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技术:分析与展示指南

技术 系列导航

1 技术:Poisson分布、回归Python实现 2017-12-20
2 技术:beta系数理解 2017-12-21
3 技术:Python List剔除重复值 2017-12-21
4 技术:t-SNE处理高维数据可视化 2017-12-21
5 技术:用R语言进行文件系统管理 2017-12-21
6 技术:fct_lump分箱使用方法 2017-12-22
7 技术:F1分数为什么可以看不平衡样本的预测能力 2017-12-27
8 技术:Fisher的一个矩阵预算 2017-12-27
9 技术:case_when使用方法 2017-12-28
10 技术:Python接口函数 2017-12-28
11 技术:fct_relevel调整对照组,批量的方案 2017-12-30
12 技术:python中变量批量处理集成方案 2017-12-30
13 技术:Python接口函数-中台 2018-01-03
14 技术:使用pbd包进行debug 2018-01-03
15 技术:R实现随机分组 2018-01-04
16 技术:jiebaR包做文本清洗 2018-01-05
17 技术:r_WACC使用说明 2018-01-05
18 技术:使用switchhost安装host 2018-01-05
19 技术:Git的下载问题 2018-01-06
20 技术:新闻爬虫 2018-01-07
21 技术:Scalable Data Processing in R 2018-01-08
22 技术:使用git创建一个自己的本地仓库 2018-01-11
23 技术:dashboard构建,来自yihui的包 2018-01-12
24 技术:最大似然估计再理解 2018-01-12
25 技术:itchat包提取微信好友公开数据 2018-01-13
26 技术:do函数和biglm包 2018-01-17
27 技术:Imputer后X少了一列 2018-01-18
28 技术:mac连接mysql,理论上win7也可以 2018-01-19
29 技术:ggpubr提高作图效率 2018-01-20
30 技术:t-SNE理论部分补充 2018-01-22
31 技术:RMarkdown的使用技巧 2018-01-30
32 技术:通过anova检验,理解R2、R_adj.2、F值 2018-01-31
33 技术:ggridges 山峦图 学习笔记 2018-02-02
34 技术:Tidyverse使用技巧 2018-02-02
35 技术:XGBoost 学习笔记 2018-02-02
36 技术:分布变离散,或者纠正skew 2018-02-02
37 技术:rsq在R中自定义函数 2018-02-03
38 技术:Jupyter实战 2018-02-13
39 技术:美化与定制 2018-02-21
40 技术:数据对比可视化指南 2018-02-22
41 技术:功能体验 2018-02-26
42 技术:高效数据处理 2018-02-27
43 技术:模型优化技巧 2018-03-05
44 技术:原理与应用 2018-03-06
45 技术:模型与可视化 2018-03-08
46 技术:美化与交互指南 2018-03-11
47 技术:高效操作指南 2018-03-14
48 技术:用法与优化技巧 2018-03-17
49 技术:效率提升指南 2018-03-18
50 技术:问题排查技巧 2018-03-18
51 技术:高效操作指南 2018-03-19
52 技术:方法与代码示例 2018-03-21
53 技术:进阶技巧与优化 2018-03-21
54 技术:实战示例 2018-03-22
55 技术:效率与规范指南 2018-03-24
56 技术:dplython包测评 2018-03-25
57 技术:原理与实现 2018-04-02
58 技术:原理与应用解析 2018-04-03
59 技术:实战指南 2018-04-05
60 技术:核心语法与函数整理 2018-04-05
61 技术:复利计算与应用 2018-04-08
62 技术:简单规则模型解析 2018-04-14
63 技术:高效代码设计指南 2018-04-25
64 技术:原理与应用学习笔记 2018-04-29
65 技术:实战指南 2018-04-29
66 技术:原理与应用 2018-05-01
67 技术:表格格式化指南 2018-05-02
68 技术:原理与应用介绍 2018-05-08
69 技术:高效文本拼接 2018-05-11
70 技术:方法与实践学习笔记 2018-05-12
71 技术:方法与工具 2018-05-12
72 技术:功能解析 2018-05-17
73 技术:高效数据输入 2018-05-21
74 技术:基础模型与方法 2018-05-22
75 技术:功能与使用体验 2018-05-26
76 技术:特征筛选学习笔记 2018-05-29
77 技术:实战技巧 2018-05-30
78 技术:建模思路解析 2018-06-03
79 技术:策略与实战 2018-06-03
80 技术:数据展示指南 2018-06-04
81 技术:包与环境配置指南 2018-07-14
82 技术:高效操作指南 2018-07-19
