3️⃣ 数据转换:灵活调整数据结构,执行复杂操作。 4️⃣ 数据分析:深入分析,发现数据背后的洞见。快速提升的数据分析技能。 Pandas的高级应用技巧,让你的数据工作更加得心应手。在数据科学领域中更快地实现职业发展。开启你的数据处理高手之旅,让你的数据处理和分析能力飞跃提升!#Pandas深度技巧# #Python数据...
宽带业务流程为研究对象,基于Python分析SQ公司每日的业务流程数据,对业务开通流程中业务开通时长,装维人员装机时长,营业员受理时长进行统计分析,并基于K-means聚类算法将样本进行分类,针对受理时长,资源配置时长,装机时长较长的一类样本,提取其受理员工,装维人员以及网络资源等信息.再通过访谈,查阅SQ公司流程系统设计...
一、导入与初步查看数据 首先,我们需要导入数据并进行初步查看。这里,我们使用Pandas库读取一个CSV文件,并了解数据的基本结构和统计信息。 python 复制代码 import pandas as pd # 导入数据 data = pd.read_csv('example_data.csv') # 查看数据的前五行 print(data.head()) # 查看数据的基本信息 print(data.i...
评估风险:分析策略的最大回撤、波动率等风险指标,确保其在可接受范围内。2. 回测的基本流程(1)数据准备数据来源:获取历史价格、成交量、基本面等数据(如 Yahoo Finance、Tushare)。数据清洗:处理缺失值、异常值,确保数据质量。(2)策略实现模型构建:将交易逻辑转化为代码(如 Python、R)。信号生成 发布于 2025-01...
代码翻译:支持不同编程语言之间的代码互译,如Python转JavaScript 代码重构:提高代码可读性和可维护性,优化代码结构,提高运行效率 代码纠错:快速识别各种代码错误并智能修正有问题的代码 代码问答:内置代码助手,可进行连续对话,解答编程时遇到的疑问 测试用例生成:自动生成测试用例,确保代码更全面地被测试 ...
1. 机器学习工程师(Machine Learning Engineer)职责: 开发、训练和优化大规模机器学习模型。处理数据、选择合适的模型架构,进行调参、模型部署等。实现并维护自动化的训练和评估流程,确保模型持续改进。 技能要求: 精通Python、TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。熟悉模型训练的基本原理、GPU并行计算和大数据处理技术。
小到简历里的数据呈现,大到项目中拿结果、产品全流程开发、业务优化和提升,都离不开数据能力。但是不要着急,先从excel起步,后面慢慢进阶到SQL、Python,一步步来✅ 关于数据分析如何学习数据分析呢?✔️首先不要自学,0基础小白想高效学习,少走弯路,建议通过理论+实操+报告撰写全方位学习,不仅要弄清楚数据分析...
参与生产优化改进相关工作,增强系统效率及可靠性; 3. 和交易平台工程师、研究员沟通需求,合作数据开发相关工具的开发上线及调优维 护等工作。 岗位要求 1. 1-5 年相关工作经验,有量化行业或互联网大厂经历优先,计算机、自动化、电子等 专业优先; 2. 熟悉 Linux 环境,熟练使用 Python,Shell Script,有良好的开发...