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实习总结,实习岗位是数据治理专员,主要工作内容是主要是应用pycharm和anacondas软件进行代码编写。数据清洗主要是使用panadas库来导入excel表格进行数据读取,编写代码读取之后使用mysql数据库进行数据存储,最后再将清洗好的excel表格进行下载。最后检查没有清洗道德数据,在进行人工清洗。

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本作品内容为实习总结,实习岗位是数据治理专员,主要工作内容是主要是应用pycharm和anacondas软件进行代码编写。数据清洗主要是使用panadas库来导入excel表格进行数据读取,编写代码读取之后使用mysql数据库进行数据存储,最后再将清洗好的excel表格进行下载。最后检查没有清洗道德数据,在进行人工清洗。, 格式为 docx, 大小1 MB, 页数为1, 请使用软件Word(2010)打开, 作品中主体文字及图片可替换修改,文字修改可直接点击文本框进行编辑,图片更改可选中图片后单击鼠标右键选择更换图片,也可根据自身需求增加和删除作品中的内容, 源文件无水印, 欢迎使用熊猫办公。 如认为平台内容涉嫌侵权,可通过邮件:tousu@tukuppt.com提出书面通知,我们将及时处理。

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1.深入理解流式计算:通过实践,我更深入地理解了流式计算的概念和原理,以及如何使用Flink框架来处理实时数据流。
2.熟悉FlinkAPI:通过编写代码,我对Flink的API和核心概念有了更好的理解,例如如何创建执行环境、读取数据流、进行转换操作以及输出结果等。
3.实践数据处理流程:我学会了如何在实际项目中处理数据流,包括数据的读取、清洗、转换和统计等步骤。
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关于数据清洗3000字的实习报告
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(1)桂林研学旅行数据收集与处理
我们建立了自己的桂林研学旅行知识库,相比与市面上的AI模型的知识全面来说,我们设计的AI模型功能更专一,更专注于桂林的研学旅游。
我们收集了桂林主要的研学旅行地点数据,并设计了我们自己的研学指导服务,对这些数据进行文本清洗,使用JAVA的自然语言处理库StanfordCoreNLP库进行数据进行分词、去除停用词、词性标注等预处理,将处理后的数据转换成一个语料库,建立了属于自己的桂林研学旅行知识库。
(2)训练与评估模型
其次,训练命名实体识别模型(NamedEntit
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电商平台数据清洗与可视化分析报告的任务思路设计
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请为一名学生培训报告,主要培训内容为毛利率数据分析与清洗,要求字数1000字。
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【实验目的】
1.通过本实验使学生理解和掌握Pandas基础知识的运用;
2、通过本实验使学生熟练掌握juprterlab的使用。
【实验要求】
(1)	期货数据清洗
1.	读取数据集中全部数据;
2.	指定数据中第一列为行索引;
3.	使用head()、tail()及describe()查看基本数据信息;
4.	更改索引类型,对时间序列索引进行区间选取;
5.	对空缺值进行检测和处理;
6.	对重复值进行检测和处理;
7.	对异常值进行检测和处理;

(2)四川高考分数线统计
1.	从提供的E
【实验目的】 1.通过本实验使学生理解和掌握Pandas基础知识的运用; 2、通过本实验使学生熟练掌握juprterlab的使用。 【实验要求】 (1) 期货数据清洗 1. 读取数据集中全部数据; 2. 指定数据中第一列为行索引; 3. 使用head()、tail()及describe()查看基本数据信息; 4. 更改索引类型,对时间序列索引进行区间选取; 5. 对空缺值进行检测和处理; 6. 对重复值进行检测和处理; 7. 对异常值进行检测和处理; (2)四川高考分数线统计 1. 从提供的E
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运用EXCEL、PowerBIDesktop或TableauDesktop工具获取数据源,并完成数据清洗的实验心得,800字
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如何进行医院感染的监测数据分析(监测数据分析包括数据清洗数据统计和
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写应该技术实施方案:11.1	数据导入与整合
支持多种数据源导入,如结构化数据库、半结构化文件(如CSV、Excel、JSON等)以及非结构化文本(如Word、PDF等)。自动整合和清洗数据,确保数据的质量和一致性。
写应该技术实施方案:11.1 数据导入与整合 支持多种数据源导入,如结构化数据库、半结构化文件(如CSV、Excel、JSON等)以及非结构化文本(如Word、PDF等)。自动整合和清洗数据,确保数据的质量和一致性。
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数据清洗的实验心得
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海澜之家数据收集、处理、清洗、分析过程报告
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1.封面页:标题、副标题、作者、日期等基本信息
2.引言页:简要介绍小麦种子预测的意义和背景,引出knn模型
3.数据介绍页:介绍小麦种子数据集的基本情况,包括数据来源、数据量、特征等
4.数据预处理页:介绍对数据进行预处理的过程,包括数据清洗、数据标准化、数据分割等
5.KNN算法介绍页:简要介绍KNN算法的基本原理和流程
6.模型构建页:介绍使用KNN算法构建小麦种子预测模型的过程,包括选择合适的距离度量、选择合
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