数据分析应用案例-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析应用案例的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析应用案例的解答，让我们一起看看吧。

1. jupyter数据分析常用语法？
2. Minitab软件具有哪些数据分析功能？

jupyter数据分析常用语法？

一、merge函数参数详解

pd.merge函数是把两个数据框按某种方式拼接起来，如果觉得单看语法比较枯燥，可以先看第二部分实例。

pd.merge(left, right, how= 'inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index = False, right_index = False, sort = False, suffixes=('_x', '_y'), copy = True, indicator = False, validate=None)

参数详解：

left：待拼接的左侧数据框。

right：待拼接的右侧数据框。

how：左右两个数据框的连接方式。可选‘left’、‘right’、‘outer’、‘inner’，默认为inner。 on：左右两个待拼接数据框有共同列名，且按该列拼接两个数据框时使用该参数。 left_on：拼接两个数据框时，左数据框对应连接关键字(可为列表)。 right_on：拼接两个数据框时，右数据框对应连接关键字(可为列表)。 left_index：若为True，则按左数据框的索引连接两个数据框。 right_index：若为True，则按右数据框的索引连接两个数据框。 sort：按字典顺序通过连接键对结果数据框进行排序。 suffixes：为左右数据框中重复列名定义后缀。默认加('x','y')。

Jupyter是一个流行的数据分析工具，常用的语法包括导入数据、数据清洗、数据处理、可视化等。常见的库有pandas、numpy、matplotlib等。通过pandas可以读取和处理数据，使用numpy进行数值计算，使用matplotlib进行数据可视化。此外，还可以使用Jupyter的魔术命令进行交互式操作，如%matplotlib inline用于在Jupyter中显示图形。这些语法可以帮助分析师进行数据探索、数据建模和结果展示。

Minitab软件具有哪些数据分析功能？

　　Minitab的核心功能之一，是进行数据分析处理，其基本数据分析功能涵盖以下方面：　　

1、基本统计　　包括进行基本描述统计、相关性分析、正态性检验等。　　

2、回归分析　　包括进行一般回归分析、逐步回归分析、后勤回归分析等，并可绘制残差图。　　

3、方差分析　　包括进行单因素、多因素方差分析等，并可绘制交互作用图，主要影响图和进行方差性检验。　　

4、试验设计分析　　包括进行分部因子、全因子、响应表面、混合、田口试验设计的试验表设计及试验结果分析。　　

5、控制图　　包括各类计量值及计数值控制图。　　

6、质量工具　　包括柏拉图、因果图、正态数据过程能力分析、非正态数据过程能力分析、计数值及计量值数据测量系统分析等。　　

7、可靠性工具　　包括数据分布类别检验、可靠性分析、加速寿命测试、衰减分析等。　　

8、多变量分析　　包括主要因素分析、因子分析、判断式分析等。　　

9、时间序列分析　　包括时间序列图、分解分析、移动平均、指数平滑分析，相关表格分析（包括交叉表、卡方测试、自相关分析等）。　　11、非参数测试　　包括单样本标记测试、单样本置信区标记测试等。　　内容摘自：天行健咨询公司

到此，以上就是小编对于数据分析应用案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析应用案例的2点解答对大家有用。