前进的五仔 – 快乐学习

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前 进 的 五 仔 – 快 乐 学 习 跳 至 内 容 首 页 隐 私 政 策 前 进 的 五 仔 快 乐 学 习 首 页 隐 私 政 策 前 进 的 五 仔 快 乐 学 习 技 术 前 沿 6 条 评 论 特 色 排 列 统 计 学 的 奥 妙 ： 揭 秘 数 据 背 后 的 规 律 夜 尽 天 明 2 0 2 3 年 1 2 月 1 2 日 2 0 2 4 年 3 月 7 日 统 计 学 是 一 门 充 满 奥 妙 的 学 科 ， 它 涉 及 到 数 据 的 收 集 、 整 理 、 分 析 和 解 释 。 在 我 们 日 常 生 活 中 ， 不 论 是 经 济 领 域 、 医 疗 健 康 、 社 会 科 学 还 是 自 然 科 学 ， 统 计 学 都 发 挥 着 重 要 的 作 用 。 它 帮 助 我 们 从 海 量 的 信 息 中 提 取 出 有 意 义 的 结 论 ， 为 决 策 制 定 提 供 科 学 依 据 。 无 论 是 商 业 决 策 、 科 学 研 究 还 是 社 会 问 题 ， 统 计 学 作 为 一 门 重 要 的 学 科 ， 扮 演 着 揭 示 数 据 背 后 规 律 的 角 色 。 它 以 其 独 特 的 方 法 和 原 理 ， 让 我 们 能 够 更 加 深 入 地 理 解 世 界 ， 做 出 准 确 的 预 测 和 科 学 的 决 策 。   统 计 学 的 奥 妙 体 现 在 数 据 的 收 集 与 整 理 上 。 数 据 是 统 计 学 的 基 础 ， 而 如 何 获 得 可 靠 的 数 据 是 至 关 重 要 的 。   统 计 学 告 诉 我 们 如 何 设 计 合 理 的 实 验 和 调 查 ， 以 及 如 何 采 样 和 整 理 数 据 。 通 过 精 确 的 数 据 收 集 和 整 理 ， 我 们 可 以 消 除 偏 差 和 噪 音 ， 从 而 得 到 真 实 、 可 靠 的 数 据 集 。   统 计 学 的 奥 妙 体 现 在 数 据 的 分 析 上 。 对 于 庞 大 的 数 据 集 ， 人 类 的 直 觉 和 经 验 往 往 无 法 完 全 洞 察 其 中 的 规 律 和 趋 势 。   统 计 学 提 供 了 多 种 分 析 方 法 ， 如 描 述 性 统 计 、 推 断 统 计 和 回 归 分 析 等 。 这 些 方 法 能 够 帮 助 我 们 从 数 据 中 发 现 不 同 变 量 之 间 的 关 联 性 、 趋 势 和 影 响 因 素 ， 从 而 更 好 地 理 解 数 据 背 后 的 规 律 。   统 计 学 的 奥 妙 体 现 在 数 据 的 解 释 上 。 数 据 本 身 并 不 能 直 接 告 诉 我 们 答 案 ， 它 们 需 要 经 过 统 计 学 的 方 法 进 行 解 释 和 推 断 。   统 计 学 告 诉 我 们 如 何 评 估 数 据 的 可 靠 性 和 代 表 性 ， 如 何 通 过 样 本 推 断 总 体 的 特 征 ， 如 何 给 出 结 果 的 置 信 区 间 和 显 著 性 水 平 等 。 通 过 统 计 学 的 解 释 ， 我 们 能 够 更 加 准 确 地 判 断 数 据 的 意 义 和 可 信 度 ， 避 免 对 数 据 的 误 解 和 错 误 的 推 断 。   统 计 学 的 奥 妙 还 体 现 在 数 据 的 应 用 上 。 统 计 学 不 仅 仅 是 一 种 理 论 研 究 工 具 ， 更 是 实 践 中 的 帮 手 。   利 用 统 计 学 ， 我 们 可 以 揭 示 市 场 的 趋 势 、 评 估 产 品 的 效 果 、 预 测 社 会 的 发 展 ， 甚 至 是 帮 助 医 生 做 出 正 确 的 诊 断 和 治 疗 方 案 。 统 计 学 让 我 们 能 够 基 于 数 据 ， 减 少 主 观 偏 见 ， 做 出 科 学 且 明 智 的 决 策 。 综 上 所 述 ， 统 计 学 的 奥 妙 在 于 它 在 数 据 收 集 、 整 理 、 分 析 和 解 释 过 程 中 的 精 妙 方 法 和 原 理 。 它 不 仅 能 够 帮 助 我 们 从 大 量 的 数 据 中 提 取 有 意 义 的 信 息 ， 揭 示 规 律 和 关 系 ， 还 能 够 帮 助 我 们 解 释 数 据 的 意 义 和 可 信 度 。   在 这 个 数 据 爆 炸 的 时 代 ， 统 计 学 的 重 要 性 愈 发 凸 显 ， 它 不 仅 是 科 学 研 究 的 得 力 工 具 ， 也 是 决 策 制 定 的 有 力 支 持 。 让 我 们 深 入 学 习 统 计 学 ， 去 探 索 其 中 的 奥 妙 ， 为 更 好 地 理 解 世 界 和 解 决 问 题 贡 献 自 己 的 力 量 。 