作者：星安果 来源：AirPython 上一篇python办公自动化之Excel（上）文章中，我们聊到使用 xlrd、xlwt、xlutils 这一组合操作Excel 的方法。本篇文章将继续聊另外一种方式，即：openpyxl。 不得不 ...
2020-10-30来源：网络 Linux是一个强大的操作系统，这篇文章收集了6个你可能没有用过的Linux命令，但却相当的有用，供大家参考。 1）bc 这个Linux命令用于精度比较高的数学运算。如：开平方根等。下面利用bc ...
2020-10-29英文：Ordered dict surprises （https://nedbatchelder.com//blog/202010/ordered_dict_surprises.html） 作者：Ned Batchelder 译者：豌豆花下猫 来源：Python猫 从python 3.6 开始，常规 ...
2020-10-29作者：小伍哥 来源： AI入门学习 今天给大家纤细介绍下python中的随机模块，随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。平时数据分析 ...
2020-10-28作者：小伍哥 来源： AI入门学习 这篇文章继续给大家介绍python中的随机模块，随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。平时数据分析各 ...
2020-10-28编译：刘早起(有删改) 来源：towardsdatascience、GitHub等 在使用python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文 ...
2020-10-27作者：小伍哥 来源：AI入门学习 上次出了一个在网站「Flourish」画动态条形图的文章【动态条形图视频教程】，需要登录网址很多人可能觉得不方便，现在有大佬出了个python包，只需几行代码就能搞定动态条形图 ...
2020-10-26作者：刘早起 来源：早起Python 大家好，又到了python办公自动化专题。今天讲的是各位一定会接触到的PDF转换，关于各种格式的文件转换为PDF有很多第三方工具与网站可以实现，但是使用Python的好处不仅可 ...
2020-10-23作者：刘早起 来源：早起Python pandas是python数据科学中的必备工具，熟练使用Pandas是一名优秀的数据分析师傅的必备技能。在之前我曾将Pandas数据处理中的常用操作已习题的形式整理为Pand ...
2020-10-21作者：丁点helper 来源：丁点帮你 前面两篇文章初步介绍了生存分析基本入门的内容，今天我们来看看实际应用中怎么估计生存率。具体的方法和术语我们先不讲，首先来看例子。 案例：为了解肺癌患者接 ...
2020-10-20作者：接地气的陈老师 来源：接地气学堂 一提人工智能大数据，必有人提啤酒与尿布，有意思的是，都2020年了，还有人信这个老掉牙的都市传说。今天我们系统讲解一下。 1站在背后的关联规则 支持啤 ...
2020-10-19作者：刘早起 来源：早起Python 最近有一个粉丝问过我一个问题，觉得挺有意思，分享给大家。经过简化后大概就是有一个长这样的时间序列数据 ...
2020-10-19作者：豌豆花下猫 来源：Python猫 我之前的一篇文章，带大家揭晓了python 在给内置对象分配内存时的 5 个奇怪而有趣的小秘密。文中使用了sys.getsizeof()来计算内存，但是用这个方法计算时，可能会出现 ...
2020-10-16作者：刘早起 来源：早起Python 大家好，又到了python办公自动化专题。要说在工作中最让人头疼的就是用同样的方式处理一堆文件夹中文件，这并不难，但就是繁。所以在遇到机械式的操作时一定 ...
2020-10-15作者：豌豆花下猫 来源：Python猫 一般而言，编程语言中使用分号“;”来实现两种目的： 作为语句分隔符：使用分号来分隔语句（statement），这样就能在一行代码中书写多条语句（一行多句） ...
2020-10-14作者：刘早起 来源：早起Python 爬虫是Python的一个重要的应用，使用Python爬虫我们可以轻松的从互联网中抓取我们想要的数据，本文将基于爬取B站视频热搜榜单数据并存储为例，详细介绍Python爬虫的基本 ...
2020-10-13作者：豌豆花下猫 来源：Python猫 在写 python 项目的时候，我们可能经常会遇到导入模块失败的错误：ImportError: No module named \'xxx\'或者ModuleNotFoundError: No module named \'xxx\'。 导 ...
2020-10-12作者：豌豆花下猫 来源：Python猫 在这篇文章里，我们会聊一聊为什么 Python 决定不支持 switch 语句。为什么想要聊这个话题呢？主要是因为 switch 在其它语言中太常见了，而python却不支持，这样的独特 ...
2020-10-10作者：陈熹 来源：早起Python 大家好，在之前的办公自动化系列文章中我们已经详细介绍了如何使用python批量处理PDF文件，包括合并、拆分、水印、加密等操作。 今天我们再次回到PDF，详细讲解如何使用 ...
2020-09-30来源：AI入门学习 列表是python里很重要的数据类型，其中的方法总共有11个，数量掌握这些方法，对数据的处理效率会大大提高，现在分享给大家。 print(dir(list()))#查看列表的方法 [ ..., \'append\', \'c ...
2020-09-29在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
2025-11-06在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
2025-11-06在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中（如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”），卡方检验 P 值与 OR 值（比值比，Odds Ratio）是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值，不在于复杂的模型公式，而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材：CDA教材一级：商业数据分析（2025）__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代，数据挖掘不再是实验室里的技术探索，而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）训练过程中，开发者最常困惑的问题莫过于：“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时，他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点，理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是：stats.ttest_rel（配对 ...
2025-11-03在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中，“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中，“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”，直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
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