的合作与协同。然而，在面对全球性危机时，供应链往往会出现断裂，这一现象在全球化背景下显得尤为突出，因为任何一个环节的问题都可能引发连锁反应，影响到全球范围内的生产和供应。丁浩员等人在《经济研究》2024年第8期发表的文章中，针对这一现象提出了跨国供应链断裂与重构变量的测度方法。本篇文章便是对于如何运用Python语言和FactSet Revere全球供应链数据库来实现这一测度方法的具体介绍和复现。 文章对FactSet Revere全球供应链数据库进行了详细解读。数据库中包含了大量关于公司及其相互关系的数据信息，其中，company.dta和relations.dta文件涵盖了诸多关键字段，为分析提供了数据基础。通过对这些数据的结构和内容进行深入的探讨，可以更好地理解如何提取和利用这些信息进行后续的供应链分析。 文章的主体内容着重于介绍如何计算三个核心指标：断裂（Break）、恢复（Recover）和转移（Transfer）。断裂指标衡量的是供应链中某一环节因突发事件而中断的情况；恢复指标反映了在中断之后供应链的复原能力；而转移指标则关注的是企业面对供应链问题时，是否会将部分业务转移到其他供应链。每个指标的测度逻辑都有其独到之处，例如，断裂指标可能需要分析特定时间点前后供应链关系的变化，而恢复指标可能需要结合业务连续性计划和实际恢复速度等信息。 为了使读者能够真正理解和运用这些指标，文章不仅提供了理论阐述，还给出了基于Python和Excel的实现步骤。这些步骤详细讲解了数据预处理的方法，包括数据清洗、格式统一、异常值剔除等。在数据预处理之后，文章指导读者如何进行供应链关系的筛选和时间顺序的调整。这些技术细节都是进行供应链分析不可或缺的部分，它们能够帮助研究者更准确地把握供应链的动态变化。 鉴于在测度过程中难免会遇到各种各样的问题，文章还特别提出了解决方案，比如数据缺失和错误处理、指标计算的异常情况应对等。通过这些解决方案，文章为读者提供了一条从数据提取到最终计算出核心指标的清晰路径。 文章通过实际的代码示例，展示了如何从原始数据中提取并计算断裂、恢复和转移这三个指标。这些代码示例不仅帮助读者将理论知识转化为实际操作技能，也为供应链相关研究提供了一套可操作的技术路线。通过这套技术路线，研究者可以更好地分析供应链的稳定性、抗风险能力以及适应能力，为企业的战略决策提供数据支持。 本文通过详细介绍跨国供应链断裂与重构变量的测度方法，为经济学研究提供了新的视角和工具。它不仅加强了对跨国供应链动态变化的理解，也提高了研究者使用数据科学方法分析经济问题的能力。随着全球化的进一步深化，这种分析能力显得愈发重要。

UofG_PGT_IDSS 该存储库包含用于实践从UofG的MSc计算科学的PGT学习过程中从数据科学与系统概论课程获得的知识的代码。 请注意，该代码是根据。 注意力 可以在Visual Studio代码（如果支持）中打开和编辑IPYNB文件。 到2021年3月31日，使用代码编辑器（版本：1.55.0）看起来一切都很好。 作为一种选择，您还可以在Anaconda中使用Jupyter Notebook。 下表列出了开发中使用的主要软件包。 姓名 版本 Python 3.8.8 1.0 1.0 matplotlib 3.3.4 麻木 1.20.1 大熊猫 1.2.3 科学的 1.6.1

python数据科学入门：NumPy与Pandas基础 描述： 该资源为初学者提供了NumPy和Pandas这两个Python库的基础知识，涵盖了数组操作、数据结构、数据清洗和预处理等核心概念，适用于希望进入数据科学领域的学习者。