文 章 来 源 于 互 联 网 : 统 计 学 的 奥 妙 ： 揭 秘 数 据 背 后 的 规 律 技 术 前 沿 留 下 评 论 特 色 如 何 发 现 数 据 的 规 律 ？ 教 你 4 种 方 法 ！ 夜 尽 天 明 2 0 2 3 年 1 2 月 1 2 日 2 0 2 4 年 1 月 2 4 日 发 现 数 据 的 规 律 是 数 据 分 析 和 数 据 科 学 中 非 常 重 要 的 一 个 步 骤 。 以 下 是 一 些 常 用 的 方 法 和 技 巧 ： 统 计 描 述 ： 使 用 基 本 的 统 计 工 具 （ 如 均 值 、 中 位 数 、 标 准 差 、 百 分 位 数 等 ） 对 数 据 进 行 描 述 和 总 结 ， 以 便 了 解 数 据 的 分 布 和 趋 势 。 数 据 可 视 化 ： 将 数 据 绘 制 成 图 表 或 图 形 ， 例 如 直 方 图 、 散 点 图 、 箱 线 图 等 ， 以 便 更 清 晰 地 展 现 数 据 的 分 布 和 趋 势 。 可 以 使 用 P y t h o n 中 的 M a t p l o t l i b 、 S e a b o r n 或 R 中 的 g g p l o t 2 等 可 视 化 工 具 。 分 组 和 聚 合 ： 将 数 据 按 照 某 个 变 量 进 行 分 组 ， 然 后 对 每 组 数 据 进 行 聚 合 （ 如 计 算 平 均 值 、 中 位 数 、 最 大 值 、 最 小 值 等 ） ， 以 便 找 到 变 量 之 间 的 相 关 性 和 趋 势 。 机 器 学 习 算 法 ： 使 用 机 器 学 习 算 法 （ 如 线 性 回 归 、 决 策 树 、 聚 类 等 ） 对 数 据 进 行 建 模 和 预 测 ， 以 便 更 深 入 地 了 解 数 据 的 规 律 和 趋 势 。 综 合 使 用 以 上 方 法 可 以 更 全 面 地 了 解 数 据 的 规 律 ， 以 便 更 好 地 进 行 数 据 分 析 和 决 策 。 下 面 用 P y t h o n 逐 一 介 绍 分 析 方 法 。 1 . 准 备   开 始 之 前 ， 你 要 确 保 P y t h o n 和 p i p 已 经 成 功 安 装 在 电 脑 上 ， 如 果 没 有 ， 可 以 访 问 这 篇 文 章 ： 超 详 细 P y t h o n 安 装 指 南   进 行 安 装 。 ( 可 选 1 )   如 果 你 用 P y t h o n 的 目 的 是 数 据 分 析 ， 可 以 直 接 安 装 A n a c o n d a ： P y t h o n 数 据 分 析 与 挖 掘 好 帮 手 — A n a c o n d a ， 它 内 置 了 P y t h o n 和 p i p . ( 可 选 2 )   此 外 ， 推 荐 大 家 用 V S C o d e 编 辑 器 ， 它 有 许 多 的 优 点 ： P y t h o n 编 程 的 最 好 搭 档 — V S C o d e 详 细 指 南 。 请 选 择 以 下 任 一 种 方 式 输 入 命 令 安 装 依 赖 ： 1 . W i n d o w s 环 境 打 开 C m d ( 开 始 运 行 C M D ) 。 2 . M a c O S 环 境 打 开 T e r m i n a l ( c o m m a n d + 空 格 输 入 T e r m i n a l ) 。 3 . 如 果 你 用 的 是 V S C o d e 编 辑 器 或 P y c h a r m ， 可 以 直 接 使 用 界 面 下 方 的 T e r m i n a l . p i p i n s t a l l   p a n d a s p i p i n s t a l l   n u m p y p i p i n s t a l l   s c i p y p i p i n s t a l l   s e a b o r n p i p i n s t a l l   m a t p l o t l i b # 机 器 学 习 部 分 p i p i n s t a l l   s c i k i t l e a r n 2 . 统 计 描 述 发 现 规 律   使 用 P y t h o n 进 行 统 计 描 述 可 以 使 用 一 些 内 置 库 ， 例 如 N u m p y 和 P a n d a s 。 以 下 是 一 些 基 本 的 统 计 描 述 函 数 ： 平 均 值 ( m e a n ) : 计 算 一 组 数 据 的 平 均 值 。   i m p o r t   n u m p y a s   n p d a t a = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] m e a n = n p . m e a n ( d a t a ) p r i n t ( m e a n ) 输 出 结 果 为 ： 3 . 