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World File Search System数据分析
数据分析
数据分析为成员提供了深入研究数据集并提供分析的机会。此竞争活动由法官的演讲组成部分组成。活动概述部门：高中活动类型：1、2或3会员活动类别的团队类别：演示活动要素：主题演示时间的演示时间：3分钟的设置，7分钟的演示时间，3分钟的问候和答案时间NACE NACE NACE NACE连接：职业和自我发展和自我发展，沟通，沟通，领导才能，领导才能，专业，技术，技术范围，企业2024-25，专业，企业2024-25，专业，专业，专业，专业，专业，专业，专业，专业。在美国，特别是在纽约市的问题。HealthyCleanair4All是一家位于纽约市的虚构非营利组织，旨在改善城市的空气质量。他们已要求您，数据分析师，分析有关空气质量，查找趋势的数据，并提出有关改善纽约市空气质量的建议。使用提供的数据和您自己的研究，确定趋势并根据数据和外部因素提出建议。Data.gov提供的数据集：
数据分析
访问stapplet.com并打开1.1计算器/stapplet技能视频。本视频将涵盖如何输入数据并创建一个或两个变量在stapplet.com上的分类数据显示。它还将讨论如何在图中识别关联。1.）出生日。频率表总结了最近一周在美国每天每天出生的婴儿数量的数据。a。）在stapplet.com中输入可变名称和数据。创建条形图和饼图。b。）您认为哪个图最能显示数据？解释您的选择。c。）写一两个句子，以了解您所看到的。（包括上下文）2。）皮尤研究中心（Pew Research Center）询问了来自美国的2024个成人手机所有者的随机样本，他们拥有哪种手机：iPhone，Android或其他（包括非智能手机）。这是结果，按年龄类别分解：（a）为每个年龄组找到手机类型的分布。制作一个分段的条形图以比较这些分布。（b）描述（a）中图的图表显示了成人手机所有者的年龄与手机类型之间的关联。
数据分析顾问
巴哈马卫生和健康部 (MOHW) 已从美洲开发银行 (IDB) 获得资金，用于支持卫生部门遏制和控制冠状病毒并减轻其对服务提供的影响的计划和支持巴哈马卫生系统加强的计划的费用，并打算将部分收益用于数据分析顾问的咨询服务。成功的个人将以合同方式作为 MOHW 的一部分工作，并向首席医疗官（或其他指定替代人员）汇报。成功的个人还将与卫生部和国家卫生系统利益相关者的其他领导人以及其他部委和国际合作伙伴合作。成功的个人将支持卫生部整理、分析和描述各种人口健康指标，如国家健康指标汇编和数据词典中定义的相关健康指标所述。国家指标汇编提供了一组优先的标准化健康指标，可满足卫生和健康部以及其他国家卫生利益相关者的报告需求。数据字典反映了为支持国家健康指标报告以及其他临床和行政目的而收集的各个数据元素。该合同预计将于 2024 年 3 月开始的三年内完成，并有可能转换为 PnP。主要职责：
组成数据分析
描述回归，分类，轮廓图，合成数据分布的假设测试和拟合是其中的一些功能。我们还包括百分比（或比例）的功能。此类数据的标准教科书是John Aitchison（1986）``Compotical Data的统计分析''。相关论文包括：a）Tsagris M.T.，Preston S.和Wood A.T.A.（2011）。``构图数据的基于数据的功率传输''。第四届国际国际组合数据分析研讨会。b）Tsagris M.（2014）。``用于组成数据的K-NN算法：具有和不具有零值的经修订的ap-aper''。数据科学杂志，12（3）：519--534。。c）Tsagris M.（2015）。``一个基于组合数据的新颖，基于差异的回归''。2015年4月15日至18日，第28届Panhellenic统计会议会议录，希腊雅典，430--444。。d）Tsagris M.（2015）。``包含零值的组成数据回归分析''。智利统计杂志，6（2）：47--57。。
板球数据分析
摘要：这项研究调查了现代数据分析技术在板球领域的应用，板球是一项富含数据的运动，但通常受传统分析方法的限制。使用来自ESPN CRIC-INFO的T20世界杯的数据，这项研究证明了网络刮擦，Python，Pandas和Power BI在将原始数据转换为板球战略家和爱好者的可行见解方面的功能。Bright Data的Web刮擦工具用于有效收集全面的匹配数据，然后通过Python脚本进行了转换和清洁，以确保质量和准确性。熊猫库在数据操作中起着至关重要的作用，可以在许多统计类别上进行有效的分类，分组和计算。最后，Power BI用于创建动态可视化和仪表板，为深入分析提供了交互式平台。这项研究的结果不仅强调了可以通过体育中的先进数据分析获得的关键见解，而且还强调了这些分析工具在从复杂数据集中提取有意义的解释方面的兼容性和强度。这项工作通过识别模式，预测结果并告知板球决策，从而有助于运动分析的不断增长领域。关键字：板球数据分析，网络刮擦，Python，Pandas，Power BI，T20世界杯，ESPN CRIC-INFO，数据转换，数据清洁，数据可视化，体育分析，板球决策，交互式仪表板。I.II。 板球分析与机器学习的播放器绩效预测II。板球分析与机器学习的播放器绩效预测引言随着运动的景观的不断发展，对战略决策制定的数据分析的依赖变得至关重要。板球及其大量的统计和绩效指标，是数据驱动的见解的肥沃基础。T20板球的引入进一步扩大了这一需求，因为游戏的较短格式需要基于实时数据的快速而有影响力的决策。本研究论文着重于利用先进的分析方法提取，处理和分析板球数据，目的是为T20世界杯表演提供增强的见解。这项研究的核心宗旨是当代数据分析工具和技术的凝聚力应用，以探索板球数据的无数方面。该项目展示了Web刮擦在收集板球统计领先的领先机构ESPN CRIC-INFO的广泛板球数据方面的功效。利用了Bright Data的强大网络刮擦功能，本文展示了为体育中任何分析努力构建综合数据集的第一步。随后，本文深入研究Python的出色数据转换和清洁能力，确保收集到的数据的完整性和可用性。python的多功能性和其生态系统中可用的功能强大库，尤其是熊猫，促进了复杂的数据操纵过程。pandas在简化板球数据方面起着关键作用，从而允许诸如合并，重塑和聚合数据集以准备分析等复杂的操作。相关工作是一些与板球，pandas和Power BI（或类似工具）相关的现实世界项目：1。
数据分析实习生
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