83 技术:方法与案例解析 2018-07-24
84 技术:统计建模学习笔记 2018-07-24
85 技术:展示技巧与原则 2018-08-10
86 技术:数据采集实战技巧 2018-08-21
87 技术:指标设计学习笔记 2018-09-20
88 技术:建模流程实战 2018-10-01
89 技术:大规模数据探索 2018-10-20
90 技术:文本提取与分析 2018-10-20
91 技术:原理与R实现实战 2018-10-21
92 技术:学习资源获取技巧 2018-10-23
93 技术:深度学习模型实战 2018-10-24
94 技术:实战指南 2018-10-30
95 技术:图片编辑与转换 2018-11-03
96 技术:安装与使用基础学习笔记 2018-11-07
97 技术:非结构化数据处理 2018-11-29
98 技术:表格美化技巧 2018-12-13
99 技术:分类数据可视化 2018-12-24
100 技术:流程图绘制技巧 2018-12-24
101 技术:自动化设置 2018-12-28
102 技术:协作与版本控制 2018-12-29
103 技术:pipeline设计 2018-12-30
104 技术:Git历史记录清理 2018-12-31
105 技术:AUC指标对比 2019-01-01
106 技术:时间序列可视化 2019-01-01
107 技术:变量命名工具指南 2019-01-02
108 技术:网页自动化截图 2019-01-02
109 技术:配置与优化 2019-01-03
110 技术:原理与应用 2019-01-07
111 技术:语法与核心概念 2019-01-14
112 技术:R包徽章设计 2019-01-15
113 技术:项目结构设计 2019-01-21
114 技术:文本分类基础任务 2019-01-22
115 技术:线性与非线性模型 2019-01-22
116 技术:有效性验证 2019-01-27
117 技术:评估与应用 2019-01-29
118 技术:循环神经网络入门 2019-01-30
119 技术:长短期记忆网络入门 2019-01-30
120 技术:for循环示例 2019-02-03
121 技术:基础到进阶 2019-02-06
122 技术:查询与整合 2019-02-06
123 技术:方法与案例 2019-02-14
124 技术:R包高效开发指南 2019-02-20
125 技术:解析与操作 2019-02-20
126 技术:训练与预测 2019-02-25
127 技术:原理与代码 2019-02-26
128 技术:GitHub个人访问令牌(PAT)设置 2019-03-04
129 技术:方法与工具 2019-03-07
130 技术:文本特征提取示例 2019-03-08
131 技术:基础任务示例 2019-03-18
132 技术:条形图与表头设计 2019-03-20
133 技术:连续与分类变量差异 2019-03-30
134 技术:思路与方法 2019-04-08
135 技术:方法与工具 2019-04-15
136 技术:多格式读取 2019-04-16
137 技术:方法与工具 2019-05-11
138 技术:Git/GitHub/GitLab 2019-05-13
139 技术:命令与操作 2019-05-19
140 技术:协作与版本控制 2019-05-26
141 技术:语法与实践 2019-06-28
142 技术:功能与API 2019-07-13
143 技术:安装与使用 2019-07-24
144 读《未来简史》:技术与未来 2019-09-14
145 技术:高效数据处理 2019-10-09
146 技术:性能优化技巧 2019-10-12
147 技术:配置与运维 2019-10-29
148 技术:原理与经典模型 2019-12-25
149 技术:构建到发布流程 2019-12-26
150 技术:方法与案例 2019-12-27
151 技术:命令与自动化 2019-12-30
152 技术:Pandas数据处理实战指南 2020-01-19
153 技术:特征工程之目标编码学习笔记 2020-01-20
154 技术:文档编写与美化 2020-01-28
155 技术:核心算法与应用 2020-01-29
156 技术:流程图绘制技巧 2020-01-29
157 技术:DataCamp课程笔记 2020-01-31
158 技术:Python实用代码片段合集 2020-01-31
159 技术:自动化构建流程 2020-02-02
160 技术:自动化工作流配置 2020-02-04
161 技术:高效查找代码与项目 2020-02-11
162 技术:代码环境快速部署 2020-02-24
163 技术:USD数据分析论文收录暨GitBook发布 2020-05-02
164 游记:西安博物院(5)西汉器物工艺到新莽技术应用 2020-10-01
165 技术:Causal Forest 2021-03-18
166 技术小团队人才培养思考:压力・复盘・沉淀 2024-05-21
167 BJ Fogg模型:从说服技术理论到行为设计实践 2024-11-24
168 管理视角:技术团队的核心交付是什么 2025-02-13
169 研读毛选:核心技术三大特征 2025-03-28