在当今数字化时代，数据科学、数据分析以及人工智能已经成为了推动社会进步的重要力量。了解和掌握分布分析是学习这些领域必备的基础知识之一。分布分析，主要是研究数据如何在不同的情况下分布，这对于建立统计模型、进行预测分析以及理解数据的基本特性至关重要。本知识汇总将详细解析分布分析的核心概念，方法论，以及在数据分析和人工智能中的应用。 我们要明确数据分布的概念。数据分布是指数据集中各个数值出现的概率分布情况，反映了数据的集中趋势、离散程度和分布形态等特征。了解数据分布有助于我们判断数据集的特性，例如，是否对称、峰度如何、是否存在异常值等。 常见的数据分布类型包括：正态分布、二项分布、泊松分布、均匀分布等。正态分布是最为常见的一种连续分布，它在自然界和社会现象中广泛存在，例如人的身高、智力测试成绩等。二项分布则是离散分布的一种，它描述了固定次数的独立实验中成功次数的概率分布，例如投硬币的正面朝上的次数。泊松分布通常用于描述在固定时间或空间内随机事件发生次数的分布，如某段时间内电话呼叫的次数。均匀分布指的是一组数据在给定范围内以相同概率出现的分布形态。 在进行分布分析时，我们常用到的统计量包括均值、中位数、众数、方差、标准差和偏度与峰度等。均值反映了数据集的集中趋势，中位数和众数则体现了数据集的中心位置。方差和标准差衡量了数据的离散程度，而偏度描述的是分布的对称性，峰度则反映了数据分布的尖峭或扁平程度。 在数据分析过程中，分布分析也扮演着重要角色。当我们进行数据探索性分析时，绘制直方图、箱型图等工具可以帮助我们直观地看到数据分布的特征。直方图通过将数据分组并统计每个组内数据点的数量来展示数据分布，箱型图则通过显示数据的四分位数、中位数以及异常值来概括数据分布特征。这些分析方法和图表对于数据清洗、异常值检测以及后续的模型选择和验证都有指导作用。 在人工智能领域，分布分析的理论和技术同样不可或缺。机器学习模型的参数估计和评估经常需要用到分布分析的相关知识。例如，在使用最大似然法进行参数估计时，需要假设数据符合特定的概率分布；在贝叶斯统计中，后验分布的推导依赖于数据和先验分布的结合。此外，深度学习中的正则化技术和概率图模型也与分布分析紧密相关。 为保证数据分析和人工智能模型的有效性，研究者和工程师需要对数据的分布进行详尽分析，确保数据满足模型假设或者在必要时对数据进行变换，以达到预期的分布形式。通过对数据分布的分析和理解，可以为数据的预处理、特征选择、模型评估提供理论基础和实际指导。 为了持续更新这些知识，学习者需要不断关注最新的学术研究、技术动态和行业应用案例。随着数据科学领域的发展，新的分析方法和技术不断涌现，对分布分析的深入理解将使我们在数据分析和人工智能领域中保持竞争力。通过学习和应用这些知识，我们可以更好地从数据中提取信息，做出更加科学的决策。

内容概要：《2025大白话人工智能大模型》一书详细介绍了人工智能大模型的应用领域和技术细节。书中涵盖了从科研到娱乐、医疗、教育等多个领域的具体应用场景，如模拟与预测复杂现象、生成音乐和剧本、优化生产流程、辅助医学诊断等。此外，还探讨了大模型的核心技术，包括但不限于Transformer架构、自注意力机制、多头注意力、词嵌入、预训练与微调、零样本和少样本学习、提示工程、温度参数调节等。书中通过生动的例子解释了复杂概念，如用城堡比喻AI系统的安全性，用分糖游戏讲解偏见缓解，用闯关练武说明课程学习的重要性等。同时，也涉及了模型优化技术，如蒸馏、稀疏化、量化、MoE等，以及安全性和伦理考量，如红队测试、对抗攻击防护、公平性和可解释性等。 适用人群：对人工智能感兴趣的读者，尤其是希望深入了解大模型工作原理及其广泛应用的技术爱好者、科研人员、开发者及学生。 使用场景及目标：①科研人员可通过大模型进行数据分析与挖掘，模拟预测科研现象；②娱乐产业从业者可利用大模型生成创意内容，提升作品质量和用户体验；③制造业可借助智能云平台优化生产流程，降低运营成本；④医疗行业能通过大模型提高诊断准确性和个性化治疗水平；⑤教育领域

