关键词分析 python解读_python经典例题(2024年12月精选)
985博士在读:复杂网络分析全攻略 个人985博士在读,专注于社会网络分析和复杂网络建模。 熟练掌握Python、networkx、igraph和gephi等工具,进行复杂网络分析。擅长节点中心性、社区划分、社区发现(如Louvain算法)、聚类、动态社区划分以及链路预测等。 针对关键词共现网络、合作网络、专利网络和交通网络等,提供L空间和P空间分析,以及引力模型研究。 砩𒁦㒦祈析、级联失效、抗毁性分析以及SIR等菲涅尔模型和脉冲编码调制仿真设计也是我们的专长。 蠥﨧化图形、网络分析、社会网络分析、产品空间以及复杂网络分析等,我们都能提供生动的图例展示。
禁区巨蟒:颜料师的奇幻冒险 最近,一位颜料师独自闯入无人禁区哀牢山原始森林的视频引起了广泛关注。在赞叹颜料师胆量的同时,我们也提醒大家,千万不要独自前往这些充满未知危险的原始森林禁区,毕竟生命是最宝贵的。 那么,如果这位胆大的颜料师真的遇到了史前巨蟒,会是什么情景呢?颜料师会吓得胆颤心惊吗?让我们一起来想象一下。 Midjourney prompt咒语关键词分析: :A realistic giant python pierces the edge of a green lake in the primeval forest, the lake is foggy and floating, and there is a tiny male explorer sitting in a black rubber tire inner tube with a paddle paddling, floating on the lake(一条逼真的巨蟒穿行于原始森林中绿色的湖边,湖面迷雾漂浮,有一位微小的男性探险家坐在黑色橡胶轮胎内胎里,划着桨,漂浮在湖面上) 異:Misty foggy(朦胧的雾气) 在这片神秘的原始森林中,颜料师独自一人划着桨,漂浮在湖面上。突然,一条巨大的史前巨蟒从湖边穿行而过,它的鳞片在阳光下闪闪发光,显得格外诡异。颜料师的心跳瞬间加速,他紧紧抓住桨,生怕巨蟒会突然扑上来。 在这个奇幻的冒险故事中,颜料师的勇气和智慧将是他能否安全逃脱的关键。让我们一起期待他的命运如何。
数据分析大咖都在读哪些书? 嘿,大家好!我是阿提,一名在职的数据分析师。最近很多朋友问我,想转行做数据分析或者提升自己的数据分析技能,该看哪些书。今天我就来给大家推荐几本数据分析界的大咖们都在看的书,希望对你们有帮助! 《数据之美》 这本书教你如何制作完美的可视化图表,挖掘大数据背后的意义。它循序渐进、深入浅出地讲解了数据可视化的步骤和思想,真的是一本宝藏书籍。 《用数据讲故事》 这本书从数据可视化和故事两个关键词出发,讲解了如何把枯燥的数据变成生动的图表,然后串联成自己的想法。对于那些喜欢讲故事的人来说,这本书简直是神器。 《数据化管理》 这本书以故事的形式介绍了传统零售及电商的数据分析指标及方法,浅显易懂,特别适合对零售感兴趣的新手入门。 《精益数据分析》 犨🙦줹橀用于那些想要深化提升数据分析业务技能的人。它更偏重业务方面,对于那些渴望培养业务洞察力的数据分析师来说,这本书会有很大的帮助。 《谁说菜鸟不会数据分析》 抨🙦줹槉멀合数据分析的初学者。它采用菜鸟与数据行家一问一答的方式,串联起整个故事。书中还涉及到Excel公式和数据可视化表格的应用,都是一些比较基础的操作方法。 《Python编程从入门到实践》 𛊨🙦줹槚编程教学之道,一是重在实践,二是循序渐进。通过巧妙的实战项目,激发和保持学习的热情,让学习渐入佳境。无论你是初次尝试编程,还是打算拥抱人工智能,这本书都会成为你的最佳起点。 《Python学习手册》 如果你想动手编写高效、高质量并且很容易与其他语言和工具集成的代码,这本书将快速地帮助你利用Python提高效率。本书基于Python专家的流程培训课程编写,内容通俗易懂。 《统计学入门很简单》 这本书主要面向那些想要从日常繁忙的工作生活中抽出一点时间来了解如何处理信息的人。它用容易理解的方式(图解)教会科学决策工具! 希望这些书能帮到你们,每天进步一点点,跟着阿提,从0到1带你成为数据分析大佬!