本文于2026-03-28更新。 如发现问题或者有建议,欢迎提交 Issue

library(visdat)
## Error in `library()`:
## ! there is no package called 'visdat'
library(tidyverse)
## Error in `library()`:
## ! there is no package called 'tidyverse'
library(naniar)
## Error in `library()`:
## ! there is no package called 'naniar'
library(rmarkdown)

缺失值位置

vis_dat(airquality) +
    labs(
        caption = "Jiaxiang Li - jiaxiangli.netlify.com"
    )
## Error in `vis_dat()`:
## ! could not find function "vis_dat"
vis_miss(airquality) +
    labs(
        caption = "Jiaxiang Li - jiaxiangli.netlify.com"
    )
## Error in `vis_miss()`:
## ! could not find function "vis_miss"
  1. 缺点是不能进行ggplot2函数的叠加。 ( Github )

缺失值分布

One approach to visualising missing data comes from ggobi and manet, where we replace “NA” values with values 10% lower than the minimum value in that variable. [@Tierney2018]

缺失值的展示方法中,一种是使用最小值还要小10%的值来代替,这样就可以进行散点图等方式进行展示。

ggplot(airquality, 
       aes(x = Solar.R, 
           y = Ozone)) + 
    geom_miss_point() +
    labs(
        caption = "Jiaxiang Li - jiaxiangli.netlify.com"
    )
## Error in `ggplot()`:
## ! could not find function "ggplot"

缺失值数量

gg_miss_var(airquality) +
    labs(
        caption = "Jiaxiang Li - jiaxiangli.netlify.com"
    )
## Error in `gg_miss_var()`:
## ! could not find function "gg_miss_var"

样本缺失值情况

miss_case_summary(airquality)
## Error in `miss_case_summary()`:
## ! could not find function "miss_case_summary"
  1. case是行的index
  2. n_miss是某行缺失值的个数,pct_miss是某行缺失值的比例。
miss_case_table(airquality)
## Error in `miss_case_table()`:
## ! could not find function "miss_case_table"

再按照n_miss_in_case进行了汇总。

样本缺失值预测

根据miss_case_summary可以知道每个样本的缺失情况,可以对这个缺失率或者值,进行模型预测,看哪个变量比较显著。

library(rpart)
library(rpart.plot)
## Error in `library()`:
## ! there is no package called 'rpart.plot'
airquality %>%
    add_prop_miss() %>%
    rpart(prop_miss_all ~ ., data = .) %>%
    prp(type = 4, extra = 101, prefix = "Prop. Miss = ")    
## Error in `airquality %>% add_prop_miss() %>% rpart(prop_miss_all ~ ., data = .) %>% prp(
##     type = 4, extra = 101, prefix = "Prop. Miss = ")`:
## ! could not find function "%>%"

