通义灵码2.0实现数据分析小项目
本文介绍了使用通义灵码2.0实现一个数据分析小项目的全过程。从数据清洗、特征分布可视化到构建和评估多个机器学习模型，详细展示了每一步的操作和结果。通过简单的描述和提问，通义灵码2.0能够自动生成并优化代码，极大地简化了开发流程。最终，项目成功完成了数据的分析和预测模型的构建，验证了通义灵码2.0的强大功能和易用性。
基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真
本程序基于线性核函数的SVM算法实现数据分类，使用MATLAB2022A版本运行。程序生成随机二维数据并分为两组，通过自定义SVM模型（不依赖MATLAB工具箱）进行训练，展示不同惩罚参数C下的分类结果及决策边界。SVM通过寻找最优超平面最大化类别间隔，实现高效分类。
核心代码包括数据生成、模型训练和结果可视化，最终绘制了两类数据点及对应的决策边界。此实现有助于理解SVM的工作原理及其在实际应用中的表现。
产品经理的效率秘籍：科学梳理产品需求
产品梳理旨在解决信息混乱、需求不清等问题，使产品架构清晰、目标明确、执行高效。通过厘清产品定位、优化需求管理、提高执行效率和加强团队协作，企业可以减少沟通成本，提升整体效率。关键步骤包括确定产品架构、规范需求管理和建立任务管理机制。借助工具如板栗看板，可实现需求可视化、高效任务拆解及顺畅的团队协作，确保产品梳理顺利落地。定期复盘和优化，引导团队使用协同工具，并加强跨部门协同，是成功的关键。
SQL做数据分析的困境，查询语言无法回答的真相
SQL 在简单数据分析任务中表现良好，但面对复杂需求时显得力不从心。例如，统计新用户第二天的留存率或连续活跃用户的计算，SQL 需要嵌套子查询和复杂关联，代码冗长难懂。Python 虽更灵活，但仍需变通思路，复杂度较高。相比之下，SPL（Structured Process Language）语法简洁、支持有序计算和分组子集保留，具备强大的交互性和调试功能，适合处理复杂的深度数据分析任务。SPL 已开源免费，是数据分析师的更好选择。
这份Excel+Python飞速搞定数据分析手册，简直可以让Excel飞起来
本书介绍了如何将Python与Excel结合使用，以提升数据分析和处理效率。内容涵盖Python入门、pandas库的使用、通过Python包操作Excel文件以及使用xlwings对Excel进行编程。书中详细讲解了Anaconda、Visual Studio Code和Jupyter笔记本等开发工具，并探讨了NumPy、DataFrame和Series等数据结构的应用。此外，还介绍了多个Python包（如OpenPyXL、XlsxWriter等）用于在无需安装Excel的情况下读写Excel文件，帮助用户实现自动化任务和数据处理。