0 中 位 数 ( m e d i a n ) : 计 算 一 组 数 据 的 中 位 数 。   i m p o r t   n u m p y a s   n p d a t a = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] m e d i a n = n p . m e d i a n ( d a t a ) p r i n t ( m e d i a n ) 输 出 结 果 为 ： 3 . 0 众 数 ( m o d e ) : 计 算 一 组 数 据 的 众 数 。   i m p o r t   s c i p y . s t a t s a s   s t a t s d a t a = [ 1 , 2 , 2 , 3 , 4 , 4 , 4 , 5 ] m o d e = s t a t s . m o d e ( d a t a ) p r i n t ( m o d e ) 输 出 结 果 为 ： M o d e R e s u l t ( m o d e = a r r a y ( [ 4 ] ) , c o u n t = a r r a y ( [ 3 ] ) ) 方 差 ( v a r i a n c e ) : 计 算 一 组 数 据 的 方 差 。   i m p o r t   n u m p y a s n p d a t a = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] v a r i a n c e = n p . v a r ( d a t a ) p r i n t ( v a r i a n c e ) 输 出 结 果 为 ： 2 . 0 标 准 差 ( s t a n d a r d d e v i a t i o n ) : 计 算 一 组 数 据 的 标 准 差 。   i m p o r t   n u m p y a s   n p d a t a = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] s t d _ d e v = n p . s t d ( d a t a ) p r i n t ( s t d _ d e v ) 输 出 结 果 为 ： 1 . 4 1 4 2 1 3 5 6 2 3 7 3 0 9 5 1 以 上 是 一 些 基 本 的 统 计 描 述 函 数 ， 还 有 其 他 函 数 可 以 使 用 ， 具 体 使 用 方 法 可 查 看 相 应 的 文 档 。 3 . 数 据 可 视 化 分 析 规 律   P y t h o n 有 很 多 库 可 以 用 来 进 行 数 据 可 视 化 ， 其 中 最 常 用 的 有 M a t p l o t l i b 和 S e a b o r n 。 以 下 是 一 些 基 本 的 数 据 可 视 化 方 法 ： 折 线 图 ( l i n e p l o t ) : 可 以 用 来 展 示 随 时 间 或 某 个 变 量 的 趋 势 。   i m p o r t   m a t p l o t l i b . p y p l o t a s   p l t x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] y = [ 2 , 4 , 6 , 8 , 1 0 ] p l t . p l o t ( x , y ) p l t . s h o w ( ) 散 点 图 ( s c a t t e r p l o t ) : 可 以 用 来 展 示 两 个 变 量 之 间 的 关 系 。   i m p o r t   m a t p l o t l i b . p y p l o t a s   p l t x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] y = [ 2 , 4 , 6 , 8 , 1 0 ] p l t . s c a t t e r ( x , y ) p l t . s h o w ( ) 直 方 图 ( h i s t o g r a m ) : 可 以 用 来 展 示 数 值 型 数 据 的 分 布 情 况 。   i m p o r t   m a t p l o t l i b . p y p l o t a s   p l t d a t a = [ 1 , 2 , 2 , 3 , 4 , 4 , 4 , 5 ] p l t . h i s t ( d a t a , b i n s = 5 ) p l t . s h o w ( ) 箱 线 图 ( b o x p l o t ) : 可 以 用 来 展 示 数 值 型 数 据 的 中 位 数 、 四 分 位 数 和 异 常 值 等 信 息 。   