数据分析培训,避坑指南! 达内教育 费用:3600-14000+元 关键词:性价比 륌大青鸟 费用:4000-17000+元 关键词:口碑 为峰 费用:4000-17000+元 关键词:服务 𝥯如荷 费用:3850-15000+元 关键词:就业推荐 千锋教育 费用:3760-14000+元 关键词:性价比 赛诚教育 费用:3500-12000+元 关键词:教学 㥍讯教育 费用:3600-16000+元 关键词:口碑 云和数据 费用:4000-16000+元 关键词:出名 袀릱智动力 费用:3500-12000+元 关键词:师资好 黑马程序 费用:3680-14000+元 关键词:氛围好 在选择数据分析培训机构时,一定要谨慎。市面上很多培训机构只教授一些基础的Excel和Python爬虫技能,技术含量较低,培训周期短(通常两三个月),收费却很高(通常两三万),明显是在割韭菜。尽量选择有牌面的大型机构,培训周期完整6个月,收费在2万块钱左右,这样才有赢面。 ☘一个培训机构是否靠谱,不是由培训机构自己说的算,而是由学员评价和真实市场反馈来决定。能否让学员顺利转行、跳槽加薪、技能提升,才是衡量课程的关键指标。 ⭐以下是一些机构的所在城市,供大家参考: 北京4家、上海4家、重庆2家、天津2家、广州4家、深圳2家、西安3家、福州2家、太原4家、沈阳2家、南昌2家、石家庄4家、成都3家、郑州3家、青岛3家、武汉3家、昆明2家、厦门3家、济南3家、长沙3家、合肥3家、杭州4家、南京3家、苏州2家、太原2家、东莞2家、福州2家、哈尔滨2家、青岛3家、无锡1家、宁波1家、呼和浩特1家。
0基础如何快速入门数据分析? 很多朋友问我,如何从零开始学习数据分析?特别是文科生,担心自己理科思维跟不上。其实,没有什么知识是天生就会的,最好的方法就是勇敢尝试。 数据分析入门其实很简单 初学阶段:Excel 首先,掌握Excel的基本功能是关键。以下这些关键词你一定要掌握:透视表、筛选、多列排序、折线图、直方图、双坐标图、数据导入分隔设置、VLOOKUP、SUM、COUNT函数、冻结首行。这些功能足够你应付日常的数据分析工作。 进阶学习:Sql Sql语言相对容易上手,但精通需要时间。建议先去w3school看看基本语法,然后自己练习。牛客网上有各种学习阶段的大厂面试题,可以巩固和加强你的学习。 业务指标 了解一些基本的业务指标,比如PV/UV、日活/月活、次日留存、ARPU、转化率。这些指标是数据分析师必须掌握的。 常用分析方法 掌握一些基本的分析方法,比如对比、细分、漏斗、RFM。这些方法可以帮助你更好地理解数据。 再进阶学习:Python Python的学习需要花一些时间,但并不难。入门可以看看《利用Python进行数据分析》,然后跟着廖雪峰老师的教程边做边练。熟悉基本语法后,再学习pandas、numpy、matplotlib。 Shell命令 掌握一些常用的Shell命令,比如cat、wc、grep、sed、sort、uniq、awk。这些命令在数据分析中非常实用。 常用统计指标 了解平均值、中位数、p值等基本的统计指标。这些指标可以帮助你更好地理解数据的分布和变化。 数据挖掘常用算法 学习一些数据挖掘的常用算法,比如线性回归、kmean聚类、逻辑回归、贝叶斯。这些算法可以帮助你进行更深入的数据分析。 总结 最难的不是怎么学,而是你有没有从现在开始行动。如果你自学一段时间后发现比较吃力,可以考虑报个班。总之,有付出才会有收获,希望大家都能早日成功!
西湖评论分析,Python来助力! 本项目旨在通过Python对杭州西湖景点的用户评论进行情感分析和主题建模,数据集包含8800条用户评论。 砦𐦍析流程: 文本预处理:将评论转换为适合分析的格式。 分词:使用jieba库进行分词。 词频统计:统计每个词的频率。 可视化:绘制词云图,直观展示关键词。 情感分析:判断评论的情感倾向。 主题建模:通过主题模型分析评论的主题。 🐨ጧ異:Jupyter Notebook 项目报告:包含数据集、分析代码、停用词列表和词云图背景图。 代码示例: 分词与词频统计 ```python import jieba from collections import Counter def load_stopwords(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = set([line.strip() for line in f]) return stopwords stopwords_file_path = "停用词列表.txt" stopwords = load_stopwords(stopwords_file_path) def tokenize_and_remove_stopwords(text): words = jieba.lcut(text) words = [word for word in words if word not in stopwords] return ' '.join(words) ``` 情感分析与主题建模代码将在后续章节中详细展示。
