公共交通乘客資料與美國汽油消費分析
本文分析了公共交通乘客資料和美國汽油消費資料，探討了資料視覺化技術的應用和挑戰，並使用平行坐標圖和時間序列圖等方法展示了資料的趨勢和模式。此外，文章還分析了波士頓房屋價格預測模型，探討了不同變數對房價的影響。
視覺化
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時間序列分析與商店績效資料視覺化
本文深入探討時間序列分析的核心方法論，涵蓋 AR、MA、ARIMA 和 SARIMA 等經典模型的數學原理與實務應用，並結合商店績效資料分析案例，展示如何運用 Python 進行時間序列預測與資料視覺化。
Python 自動化解析 Ansible 輸出並視覺化裝置執行時間
本文探討如何使用 Python 自動化解析 Ansible 輸出，提取裝置執行時間資訊，並利用 Pandas 與 Matplotlib 將其視覺化。我將分享如何運用正規表示式精確擷取關鍵資料、轉換時間格式，以及建立清晰易懂的圖表，有效提升網路裝置監控效率。
資料分析與視覺化技術應用
本文探討資料分析與視覺化技術，使用 Python 與 Matplotlib 函式庫，示範如何計算資料的基本統計量，例如平均值、標準差、最大值和最小值，並使用直方圖和折線圖將資料視覺化，以便更直觀地理解資料的分佈和趨勢。
能源生產資料分析與視覺化洞察
本文根據提供的能源生產資料集，運用 Python 和相關函式庫進行資料預處理、清洗、轉換，並利用視覺化技術深入探討能源生產的多個導向。文章涵蓋了各燃料型別發電量分佈、佔比，以及太陽能發電量時間序列分解和移動平均分析等內容，旨在提供多維度的資料洞察，幫助理解能源結構、最佳化能源組態和制定能源政策。
資料分析與視覺化技術探討
本文探討資料分析與視覺化技術，涵蓋資料清理、統計分析、以及使用 Matplotlib 和 Plantuml 等工具進行視覺化呈現。文章以實際資料和 Python 程式碼為例，演示如何清理資料、計算統計指標、繪製直方圖和折線圖，以及如何使用 Plantuml 呈現流程圖，幫助讀者理解資料的分佈和趨勢。