#导入相关包
from __future__ import print_function
import pandas as pd
catering_sale = './data/catering_sale_all.xls'  # 餐饮数据，含有其他属性
data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期')  # 读取数据

文章目录1.图示初判 两 个变量之间的相关性（散点图）多变量之间的相关性（散点图矩阵）2. Pear son 相关系数3.S pear man相关系数 分析连续变量之间的线性相关程度的强弱 介绍如下几种方法： Pear son 相关系数（皮尔逊相关系数） Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数） 1.图示初判 拿到一组 数据 ，可以先绘制散点图查看各 数据 之间的相关性： 两 个变量之间的相关性（散点图） import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats %matplo

本博客旨在帮助学生自己巩固所学，若能帮得上他人也是荣幸之至 首先以下是借鉴过的几个github库，非常感谢： https://github.com/apachecn/ python _data_analysis_and_mining_action https://github.com/keefecn/ python _practice_of_data_analysis_and_mining https://github.com/Stormzudi/ Python -Data-Mining 本文基于https://blo

数据挖掘 01- 相关性分析 及可视化【 Pear son , S pear man, Kendall】简介一、什么是 相关性分析 二、常见的 相关性分析 方法三、 Pear son 相关系数使用pandas对 数据 做 Pear son 相关性分析 四、S pear man等级相关系数4.1 什么是等级相关4.2 为什么要运用等级相关？4.3 使用pandas对 数据 做 S pear man 相关性分析 五、Kendall相关系数使用pandas对 数据 做 Kendall 相关性分析 六 、下三角相关性矩阵七、重点相关性矩阵八、参考资料： ​ 有这么一句话在业界广

挖掘 菜品 销售量之间的相关性可以 得到 不同 菜品 之间的关系，找出替补 菜品 、互补 菜品 或没有关系的 菜品 ，为原材料采购提供参考。 　　例如，计算铁板酸菜豆腐与其他菜式的相关性系数。 from __future__ import print_function import pandas as pd food_ sale = 'D:\ Python 练习使用 数据 /food_ sale _all. xls ' dat...

为什么特征相关性非常的重要？ 器学习模型的好坏取决于你所拥有的 数据 。这就是为什么 数据 科学家可以花费数小时对 数据 进行预处理和清理。他们只选择对结果模型的质量贡献最大的特征。这个过程称为 “特征选择”。特征选择是选择能够使预测变量更加准确的属性，或者剔除那些不相关的、会降低模型精度和质量的属性的过程。 数据 与特征相关被认为是 数据 预处理 中 特征选择阶段的一个重要步骤，尤其是当特征的 数据 类型是连续的。那么，什么是 数据 相关性呢？ 数据 相关性：是一种理解 数据集 中 多个变量和属性之间关系的方法。使用相关性，你可以 得到 一些见解

R语言是 数据 科学 中 非常流行和强大的一种编程语言，用于 数据分析 和 数据挖掘 。尽管它提供了丰富的功能和包，但在使用R进行 数据挖掘 时，仍然存在一些常见的问题。 首先，R语言的学习曲线相对陡峭，尤其对于 初学 者来说。R语言的语法和概念与其他编程语言有所不同，需要一定的时间和精力来掌握。因此，在开始使用R进行 数据挖掘 之前，建议用户先学习基本的R语言知识和技能。 其次，R语言的 数据 处理速度相对较慢。由于R是一种解释型语言，对于大型 数据集 的处理可能会显得比较缓慢。为了提高 数据挖掘 的效率，可以使用一些优化技巧，如向量化、使用并行计算等。此外，R在内存管理方面也有一些限制，处理大型 数据集 时可能会导致内存溢出等问题。 另外，R语言社区的包和函数数量庞大，但质量参差不齐。用户在进行 数据挖掘 时，可能会遇到某些包或函数不兼容、文档不全面等问题。为了解决这些问题，用户可以仔细查看包的文档和说明，寻求社区的帮助和讨论，或者使用经过广泛测试和应用的常用包。 此外， 数据挖掘 分析 中 常涉及到特征选择、 数据 清洗、模型选择和调参等问题。这些问题需要专业背景和经验支持。对于 初学 者或者没有相关领域知识的人来说，可能需要花费更多的时间和精力来理解和解决这些问题。 总之，虽然R语言在 数据挖掘 领域有着广泛的应用，但在实际操作 中 也存在一些常见的问题。通过学习和积累经验，用户可以更好地应对和解决这些问题，提高 数据挖掘 的效率和准确性。