数据分析图 技术栈:Python、request爬虫、wordCloud词云、snownlp情感分析 实现过程: 1️⃣ 评论爬取:通过爬虫从京东网站爬取电脑评价数据。 2️⃣ 数据清洗:对爬取的评论进行分词、停词处理,统计高频词汇。 3️⃣ 词云可视化:使用wordCloud生成词云图,直观展示评论中的关键词。 4️⃣ 情感分析:利用snownlp对评论进行情感分析,区分积极、中性、消极评论。 5️⃣ 图表展示:生成情感分析图和饼图,展示各类评论的比例。 评论情感分析结果: 积极:83.41% 中性:4.97% 消极:11.62% 评论内容分析: 通过分析评论内容,可以发现用户对电脑的外观设计、性能、使用体验等方面都有不同的评价。积极评论主要关注电脑的性能和外观,中性评论则较为客观,消极评论则主要集中在电脑的使用体验和性价比上。 可视化展示: 情感分析图:直观展示积极、中性、消极评论的比例。 饼图:展示各类评论在所有评论中的占比。 通过这些可视化和数据分析,可以更好地了解用户对京东电脑的评价情况,为企业提供有价值的反馈和参考。
简历个人优势文案,轻松脱颖而出 1. 性格闪光点, 轻松抓住HR的心 2. 精湛技能加持, 助力职场腾飞 3. 熟练掌握XXX, 提升项目效率XX 4. 你拥有卓越的沟通能力, 曾在跨部门项目中凭借高效沟通, 助力团队解决关键难题, 提升项目进度20 5. 我拥有独特的创新思维, 致力于在未来职场中不断挑战自我, 实现更高成就 6. 你精通专业技能, 总能在复杂问题中找到解决方案 7. 在某次项目中, 你通过数据分析发现关键问题, 推动业绩增长了20 8. 无需特长也能闪耀, 你全科稳健, 潜力无限, 快速实践新事物 9. 零基础也不怕, 你自驱力强, 用户思维敏锐, 成长空间无可限量 10. 你对新事物充满好奇, 紧跟热点, 勇于挑战, 上进心十足 11. 他不仅学习常规技能, 还精通Python, 数据统计、分析、结案样样行 12. 我的工作, 沟通核心事宜, 拓展市场, 作用非凡 13. 客户对你评价颇高, 团队合作紧密, 表达流畅, 协作无间 14. 用灵魂笔触, 让自我评价闪光, 记得好好打磨 15. 关键词、专业、职场, 三步走, 让你简历大放异彩 16. 模版来袭, 助你简历升级, 轻松脱颖而出 17. 把你的成就放在简历的最前, 技能也不落下, 每个项目都是亮点 18. 用数据说话, 让HR一眼就看到你, 脱颖而出不再是梦
手把手教你如何快速找到Stata命令 最近有不少朋友问我如何找到Stata命令,其实我自己也在不断摸索中。虽然自己用的都是现成的命令,没有编过新命令,而且以前学的命令也大部分都忘了,但我还是想分享一些实用的方法,特别是适合新手的。 利用好公主号 微信其实是个找资源的宝地。你可以在搜索栏里输入关键词,就能找到很多相关的公主号。推荐几个: 计量经济圈 计量经济学 stata连享会 stata and python数据分析 医咖会 关注Stata连享会 这是连玉君老师团队创办的,微信、CSDN、简书都有。特别是CSDN的界面比较舒服,而且这里还做了个Stata连享会的链接汇总、视频教程、常用软件、精彩推文等等。此外,微博也可以关注连老师@连玉君。 期刊论文的附件 很多论文会附带附件,上面有数据及处理过程。你可以找用同种方法的论文,然后学习它的do文件。比如,中国工业经济的附件是全部公开的,可以进它的官网找相应论文,然后下载附件学习。 利用经管之家等网站 经管类的同学应该都知道这个网站。你可以在上面搜索之前的回答,也可以自己提问题。数据、计量等问题都可以在上面找到答案。此外,简书、CSDN、小破站上也有很多计量文章,可以进行搜索。 陈强老师的高级计量经济学及Stata应用 这本书里基本能找到大部分的基础命令。经管之家和CSDN都能下载到这本书。 希望这些方法能帮到大家,找到自己需要的Stata命令!𛀀
如何用Python生成简单词云 最近很多同学都在忙着毕业论文,真是让人头疼啊!不过,我有个小妙招,可以给论文加点料——生成一个词云!这样不仅能让你的论文看起来更酷炫,还能直观地展示关键词。下面我就分享一下用Python生成词云的小代码,绝对简单易懂,赶紧拿走不谢! 准备工作 首先,你需要准备好一段文本。比如,你可以从论文的某个部分提取关键词,或者干脆写一段总结性的文字。然后,把这个文本保存到一个txt文件中。 代码实现 𛊦夸来,我们来看看具体的代码吧: 导入需要的库 首先,你需要导入几个库:jieba(用于分词)、Wordcloud(用于生成词云)和matplotlib(用于显示词云)。 读取文本 打开你刚才保存的txt文件,读取里面的内容。这里我们用open函数,指定路径和编码方式。 分词 用jieba库对文本进行分词,然后把分词结果用空格连接起来。这样我们就能得到一个没有空格的文本串。 设置停用词 停用词就是那些对我们分析没有帮助的词,比如“的”、“在”之类的。你可以从网上找一个停用词列表,或者自己定义一些。把这些停用词保存到一个txt文件中,然后读取这个文件。 生成词云 最后一步就是生成词云啦!用Wordcloud库创建一个Wordcloud对象,设置一些基本参数,比如字体、最大词汇量、宽度和高度等。然后调用generate方法生成词云。 显示和保存 用matplotlib库显示生成的词云,并保存为一个图片文件。这里我们指定保存路径和分辨率(dpi),这样生成的图片会更清晰。 小结 就这么简单!几步操作就能生成一个酷炫的词云,是不是很方便?赶紧试试吧,让你的毕业论文在众多论文中脱颖而出! 希望这个小技巧能帮到你们,祝大家毕业顺利!如果需要更多帮助,欢迎留言哦!
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