在本项目中，通过数据科学和AI的方法，分析挖掘人力资源流失问题，并基于机器学习构建解决问题的方法，并且，我们通过对AI模型的反向解释，可以深入理解导致人员流失的主要因素，HR部门也可以根据分析做出正确的决定。

泰坦尼克号数据集是数据分析和机器学习领域中一个著名的案例研究材料，它源自于1912年发生的泰坦尼克号沉船事件。这个数据集包含了乘客的个人信息、票务信息以及生存情况等，被广泛用于数据科学竞赛和教学。通过分析这些数据，研究人员和数据科学家可以尝试构建预测模型，用于预测乘客是否在灾难中幸存。 泰坦尼克号数据集通常包含以下字段：乘客ID、生存（Survived）、等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数（SibSp）、父母子女数（Parch）、票号（Ticket）、票价（Fare）、舱位（Cabin）和登船港口（Embarked）。这些字段为研究者提供了多种分析角度，比如性别、社会经济地位、家庭大小以及登船位置等，它们可能都与乘客的生存几率有关。 在进行泰坦尼克号数据分析时，数据预处理是一个重要的步骤。首先需要检查数据集中的缺失值，例如年龄、登船港口和舱位信息可能缺失。然后决定如何处理这些缺失数据，比如使用均值填补、中位数填补或模型预测等方法。接下来，数据清洗还包括将非数值型数据转换成数值型数据，例如对性别进行编码，将“男”、“女”转换为数值1和0。 在数据分析阶段，研究者可以性统计来了解数据的分布，例如计算生存者的平均年龄、不同等级的乘客生存率等。通过可视化手段，如直方图、箱型图、散点图等，可以直观地展示数据特征和潜在的模式。探索性数据分析（EDA）可以揭示数据中潜在的关联，比如乘客的社会经济地位是否影响了生存几率。 机器学习模型的构建是数据科学解决方案中的核心环节。常见的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等。在训练模型时，研究者需要将数据集分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，并在测试集上评估模型的性能。交叉验证是常用的评估方法，可以减少模型在特定数据集上的过拟合风险。模型的性能评估指标可能包括准确度、精确度、召回率、F1分数等。 模型调优也是提高预测性能的关键步骤。参数优化和特征选择是两种常用的调优方法。参数优化涉及调整模型内部参数以达到最佳性能，如随机森林中的树的数量和深度。特征选择则是筛选出对于预测目标最有帮助的特征，比如在这里可能发现“性别”和“年龄”是预测生存的关键特征。 最终，研究者会使用最佳模型对泰坦尼克号的数据进行预测，并通过模型解释性分析来理解哪些因素对乘客生存影响最大。模型的解释性对于数据分析的可信度至关重要，特别是在需要报告给非专业人员时。 泰坦尼克号数据集的分析和机器学习模型构建不仅是一个技术过程，也是一种对历史事件的探索和对数据科学能力的检验。通过这个案例，数据科学家们可以实践从数据清洗到模型部署的全流程，提升解决实际问题的能力。

