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可转债全自动筛选神器， 是基于微软的办公软件Power Bi制作的 由于Power Bi需要耗费电脑大量内存 最近推出excel版本，占用内存较小，运行 更加流畅，最近本人又推出神器终极使用版本 大家打开一个网址就可以看到最新的神器 运行结果，手机电脑均可，附最新的视频教程 赶快下载试试吧 目前收录了: 1.晴雨表策略。 2.双低策略。 3.传统方法策略。 4.基本方法策略。 5.博到期策略。 6.淘金组合策略。 7.前世今生策略。 8.持有封基策略。 9.博下修策略。 10.正股银行杀溢价策略。 还有最新增加的抓妖债策略。 策略不断更新中…… 另外还收录了可转债温度计， 可转债行业分类表格汇总， 新债申购提醒，上市提醒，强赎卖出提醒，， 只需每天点击一下，以上数据自动更新， 是我们投资可转债的好帮手 配套详细的使用教程

可以帮助你对两个表的数据进行对比，查找不重复数据，找出不同的数据，可以直接粘贴EXCEL中，非常适用，对 数据整理、分析有很大的帮助！

场景：集团中心下发本省数据时，并未按地市、业务拆分，现需要按地市、业务拆分并分发到地市。 本文利用Python的pandas包实现了以上场景。 注：本示例代码只实现按单列拆分，如果需要多列筛选拆分，请修改本示例中的filter_column_name与city_name_to_list，并多套一层循环。 now, show u the code:  # -*- coding: utf-8 -*- Created on Fri Nov 1 09:53:30 2019 @author: lanxuxml 应用场景： 包含多个sheet的Excel 需要按列筛选出来另存为其它文件

SDE中保存两个要素类，一个是范围线数据，一个是目标要素数据。需要使用GP服务实现一个功能，即指定范围线要素类中的一个要素，自动筛选出目标要素类中与范围线存在相交关系的要素，并返回相交要素的属性信息。

PopupWindo+RecyclerView+BaseQuickAdapter选择筛选demo

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现有某高校评教数据(pjsj.xls)，共计842门课程，属性包括：课程名称、评价人数、总平均分以及10个评价指标Index1-Index10。以此为研究数据，利用数据挖掘的技术实现评价指标的筛选，即从10个指标中剔除对教学评价无用的指标。具体实现的内容应至少包括以下几个方面但不限于： （1）数据描述：利用盒图对每个指标数据进行描述性分析，画出10个指标的盒图：标注孤立点（如有）、最小值、Q1、中位数、Q3、最大值； （2）数据预处理：将每个连续型指标数据离散化为三个区间，级别从高到低分别为Excellent（用“E”表示）、Good（用“G”表示）、Fair（用“F”表示）；将总平均分离散为“A”、“B”、“C”三个等次，作为每门课程的类标签； （3）模型构建与评估：利用决策树算法对上述数据进行分类，构建决策树并进行性能评估：包括Recall（召回率）、Precision（精度）、F1和Accuracy（准确率）； （4）结果讨论：对研究结果（剔除的指标，即未出现决策树中的指标）进行讨论分析； （5）总结与展望：对全文研究过程进行总结并指出存在的不足或努力方向。