大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程统计方差的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python编程统计方差的解答，让我们一起看看吧。
做数据分析（数据挖掘）spss和Python哪个好？
很高兴回答您的问题，我作为一名计算机专业的大四学生，对数据分析也有一定的研究，我来说说自己的看法吧。
做数据分析目前主流的工具是python，python以其丰富强大的类库和简洁的编码规则被应用于越来越多的数据分析场合。利用python，整合Google的深度学习框架tensorflow，可以做出很多不同类型的分析预测。
随着人工智能时代的来临，数据挖掘，数据分析必将迎来历史性的机遇和挑战，未来前景巨大！
多谢邀请。做数据分析（数据挖掘）python会更好些。第一,虽然可以用spss做一些数据挖掘的分析，描述性，探索性，回归分析，随机森林等等，可以不需要懂代码，但是是收费软件，相比Python中的numpy和pandas等数据分析包，就可以实现想要的结果。在企业招聘数据分析师时主要是看你的业务分析能力，数据分析有偏业务方向和技术方向，对于数据挖掘来讲，会python更能构建一些模型来分析企业的业务。当然这个也不是唯一的，企业如果从以往的工作经验看出你有较强的数据分析能力，一般是会接受的，我也不是很会python，对于spss,excel,sql,tableau 都有接触过，最关键的是你用excel的能力，除非进的企业是急招，进来就要入手的，才可能会不需要。
数学建模预测数据应该如何选择算法？
预测数据需要看你的问题是回归问题还是分类问题
如果是回归问题可以考虑：
线性回归
boosting tree for regression
Gaussian process
如果是分类问题可以考虑：
逻辑回归 (它披着回归的皮做着分类的勾当)
在之前的数模竞赛中，即便是美赛O奖的作品中，我们都能看到诸如灰色预测这样的用matlab实现的，实际上我们有时间序列，回归等一系列比较常用的预测方法。
在18年前后，预测类数模问题变得较为尴尬，不是因为这些题目简单，是因为大家都有了一套两***成的算法，拿题后只要找到数据就能很快跑程序出数据出图写论文。所以那个时候基本上很少有预测的题目再出现了。
实际上，评价类模型和预测类模型都是这样，因为人均都会，所以导致我们不会见到一整个大题全是讲预测的。
在这之前，我们在国赛见过人口增加预测，长江水质预测，世博会影响预测等等，那个时候基本上都是用matlab去实现这些数据的处理和预测。
说起来，在15年我本科入学的时候有个风潮，就是互联网+，那个时候就是谁有着一个什么创新创业的点子，就可以去参加比赛拿拿奖。我一看这还要做ppt路演，搞得比较商业，当时就没怎么关注，毕竟我只喜欢参加埋头做题的比赛。
上台说话这种我比较怯场，不过我也不是没有改变自己，有一次我最终鼓起勇气去参加了学校一个英语辩论赛，初赛只有抽题观点陈述这一部分，不用和别的同学正面对抗，所以我侥幸侃侃而谈，成功入围复赛，高兴之余，也激动地和室友报喜，随后联系复赛人员说我不去了，名额因此也顺延给了后一名，不知道算不算得上一桩美谈。
扯远了，主要是那个时候搞互联网+，什么东西都要加互联网，超市+互联网=做个订超市app，打车+互联网=打车软件。
在数模领域，除了matlab，学会python搞人工智能应用也将是一个趋势，不过吧，实际上MATLAB也能实现一部分。
那么在预测类这方面，用python的话：
到此，以上就是小编对于python编程统计方差的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程统计方差的2点解答对大家有用。
