行为科学

本书详细介绍了行为科学（特别是心理学）中使用的基础统计知识，包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说，这是一本不可多得的参考书。

提供了一份订单信息表SQL脚本，可供MySQL 8.0及以上数据库使用。表中包含用户ID、订单ID、支付状态、支付金额和支付日期。

如果您想深入了解如何使用该软件包，请参阅详细说明。Psychopy_ext是一种灵活的框架，专为快速设计、分析和绘制神经科学和心理学实验而设计，与PsychoPy、PyMVPA或matplotlib不同，它通过选择合理的默认值并提供常见任务模板，简化了实验的构建和分析。此外，它支持自动运行实验、提供GUI和命令行解释器，满足定制需求，使得实验设计更加简便。

想自学数据科学，但不想花一大笔钱？这个免费的开源课程推荐路径可以帮你走上正轨！通过 MOOC（大规模开放在线课程），你可以随时随地接触到世界顶级大学的课程。推荐的课程涵盖从数据科学基础到机器学习的各个方面。课程安排也灵活，你可以根据自己的进度来调整。最棒的是，只要你能每周投入 20 个小时，大约两年内就能完成所有学习内容！ 其中，包括了计算机科学、数据结构与算法、微积分等课程。每个模块都被精心设计，适合任何想深入理解数据科学的朋友。你还可以根据个人情况调整学习进度，看看自己预计何时能完成。嗯，，如果你有足够的热情，走这条路不难！ 顺便提一下，课程内还附带了一些实用的资源链接，像 MIT 的线性

SQLite 坚固耐用，即使遭遇断电或系统崩溃也能妥善应对。自动化测试对此进行了 91/123 次验证。

本项目用Matlab实现了agent的蜂拥行为。通过模拟多个agent的互动，展示了其在不同环境下的行为模式。

本数据集包含来自超星集团在线教学平台的数据，可用于数据挖掘和学习行为分析。

Impala 是个给力的工具，专门为大数据设计的。它能在大规模数据集上进行低延迟的 SQL 查询，适合用来做实时用户行为。如果你有用户行为数据，比如网页点击流、APP 交互之类的，Impala 可以帮你快速查询和这些数据，你做出更快速、精准的业务决策。举个例子，想要实时追踪用户的浏览路径、停留时间，Impala 起来流畅。适合用在需要快速响应的场景，比如优化产品体验或者做个性化营销。嗯，Impala 的查询性能相当高，背后是通过内存计算避免了磁盘 I/O 的延迟，速度相当快。而且它支持 SQL 语法，操作起来和传统数据库差不多，基本不需要额外学习啥新语言，挺方便的。

用户购买意向预测用的商铺数据集，数据结构清晰，用起来挺顺手的。网上有人放出来过，但要积分，太麻烦了，我这边直接放出来，想用就拿走，别客气。 jdata 的商铺表数据，配合用户行为数据能做不少有意思的事情。比如预测用户在某类店铺的购买概率，或者训练一个推荐模型用XGBoost试试看，效果还不错。 文件名是jdata_shop.csv，格式比较规整，字段不多，字段之间的关联性挺清晰。基本上你拿来喂模型就行，省去了不少清洗麻烦。 资源链接在这：百度网盘，提取码：23ty。我就是看不惯那些乱要积分的，咱就公开点。 如果你在做用户行为、CTR 预估、推荐系统这些项目，可以直接上手。不用太复杂的模型，跑个

Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Py