变量缺失值情况

miss_var_summary(airquality)
## Error in `miss_var_summary()`:
## ! could not find function "miss_var_summary"
miss_var_table(airquality)
## Error in `miss_var_table()`:
## ! could not find function "miss_var_table"
pedestrian %>%
    group_by(month) %>%
    miss_var_summary() %>%
    filter(variable == "hourly_counts")
## Error in `pedestrian %>% group_by(month) %>% miss_var_summary() %>% filter(variable ==
##     "hourly_counts")`:
## ! could not find function "%>%"

interaction 展示

主要为了查看变量之间产生缺失值的共轭现象。 [@Tierney2018Gallery]

gg_miss_upset(riskfactors)
## Error in `gg_miss_upset()`:
## ! could not find function "gg_miss_upset"
gg_miss_upset(riskfactors, 
              nsets = 10,
              nintersects = 50)
## Error in `gg_miss_upset()`:
## ! could not find function "gg_miss_upset"

填补缺失值

library(simputation)
## Error in `library()`:
## ! there is no package called 'simputation'
ocean_imp <- oceanbuoys %>%
    bind_shadow() %>%
    impute_lm(air_temp_c ~ wind_ew + wind_ns) %>%
    impute_lm(humidity ~  wind_ew + wind_ns) %>%
    impute_lm(sea_temp_c ~  wind_ew + wind_ns) %>%
    add_label_shadow() %>% 
    paged_table()
## Error in `oceanbuoys %>% bind_shadow() %>% impute_lm(air_temp_c ~ wind_ew + wind_ns) %>%
##     impute_lm(humidity ~ wind_ew + wind_ns) %>% impute_lm(sea_temp_c ~ wind_ew +
##     wind_ns) %>% add_label_shadow() %>% paged_table()`:
## ! could not find function "%>%"

add_label_shadow函数打上标记any_missing[@Tierney2018Imputed]

library(ggplot2)
## Error in `library()`:
## ! there is no package called 'ggplot2'
ggplot(ocean_imp,
    aes(x = air_temp_c,
       y = humidity,
       color = any_missing)) + 
    geom_point() +
    scale_color_brewer(palette = "Dark2") +
    theme(legend.position = "bottom") +
    labs(
        caption = "Jiaxiang Li - jiaxiangli.netlify.com"
    )
## Error in `ggplot()`:
## ! could not find function "ggplot"
ggplot(ocean_imp,
       aes(x = air_temp_c,
           fill = any_missing)) + 
    geom_density(alpha = 0.3) + 
    scale_fill_brewer(palette = "Dark2") +
    theme(legend.position = "bottom") +
    labs(
        caption = "Jiaxiang Li - jiaxiangli.netlify.com"
    )
## Error in `ggplot()`:
## ! could not find function "ggplot"
ggplot(ocean_imp,
       aes(x = humidity,
           fill = any_missing)) + 
    geom_density(alpha = 0.3) + 
    scale_fill_brewer(palette = "Dark2") +
    theme(legend.position = "bottom") +
    labs(
        caption = "Jiaxiang Li - jiaxiangli.netlify.com"
    )
## Error in `ggplot()`:
## ! could not find function "ggplot"

Cases

library(data.table)
## Error in `library()`:
## ! there is no package called 'data.table'
library(tidyverse)
## Error in `library()`:
## ! there is no package called 'tidyverse'
library(visdat)
## Error in `library()`:
## ! there is no package called 'visdat'
library(naniar)
## Error in `library()`:
## ! there is no package called 'naniar'
# data <- fread('ldfilter_cbind.txt')
data <- fread(here::here('../tutoring2/pansiyu/analysis/NA_inlm/ldfilter_cbind.txt'))
## Error in `fread()`:
## ! could not find function "fread"
dim(data)
## NULL

