数据分析基础｜R语言（处理缺失值）
进行简单的数据处理时，我们处理的基本都是完整的数据集，但是实际问题中我们经常会遇到带有缺失值的数据，处理此类数据也就显得尤为重要。处理缺失值的一般步骤首先我们列出处理缺失值的一般步骤，对整个流程有一个大致的了解。识别缺失数据；检查导致数据缺失的原因；删除包含缺失值的实例或用合理的数值插补缺失值。数据...
数据分析基础｜R语言（图形初阶）
条形图条形图用矩形条来表示数据，条的长度与变量的值成比例，在R语言中可以使用函数barplot()来创建条形图，可以在条形图中绘制垂直和水平条，并且每个条形都可以设置成不同的颜色。R语言中创建条形图的基本语法是：barplot(H,xlab,ylab,main,names.arg,col)barpl...
数据分析基础｜R语言（数据集的创建）
创建数据集进行数据操作的第一步就是创建数据集，也就是我们通常认知中的输入数据的操作。数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，用行来表示观测，用列来表示变量。数据结构R语言中有许多用于存储数据的对象类型：标量、向量、矩阵、数组、数据框、列表等。下面来展示一下上述数据类型的输入形式：创建标量：标量指的是直...
spss、R语言、Python数据分析系列（7）:python-adf单位根检验
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.tsa.stattools as ts data=pd.read_csv('C:/Users/HXWD/Desktop/...
spss、R语言、Python数据分析系列（6）:R语言adf单位根检验
data<-read.table('C:/Users/HXWD/Desktop/数据/rb.csv',header=TRUE,sep=',') data=data[,5] head(data) data=log(data) head(data) adf.test(data,k = 1) #读取...
spss、R语言、Python数据分析系列（5）spss基本统计分析
1、读入数据 CCSS_Sample.sav2、对数据中的s3年龄进行分析：分析、描述统计、频率如图所示 双击s3 年龄，s3会出现在变量中，然后点击统计量勾选相应的要统计的量，点击确定或者继续点击确定，就会出现统计结果，如图所示也可以在...
spss、R语言、Python数据分析系列（4）：python读取外部数据
Python读取外部数据也比较简单，最常用的有pandas 和numpy模块1、读取txt格式import pandas as pd df1=pd.read_table('C:/Users/Administrator/Desktop/spss/数据/SPSS练习数据/data02-02a.txt')...
spss、R语言、Python数据分析系列（3）：R语言从外部读取数据
R语言作为一个专业的统计软件，具有很多从外部导入数据的方法， 下面具体学习总结和分享一下： 1、读取txt文件 data=read.table(文件，--------）;后面有很多可选择的参数，就不一一解释，大家可以使用help(read....
保险资质考试数据分析1录入R语言
保险资质考试数据分析的第一节，录入R语言，准备好处理数据。 首先录入保险知识及实务的第一部分保险种类。> library(openxlsx) > tablems1<-read.xlsx("C:/Users/zhuyingyang/Desktop/贸/新建文件夹/定义判断考点.xls...
R语言与数据分析之九：时间内序列--HoltWinters指数平滑法
今天继续就指数平滑法中最复杂的一种时间序列：有增长或者减少趋势而且存在季节性波动的时间序列的预測算法即Holt-Winters和大家分享。这样的序列能够被分解为水平趋势部分、季节波动部分，因此这两个因素应该在算法中有相应的參数来控制。 Holt-Winters算法中提供了alpha、beta和gam...
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