基于akshare数据采集的相关性分析结果

解读相关性分析与相关系数

相关性分析与相关系数 相关性分析用于探索两组数据集中数据之间的关系，即使它们采用不同的度量单位。而相关系数 (R) 则量化了这种关系的强度和方向。 计算方法： 相关系数是两组数据集的协方差与其标准偏差乘积的商。 结果解读： R > 0： 表示正相关，即一组数据中的较大值对应于另一组数据中的较大值。 R < 0> 表示负相关，即一组数据中的较大值对应于另一组数据中的较小值。 R = 0： 表示不存在线性相关关系，但并不排除其他类型的关系。 R 的绝对值越接近 1，相关性越强；越接近 0，相关性越弱。

统计分析 10 2024-05-29

网络数据采集，Python 3 实现数据采集

Python 中有几种方法可以实现网络数据采集：1. 使用 requests 库采集网络数据：- 安装 requests 库：pip install requests- 采集网页数据：import requestsresponse = requests.get('网址')data = response.text2. 使用 BeautifulSoup 库采集 HTML 数据：- 安装 BeautifulSoup 库：pip install beautifulsoup4

数据挖掘 11 2024-05-25

快速计算向量相关性

快速相关算法在C语言中高效、稳定地计算两个向量之间的相关性。将其编译为fastcorr.dll后可供Matlab调用。另提供备用函数SLOWCORRELATION，仅供参考，实际计算中效率较低。

Matlab 12 2024-05-12

网络数据采集与分析

数据获取: 阐述如何从网络上获取所需数据，包括网页抓取技术、API接口调用等方法。 数据清洗: 介绍数据清洗的流程和方法，例如去除重复数据、处理缺失值、格式转换等。 数据分析: 展示如何对采集到的数据进行分析，例如数据可视化、统计分析、机器学习等技术。 结果解读: 对分析结果进行解读，得出有价值的结论和洞察。

数据挖掘 12 2024-04-30

变量相关性的计算参数比较

综合多篇文章，总结了计算变量相关性的三个主要参数：皮尔逊相关系数、距离相关和最大信息系数。文章详细介绍了它们各自的计算方法和应用场景。

算法与数据结构 16 2024-07-15

基于Python爬虫的全国工商数据采集与分析系统

该系统利用Scrapy爬虫框架、代理IP池、Request请求模拟和验证码识别技术，实现了全国工商信息的每日更新采集。采集的数据存储于MySQL数据库，包含1.8亿多家企业的工商基本信息和36维度详细信息，支持SQL查询和Excel格式导出。

Storm 15 2024-06-21

杂草性状与分布危害的相关性研究

为探究影响我国杂草分布和危害程度的生物学因素, 研究人员以 1387 种中国境内杂草为研究对象, 分析了其分布危害等级与 28 个生态适应性状之间的关系。这些性状涵盖种子(果实)产量、传播方式、营养繁殖能力、生活史长短、繁育系统、生活型、花部特征、传粉方式、毒性、刺以及适应的生境类型等。研究结果显示, 对于 1387 种杂草整体而言, 生活史短、花两性、种子产量高、种子(果实)具备特殊传播方式、阳生、有毒以及直立、挺水、莲座状生活型的植物, 其分布危害等级较高。

统计分析 14 2024-05-19

深入解析斯皮尔曼相关性系数

解读斯皮尔曼相关性系数 斯皮尔曼相关性系数，也称为等级相关系数，用于评估两个变量之间单调关系的强弱。它并不关注变量间具体的数值关系，而是着眼于它们在排序上的变化趋势。当一个变量的值上升时，另一个变量是倾向于同步上升还是下降，斯皮尔曼相关性系数都能将其捕捉。 这种非参数的统计方法，由英国心理学家查尔斯·斯皮尔曼于20世纪初提出，在无需假设数据服从特定分布的情况下，也能有效衡量变量间的关联程度。无论是线性关系还是非线性关系，只要存在单调趋势，斯皮尔曼相关性系数都能给出可靠的评估结果。

算法与数据结构 16 2024-04-30

MATLAB应用于典型相关性分析数学建模算法

典型相关性分析（CCA）是一种多元统计方法，用于探索两组变量之间的关系。它通过寻找使两组变量之间相关性最大的线性组合来实现其目标。CCA的基本步骤包括：数据准备，数据标准化以确保变量具有一致尺度，构建典型变量，计算它们之间的相关性，并解释典型变量的贡献。该方法在金融、生态学和心理学等领域有广泛应用。

数据挖掘 13 2024-07-18