i m p o r t   s e a b o r n a s   s n s d a t a = [ 1 , 2 , 2 , 3 , 4 , 4 , 4 , 5 ] s n s . b o x p l o t ( d a t a ) p l t . s h o w ( ) 条 形 图 ( b a r c h a r t ) : 可 以 用 来 展 示 分 类 变 量 之 间 的 差 异 或 比 较 。   i m p o r t   m a t p l o t l i b . p y p l o t a s   p l t c a t e g o r i e s = [ A , B , C , D ] v a l u e s = [ 1 0 , 2 0 , 3 0 , 4 0 ] p l t . b a r ( c a t e g o r i e s , v a l u e s ) p l t . s h o w ( ) 以 上 是 一 些 基 本 的 数 据 可 视 化 方 法 ， M a t p l o t l i b 和 S e a b o r n 都 提 供 了 更 丰 富 的 功 能 ， 可 以 用 来 创 建 更 复 杂 的 图 表 和 图 形 。 4 . 分 组 和 聚 合 分 析 发 现 规 律   在 P y t h o n 中 ， 使 用 p a n d a s 库 可 以 方 便 地 对 数 据 进 行 分 组 和 聚 合 操 作 ， 以 发 现 数 据 的 规 律 。 以 下 是 一 个 基 本 的 分 组 和 聚 合 示 例 ： 假 设 我 们 有 一 个 数 据 集 ， 包 含 销 售 日 期 、 销 售 金 额 和 销 售 员 名 称 ， 我 们 想 要 了 解 每 个 销 售 员 的 总 销 售 额 。 我 们 可 以 按 销 售 员 名 称 进 行 分 组 ， 并 对 每 个 组 应 用 聚 合 函 数 ， 如 求 和 、 平 均 值 等 。 以 下 是 一 个 示 例 代 码 ： 输 出 结 果 为 ： 可 以 看 到 ， 我 们 成 功 地 按 销 售 员 名 称 进 行 了 分 组 ， 并 对 每 个 组 的 销 售 金 额 求 和 。 这 样 我 们 就 可 以 发 现 每 个 销 售 员 的 总 销 售 额 ， 从 而 了 解 数 据 的 规 律 。 5 . 机 器 学 习 算 法 分 析 发 现 规 律   可 以 使 用 s c i k i t l e a r n 库 来 实 现 机 器 学 习 算 法 ， 发 现 数 据 的 规 律 。 以 下 是 一 个 基 本 的 示 例 ， 展 示 如 何 使 用 决 策 树 算 法 对 数 据 进 行 分 类 ， 并 发 现 数 据 的 规 律 ： 输 出 结 果 为 ： 可 以 看 到 ， 我 们 使 用 决 策 树 算 法 对 数 据 进 行 分 类 ， 并 在 测 试 集 上 计 算 了 模 型 的 准 确 率 。 这 样 我 们 就 可 以 发 现 数 据 的 规 律 ， 例 如 哪 些 因 素 会 影 响 购 买 决 策 等 。 需 要 注 意 的 是 ， 这 只 是 一 个 简 单 的 示 例 ， 实 际 应 用 中 需 要 根 据 具 体 问 题 选 择 合 适 的 机 器 学 习 算 法 和 特 征 工 程 方 法 。 技 术 前 沿 第 一 语 言 留 下 评 论 G i t 不 要 只 会 p u l l 和 p u s h ， 试 试 这 5 条 提 高 效 率 的 命 令 ！ 夜 尽 天 明 2 0 2 3 年 1 2 月 2 3 日 2 0 2 3 年 1 2 月 2 6 日 来 源 ： j u e j i n . c n / p o s t / 7 0 9 6 2 8 8 … R e a d m o r e G i t 不 要 只 会 p u l l 和 p u s h ， 试 试 这 5 条 提 高 效 率 的 命 令 ！ 技 术 前 沿 第 一 语 言 留 下 评 论 求 求 你 ， 别 再 用 M y b a t i s P l u s 的 伪 批 量 新 增 了 ！ 夜 尽 天 明 2 0 2 3 年 1 2 月 1 1 日 2 0 2 3 年 1 2 月 1 1 日 前 言 大 家 好 ， 我 是 小 哈 ~ 本 文 节 选 自 小 哈 写 的 《 M y … R e a d m o r e 求 求 你 ， 别 再 用 M y b a t i s P l u s 的 伪 批 量 新 增 了 ！ 技 术 前 沿 第 一 语 言 留 下 评 论 项 目 自 从 用 了 接 口 请 求 合 并 ， 效 率 直 接 加 倍 ！ 