《山东大学数据科学导论》课程是一门专为数据科学方向设计的课程，旨在为学生提供数据科学的基础理论和实践技能。课程涵盖了多个关键领域，包括数据预处理、数据建模、自然语言处理以及数据分析等。以下是根据提供的压缩包文件名解析出的相关知识点： 1. **数据排序（sort5个最大.jpg）**： 数据排序是数据处理中的基本操作，这里可能涉及到对一组数据进行升序或降序排列，尤其是选取最大的五个元素。在实际的数据科学项目中，排序经常用于找出异常值、识别模式或进行统计分析。 2. **阅读材料（reading sections）**： - **Section 7.1-7.2**：这部分可能讨论了数据科学中的某个特定主题，如机器学习算法、统计模型或者数据可视化，这些是数据科学核心概念的重要组成部分。 - **Section 12**：没有具体说明，但通常会涵盖高级话题，比如深度学习、大数据处理或数据挖掘策略。 3. **数据建模（03DataModels.pdf）**： 数据建模是数据科学的关键步骤，它涉及创建数据结构来表示现实世界的实体和它们之间的关系。概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型是常见的建模类型，课程可能涵盖了这些内容。 4. **数据预处理（02DataPrep.pdf）**： 数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据转换，它是数据分析前不可或缺的步骤。这部分内容可能会讲解如何使用编程语言如Python或R进行数据预处理。 5. **数据清洗与整合（04DataCleaningAndIntegration.pdf）**： 数据清洗涉及发现和纠正数据集中的错误，而数据整合则是将来自不同来源的数据合并到一起。课程可能涵盖了数据匹配、数据融合以及处理不一致性的话题。 6. **数据科学家的第一个项目（数据科学家的第一个Project.pdf）**： 这可能是指导学生如何从头至尾完成一个数据科学项目，包括定义问题、收集数据、探索性数据分析、建模和结果解释。 7. **自然语言处理（lab 4Natural Language Parsing.pdf, 05NaturalLanguage.pdf）**： 自然语言处理是数据科学中的一个重要分支，涉及文本分析、情感分析、语义理解等。实验可能涉及使用NLP库如NLTK或Spacy进行词法分析、句法分析或语义解析。 8. **Python for Data Analysis（Python_For_Data_Analysis.pdf）**： Python是数据科学中广泛使用的编程语言，这个文件可能详细介绍了如何使用Pandas、NumPy和SciPy等Python库进行数据操作和分析。 这些文件共同构成了一个全面的数据科学课程框架，涵盖了从数据获取、预处理到模型构建和自然语言处理等多个环节。通过学习这些内容，学生可以建立起扎实的数据科学基础，并具备解决实际问题的能力。

Python是当今数据科学领域中最流行的编程语言之一，其简洁的语法和强大的库使其成为初学者和专业人士的理想选择。本教程将带你从零开始，逐步掌握使用Python解决数据科学问题的知识和技能。 "Python0基础入门"部分将介绍Python的基础知识。这包括安装Python环境（如Anaconda或Miniconda）、理解Python的语法结构（如变量、数据类型、运算符、流程控制语句），以及如何使用Python进行基本的文件操作。此外，你还将学习函数的定义和调用，模块的导入，以及面向对象编程的基本概念。 接下来，"科学计算工具入门"部分会引导你了解和使用Python中的科学计算库。NumPy是Python科学计算的核心库，它提供了高效的多维数组对象和大量数学函数。Pandas是另一个重要工具，用于数据清洗、处理和分析，其DataFrame对象使得数据操作变得简单直观。Matplotlib和Seaborn则用于数据可视化，帮助我们更好地理解和解释数据。 在"数学与计算机基础入门"章节，你将重温一些重要的数学概念，这对于理解和应用数据科学算法至关重要。这可能涵盖线性代数（如向量、矩阵、线性方程组）、微积分（如导数、积分）、概率论和统计学基础。同时，你也将学习计算机科学的基础，如算法、数据结构以及如何使用Python实现这些概念。 "统计学"部分将深入到数据科学的核心——数据分析。统计学提供了一套方法来收集、组织、分析、解释和展示数据。你将学习描述性统计（如均值、中位数、模式、标准差），推断性统计（如假设检验、置信区间、回归分析）以及机器学习的基础，如分类、聚类和回归模型。 通过这个课程，你将能够使用Python进行数据预处理、探索性数据分析，执行统计测试，并创建引人入胜的数据可视化。随着对这些工具和概念的熟悉，你将具备解决各种数据科学问题的能力，无论是在学术研究还是在实际工作中，Python都将是你得力的数据工具。记住，实践是提高的关键，所以不要只是阅读，要动手尝试，通过编写代码和解决实际问题来巩固你的学习。