缺失值处理参考 naniar 使用技巧 缺失值展示

vis_miss(data) +
    theme(text = element_text(size=10),
    axis.text.x = element_text(angle=90, hjust=1)) +
    labs(
        caption = "Jiaxiang Li - jiaxiangli.netlify.com"
    )
## Error in `vis_miss()`:
## ! could not find function "vis_miss"

联动缺失不高。

联动缺失不高,点击前面的三角查看更多。
gg_miss_upset(data)
## Error in `gg_miss_upset()`:
## ! could not find function "gg_miss_upset"
gg_miss_upset(data, 
              nsets = 10,
              nintersects = 50)
## Error in `gg_miss_upset()`:
## ! could not find function "gg_miss_upset"
样本缺失率不高。
miss_case_summary(data)
## Error in `miss_case_summary()`:
## ! could not find function "miss_case_summary"
miss_case_table(airquality)
## Error in `miss_case_table()`:
## ! could not find function "miss_case_table"
  1. 最多一个样本,缺失值也就5个。
变量缺失率不高。
gg_miss_var(data) +
    theme(
        text = element_text(size=8))+
    labs(
        caption = "Jiaxiang Li - jiaxiangli.netlify.com"
    )
## Error in `gg_miss_var()`:
## ! could not find function "gg_miss_var"
miss_var_summary(data)
## Error in `miss_var_summary()`:
## ! could not find function "miss_var_summary"
miss_var_table(data)
## Error in `miss_var_table()`:
## ! could not find function "miss_var_table"
library(rpart)
library(rpart.plot)
## Error in `library()`:
## ! there is no package called 'rpart.plot'
data %>%
    add_prop_miss() %>%
    rpart(prop_miss_all ~ ., data = .) %>%
    prp(type = 4, extra = 101, prefix = "Prop. Miss = ")    
## Error in `data %>% add_prop_miss() %>% rpart(prop_miss_all ~ ., data = .) %>% prp(type = 4,
##     extra = 101, prefix = "Prop. Miss = ")`:
## ! could not find function "%>%"
  1. 如图是影响缺失的主要变量。

由于缺失值不严重,因此进行lm

library(broom)
## Error in `library()`:
## ! there is no package called 'broom'
data %>% 
    mutate_at(vars(-MPB)
              ,~fct_explicit_na(factor(.),'No_infos')) %>% 
    lm(MPB~.,data=.) %>% 
    tidy %>% 
    DT::datatable(
        rownames = FALSE,
        extensions = 'Buttons', options = list(
            dom = 'Bfrtip',
            buttons = c('copy', 'csv', 'excel', 'pdf', 'print')
      )
    )
## Error in `data %>% mutate_at(vars(-MPB), ~ fct_explicit_na(factor(.), "No_infos")) %>% lm(
##     MPB ~ ., data = .) %>% tidy %>% DT::datatable(rownames = FALSE, extensions = "Buttons",
##     options = list(dom = "Bfrtip", buttons = c("copy", "csv", "excel", "pdf",
##       "print")))`:
## ! could not find function "%>%"
  1. 点击对应格式可以下载。

