上篇使用python分析微信好友 - 简书
https://www.jianshu.com/p/c7f1b400d20a
-
python爬虫：
-
数据保存后用R语言作图分析
-
省份分布
-
城市分布
-
微信签名生存词云
使用R语言分析微信好友
2018-10-05
1131
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
上篇使用python分析微信好友 - 简书https://www.jianshu.com/p/c7f1b400d20apython爬虫：数据保存后用R语言作图分析省份分布城市分布...
目录
相关文章
|
2月前
|
数据采集
机器学习/深度学习
数据可视化
R语言从数据到决策：R语言在商业分析中的实践
【9月更文挑战第1天】R语言在商业分析中的应用广泛而深入，从数据收集、预处理、分析到预测模型构建和决策支持，R语言都提供了强大的工具和功能。通过学习和掌握R语言在商业分析中的实践应用，我们可以更好地利用数据驱动企业决策，提升企业的竞争力和盈利能力。未来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，R语言在商业分析领域的应用将更加广泛和深入，为企业带来更多的机遇和挑战。
89
9
9
|
22天前
|
数据挖掘
C语言
C++
R语言是一种强大的统计分析工具，提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。
【10月更文挑战第21天】时间序列分析是一种重要的数据分析方法，广泛应用于经济学、金融学、气象学、生态学等领域。R语言是一种强大的统计分析工具，提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。本文将介绍使用R语言进行时间序列分析的基本概念、方法和实例，帮助读者掌握R语言在时间序列分析中的应用。
40
3
3
|
3月前
|
人工智能
自然语言处理
搜索推荐
评测：AI客服接入钉钉与微信的对比分析
【8月更文第22天】随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始尝试将AI客服集成到自己的业务流程中。本文将基于《10分钟构建AI客服并应用到网站、钉钉或微信中》的解决方案，详细评测AI客服在钉钉和微信中的接入流程及实际应用效果，并结合个人体验分享一些心得。
9960
10
24
|
2月前
|
数据采集
数据可视化
数据挖掘
R语言在金融数据分析中的深度应用：探索数据背后的市场智慧
【9月更文挑战第1天】R语言在金融数据分析中展现出了强大的功能和广泛的应用前景。通过丰富的数据处理函数、强大的统计分析功能和优秀的可视化效果，R语言能够帮助金融机构深入挖掘数据价值，洞察市场动态。未来，随着金融数据的不断积累和技术的不断进步，R语言在金融数据分析中的应用将更加广泛和深入。
107
8
8
|
3月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
数据可视化
R语言在数据科学中的应用实例：探索与预测分析
【8月更文挑战第31天】通过上述实例，我们展示了R语言在数据科学中的强大应用。从数据准备、探索、预处理到建模与预测，R语言提供了完整的解决方案和丰富的工具集。当然，数据科学远不止于此，随着技术的不断发展和业务需求的不断变化，我们需要不断学习和探索新的方法和工具，以更好地应对挑战，挖掘数据的潜在价值。
未来，随着大数据和人工智能技术的普及，R语言在数据科学领域的应用将更加广泛和深入。我们期待看到更多创新的应用实例，为各行各业的发展注入新的动力。
82
1
1
|
3月前
|
数据采集
存储
数据可视化
R语言时间序列分析：处理与建模时间序列数据的深度探索
【8月更文挑战第31天】R语言作为一款功能强大的数据分析工具，为处理时间序列数据提供了丰富的函数和包。从数据读取、预处理、建模到可视化，R语言都提供了灵活且强大的解决方案。然而，时间序列数据的处理和分析是一个复杂的过程，需要结合具体的应用场景和需求来选择合适的方法和模型。希望本文能为读者在R语言中进行时间序列分析提供一些有益的参考和启示。
52
1
1
|
3月前
|
资源调度
数据挖掘
R语言回归分析：线性回归模型的构建与评估
【8月更文挑战第31天】线性回归模型是统计分析中一种重要且实用的工具，能够帮助我们理解和预测自变量与因变量之间的线性关系。在R语言中，我们可以轻松地构建和评估线性回归模型，从而对数据背后的关系进行深入的探索和分析。
79
1
1
|
3月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分类分析预测房价及交叉验证
上述介绍仅为简要概述，每个模型在实施时都需要仔细调整与优化。为了实现高度精确的预测，模型选择与调参是至关重要的步骤，并且交叉验证是提升模型稳健性的有效途径。在真实世界的房价预测问题中，可能还需要结合地域经济、市场趋势等宏观因素进行综合分析。
69
3
4
|
4月前
|
小程序
|
4月前
|
小程序
JavaScript
安全