夜 尽 天 明 2 0 2 3 年 1 2 月 1 1 日 2 0 2 3 年 1 2 月 1 1 日 请 求 合 并 到 底 有 什 么 意 义 呢 ？ 我 们 来 看 下 图 。 图 片 假 … R e a d m o r e 项 目 自 从 用 了 接 口 请 求 合 并 ， 效 率 直 接 加 倍 ！ 技 术 前 沿 第 一 语 言 留 下 评 论 为 啥 I D E A 不 推 荐 使 用 @ A u t o w i r e d 注 解 ？ 夜 尽 天 明 2 0 2 3 年 1 2 月 1 1 日 2 0 2 3 年 1 2 月 1 1 日 文 章 来 源 ： h t t p s : / / z h u a n l a n . z h i … R e a d m o r e 为 啥 I D E A 不 推 荐 使 用 @ A u t o w i r e d 注 解 ？ 技 术 前 沿 第 一 语 言 留 下 评 论 当 年 很 流 行 ， 现 在 已 经 淘 汰 的 J a v a 技 术 ， 请 不 要 再 继 续 学 了 ！ ！ ！ 夜 尽 天 明 2 0 2 3 年 1 2 月 1 1 日 2 0 2 3 年 1 2 月 1 1 日 来 源 ： w w w . z h i h u . c o m / q u e s t i o n … R e a d m o r e 当 年 很 流 行 ， 现 在 已 经 淘 汰 的 J a v a 技 术 ， 请 不 要 再 继 续 学 了 ！ ！ ！ 技 术 前 沿 第 一 语 言 留 下 评 论 来 看 看 这 款 J a v a 远 程 热 部 署 插 件 ， 吊 打 市 面 其 他 插 件 ！ 夜 尽 天 明 2 0 2 3 年 1 2 月 1 1 日 2 0 2 3 年 1 2 月 1 1 日 来 源 ： m y . o s c h i n a . n e t / u / 3 2 7 6 8 … R e a d m o r e 来 看 看 这 款 J a v a 远 程 热 部 署 插 件 ， 吊 打 市 面 其 他 插 件 ！ 技 术 前 沿 第 一 语 言 留 下 评 论 分 布 式 定 时 调 度 ： x x l j o b 最 佳 实 践 夜 尽 天 明 2 0 2 3 年 1 2 月 1 1 日 2 0 2 4 年 4 月 1 6 日 来 源 ｜ b l o g . c s d n . n e t / w e i x i n _ 4 … R e a d m o r e 分 布 式 定 时 调 度 ： x x l j o b 最 佳 实 践 技 术 前 沿 第 一 语 言 留 下 评 论 别 再 自 己 封 装 了 ， 推 荐 一 个 功 能 强 大 的 分 布 式 锁 框 架 ： L o c k 4 j 夜 尽 天 明 2 0 2 3 年 1 2 月 1 1 日 2 0 2 4 年 4 月 1 6 日 来 源 ｜ j u e j i n . c n / p o s t / 7 2 1 0 6 5 3 … R e a d m o r e 别 再 自 己 封 装 了 ， 推 荐 一 个 功 能 强 大 的 分 布 式 锁 框 架 ： L o c k 4 j 文 章 导 航 1 2 3 … 1 0 搜 索 搜 索 近 期 文 章 G i t 不 要 只 会 p u l l 和 p u s h ， 试 试 这 5 条 提 高 效 率 的 命 令 ！ 排 列 统 计 学 的 奥 妙 ： 揭 秘 数 据 背 后 的 规 律 如 何 发 现 数 据 的 规 律 ？ 教 你 4 种 方 法 ！ 求 求 你 ， 别 再 用 M y b a t i s P l u s 的 伪 批 量 新 增 了 ！ 项 目 自 从 用 了 接 口 请 求 合 并 ， 效 率 直 接 加 倍 ！ 近 期 评 论 喝 喜 酒 次 次 发 表 在 新 来 一 个 同 事 ： 为 什 么 H a s h M a p 不 能 一 边 遍 历 一 边 删 除 ？ 一 下 子 把 我 问 懵 了 ！ 喝 喜 酒 次 次 发 表 在 新 来 一 个 同 事 ： 为 什 么 H a s h M a p 不 能 一 边 遍 历 一 边 删 除 ？ 一 下 子 把 我 问 懵 了 ！ 喝 喜 酒 次 次 发 表 在 i f 判 断 泛 滥 ？ 试 一 试 规 则 执 行 器 ， 太 香 了 ！ 喝 喜 酒 次 次 发 表 在 i f 判 断 泛 滥 ？ 试 一 试 规 则 执 行 器 ， 太 香 了 ！ 喝 喜 酒 次 次 发 表 在 一 个 D e m o 搞 定 前 后 端 大 文 件 分 片 上 传 、 断 点 续 传 、 秒 传 © 2 0 2 4 前 进 的 五 仔 粤 I C P 备 1 9 0 4 5 7 1 6 号 2

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