技术 系列导航

1 技术:Poisson分布、回归Python实现 2017-12-20
2 技术:beta系数理解 2017-12-21
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4 技术:t-SNE处理高维数据可视化 2017-12-21
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7 技术:F1分数为什么可以看不平衡样本的预测能力 2017-12-27
8 技术:Fisher的一个矩阵预算 2017-12-27
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10 技术:Python接口函数 2017-12-28
11 技术:fct_relevel调整对照组,批量的方案 2017-12-30
12 技术:python中变量批量处理集成方案 2017-12-30
13 技术:Python接口函数-中台 2018-01-03
14 技术:使用pbd包进行debug 2018-01-03
15 技术:R实现随机分组 2018-01-04
16 技术:jiebaR包做文本清洗 2018-01-05
17 技术:r_WACC使用说明 2018-01-05
18 技术:使用switchhost安装host 2018-01-05
19 技术:Git的下载问题 2018-01-06
20 技术:新闻爬虫 2018-01-07
21 技术:Scalable Data Processing in R 2018-01-08
22 技术:使用git创建一个自己的本地仓库 2018-01-11
23 技术:dashboard构建,来自yihui的包 2018-01-12
24 技术:最大似然估计再理解 2018-01-12
25 技术:itchat包提取微信好友公开数据 2018-01-13
26 技术:do函数和biglm包 2018-01-17
27 技术:Imputer后X少了一列 2018-01-18
28 技术:mac连接mysql,理论上win7也可以 2018-01-19
29 技术:ggpubr提高作图效率 2018-01-20
30 技术:t-SNE理论部分补充 2018-01-22
31 技术:RMarkdown的使用技巧 2018-01-30
32 技术:通过anova检验,理解R2、R_adj.2、F值 2018-01-31
33 技术:ggridges 山峦图 学习笔记 2018-02-02
34 技术:Tidyverse使用技巧 2018-02-02
35 技术:XGBoost 学习笔记 2018-02-02
36 技术:分布变离散,或者纠正skew 2018-02-02
37 技术:rsq在R中自定义函数 2018-02-03
38 技术:Jupyter实战 2018-02-13
39 技术:美化与定制 2018-02-21
40 技术:数据对比可视化指南 2018-02-22
41 技术:功能体验 2018-02-26
42 技术:高效数据处理 2018-02-27
43 技术:模型优化技巧 2018-03-05
44 技术:原理与应用 2018-03-06
45 技术:模型与可视化 2018-03-08
46 技术:美化与交互指南 2018-03-11
47 技术:高效操作指南 2018-03-14
48 技术:用法与优化技巧 2018-03-17
49 技术:效率提升指南 2018-03-18
50 技术:问题排查技巧 2018-03-18
51 技术:高效操作指南 2018-03-19
52 技术:方法与代码示例 2018-03-21
53 技术:进阶技巧与优化 2018-03-21
54 技术:实战示例 2018-03-22
55 技术:效率与规范指南 2018-03-24
56 技术:dplython包测评 2018-03-25
57 技术:原理与实现 2018-04-02
58 技术:原理与应用解析 2018-04-03
59 技术:实战指南 2018-04-05
60 技术:核心语法与函数整理 2018-04-05
61 技术:复利计算与应用 2018-04-08
62 技术:简单规则模型解析 2018-04-14
63 技术:高效代码设计指南 2018-04-25
64 技术:原理与应用学习笔记 2018-04-29
65 技术:实战指南 2018-04-29
66 技术:原理与应用 2018-05-01
67 技术:表格格式化指南 2018-05-02
68 技术:原理与应用介绍 2018-05-08
69 技术:高效文本拼接 2018-05-11
70 技术:方法与实践学习笔记 2018-05-12
71 技术:方法与工具 2018-05-12
72 技术:功能解析 2018-05-17
73 技术:高效数据输入 2018-05-21
74 技术:基础模型与方法 2018-05-22
75 技术:功能与使用体验 2018-05-26
76 技术:特征筛选学习笔记 2018-05-29
77 技术:实战技巧 2018-05-30
78 技术:建模思路解析 2018-06-03
79 技术:策略与实战 2018-06-03
80 技术:数据展示指南 2018-06-04
81 技术:包与环境配置指南 2018-07-14
82 技术:高效操作指南 2018-07-19
83 技术:方法与案例解析 2018-07-24
84 技术:统计建模学习笔记 2018-07-24
85 技术:展示技巧与原则 2018-08-10
86 技术:数据采集实战技巧 2018-08-21
87 技术:指标设计学习笔记 2018-09-20
88 技术:建模流程实战 2018-10-01
89 技术:大规模数据探索 2018-10-20
90 技术:文本提取与分析 2018-10-20
91 技术:原理与R实现实战 2018-10-21
92 技术:学习资源获取技巧 2018-10-23
93 技术:深度学习模型实战 2018-10-24
94 技术:实战指南 2018-10-30
95 技术:图片编辑与转换 2018-11-03
96 技术:安装与使用基础学习笔记 2018-11-07
97 技术:非结构化数据处理 2018-11-29
98 技术:表格美化技巧 2018-12-13
99 技术:分类数据可视化 2018-12-24
100 技术:流程图绘制技巧 2018-12-24
101 技术:自动化设置 2018-12-28
102 技术:协作与版本控制 2018-12-29
103 技术:pipeline设计 2018-12-30
104 技术:Git历史记录清理 2018-12-31
105 技术:AUC指标对比 2019-01-01
106 技术:时间序列可视化 2019-01-01
107 技术:变量命名工具指南 2019-01-02
108 技术:网页自动化截图 2019-01-02
109 技术:配置与优化 2019-01-03
110 技术:原理与应用 2019-01-07
111 技术:语法与核心概念 2019-01-14
112 技术:R包徽章设计 2019-01-15
113 技术:项目结构设计 2019-01-21
114 技术:文本分类基础任务 2019-01-22
115 技术:线性与非线性模型 2019-01-22
116 技术:有效性验证 2019-01-27
117 技术:评估与应用 2019-01-29
118 技术:循环神经网络入门 2019-01-30
119 技术:长短期记忆网络入门 2019-01-30
120 技术:for循环示例 2019-02-03
121 技术:基础到进阶 2019-02-06
122 技术:查询与整合 2019-02-06
123 技术:方法与案例 2019-02-14
124 技术:R包高效开发指南 2019-02-20
125 技术:解析与操作 2019-02-20
126 技术:训练与预测 2019-02-25
127 技术:原理与代码 2019-02-26
128 技术:GitHub个人访问令牌(PAT)设置 2019-03-04
129 技术:方法与工具 2019-03-07
130 技术:文本特征提取示例 2019-03-08
131 技术:基础任务示例 2019-03-18
132 技术:条形图与表头设计 2019-03-20
133 技术:连续与分类变量差异 2019-03-30
134 技术:思路与方法 2019-04-08
135 技术:方法与工具 2019-04-15
136 技术:多格式读取 2019-04-16
137 技术:方法与工具 2019-05-11
138 技术:Git/GitHub/GitLab 2019-05-13
139 技术:命令与操作 2019-05-19
140 技术:协作与版本控制 2019-05-26
141 技术:语法与实践 2019-06-28
142 技术:功能与API 2019-07-13
143 技术:安装与使用 2019-07-24
144 读《未来简史》:技术与未来 2019-09-14
145 技术:高效数据处理 2019-10-09
146 技术:性能优化技巧 2019-10-12
147 技术:配置与运维 2019-10-29
148 技术:原理与经典模型 2019-12-25
149 技术:构建到发布流程 2019-12-26
150 技术:方法与案例 2019-12-27
151 技术:命令与自动化 2019-12-30
152 技术:Pandas数据处理实战指南 2020-01-19
153 技术:特征工程之目标编码学习笔记 2020-01-20
154 技术:文档编写与美化 2020-01-28
155 技术:核心算法与应用 2020-01-29
156 技术:流程图绘制技巧 2020-01-29
157 技术:DataCamp课程笔记 2020-01-31
158 技术:Python实用代码片段合集 2020-01-31
159 技术:自动化构建流程 2020-02-02
160 技术:自动化工作流配置 2020-02-04
161 技术:高效查找代码与项目 2020-02-11
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163 技术:USD数据分析论文收录暨GitBook发布 2020-05-02
164 游记:西安博物院(5)西汉器物工艺到新莽技术应用 2020-10-01
165 技术:Causal Forest 2021-03-18
166 技术小团队人才培养思考:压力・复盘・沉淀 2024-05-21
167 BJ Fogg模型:从说服技术理论到行为设计实践 2024-11-24
168 管理视角:技术团队的核心交付是什么 2025-02-13
169 研读毛选:核心技术三大特征 2025-03-28