层次聚类，即Hierarchical Clustering，是一种聚类算法，通过对不同类别数据点间的相似度的计算，从而创建一棵有层次的嵌套聚类树。 一、层次聚类算法原理 在聚类树中，树的最底层是不同类别的原始数据点， ...
2020-07-14
在数据分析过程中，我们会用到各种各样的数据模型。但有些模型并不是完美的，存在者各种各样的缺点，置之不理很可能会影响最终的数据分析结果。这也就意味着，我们需要让模型最优化。通过模型优化，训练出更好的模 ...
2020-07-13小编今天给大家带来的是，SQL基本语句中的条件语句查询WHERE，希望对大家学习和使用SQL有帮助。 where后面支持多种运算符，进行条件的处理 WHERE用于条件过滤记录，也就是将访问数据进行条件处理，缩小到一 ...
2020-07-13作者：肖冠宇 来源：大数据DT(ID：hzdashuju) 内容摘编自《企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践》 导读：Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的分布式大规模数据处理通用引擎，具 ...
2020-07-13
RNN(循环神经网络)，和CNN(卷积神经网络)是深度学习经常进行比较的两个概念，下面小编整理了RNN和CNN的一些区别，希望对大家有所帮助。 1.从应用方面来看CNN主要用于图像识别比较多，而RNN被用于语言处理多一些 ...
2020-07-13
LSTM全称为：long short term memory，也叫作长短期记忆人工神经网络，本质上是一种时间循环神经网络。LSTM是为了解决一般的RNN长期依赖问题而被专门设计出来的。所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。 ...
2020-07-13Caffe是深度学习框架中经常遇到的，那么到底Caffe是什么?我们又应该怎样理解呢?下面，小编对于Caffe做了一个简单的介绍，希望对大家有所帮助。 一、Caffe基本概念 Caffe全称为：Convolutional Architecture ...
2020-07-13来源：接地气学堂微信公众号 作者：接地气的陈老师 分享一个B2B用户画像的做法。网上流传的资料大多是B2C相关的，导致在B2B企业的同学很困惑：”老师，说是RFM模型，可我们的客户都是n久没有一张单，一张订 ...
2020-07-13
前馈神经网络可以算是所有的神经网络中最简单，最容易，但也是最有效的一个。但对于刚刚入门的小白来说，难度还是比较大的。到底前馈神经网络是如何实现的，下面就和小编一起来看推到过程吧。 如上图中所 ...
2020-07-13
NLP(Natural Language Processing)自然语言处理是数据科学领域的一个非常重要的分支，它包含了，以一种高效的方式去分析，理解并从文本中提取信息等重要过程，终极目标是让计算机拥有自然语言处理交际能力。通过利 ...
2020-07-13
Keras 是基于 Theano 或 者TensorFlow 的一个深度学习框架，其设计源于Torch，编程语言用 Python ，是一个功能强大、内容抽象，高度模块化的神经网络库，能够支持 GPU 和 CPU。目前tensorflow已经将keras合并到了 ...
2020-07-13
K-means是最常用、最简单的一种聚类算法。k-means聚类，就是将原始数据所含的类数事先给出来，然后将含有相似特征的数据聚为一个类中。 一、K-means聚类算法原理 在聚类问题中，给我们的训练样本是.每个.没 ...
2020-07-13作者：Alex Castrounis 来源：大数据DT(ID：hzdashuju) 内容摘编自《AI战略：更好的人类体验与企业成功框架》 导读：本文讨论与人工智能相关的概念和技术，包括机器学习、深度学习、数据科学和大数据。还 ...
2020-07-10
感知机(Perceptron)或者叫做感知器，是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络，是机器学习领域最基础的模型，被誉为机器学习的敲门砖。 ...
2020-07-10
Z-Score是数据标准化处理的一种常用方法，通过Z-Score，可以将不同量级的数据转化为统一量度的Z-Score分值，并进行比较。 (1)Z-score定义 根据图可以看出，Z-score的数据分布满足“正态分布”(N(0.1)) ...
2020-07-10小编今天来给大家盘点一下关系型数据库与非关系型数据库的区别。 一、概念 关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。 非关系型数据库从严格上来说，并不是一种数据库，而是一种数据结构化存 ...
2020-07-10关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。简单来理解就是，二维数据库，一个由二维表及其之间的联系而组成的一个数据组织。 关系型数据库并不是唯一的高级数据库模型，也不算是性能最优的数据库模 ...
2020-07-10分布式存储，采用分布式的系统结构，将大量的普通服务器，通过网络互联，作为一个整体，利用位置服务器定位存储信息。 1.高可靠性：重点指分布式系统数据安全方面的容灾与备份，数据可靠不丢失。在分布式存储的 ...
2020-07-10对于大数据的处理问题，计算机科学界有两大方向：一是集中式计算，另外一种是分布式计算。小编今天给大家整理的是几种主流的分布式计算框架，希望对大家有所帮助。 Hadoop是基础，它的HDFS能够存储文件，Yarn进 ...
2020-07-10正则表达式(Regular Expression)，计算机科学的一个概念，又叫做正规表示法或者常规表示法。 正则表达式描述了一种字符串匹配的模式，能够检查一个串中是不是含有某种子串、替换匹配的子串，将符合某个条件的子 ...
2020-07-10SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换：从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中，日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率：打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中，“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师：表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据（如数据库表、Excel 表、CSV 文件）是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et：理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡（Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE）模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确：TIF 中的地名有哪两种存在形式？ 在开始提取前，需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师：解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据（以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据，如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值？详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python（如 pandas 库）处理 Excel 数据时，“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验：差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域，假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师：掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据（以 “行 - 列” 存储的结构化数据，如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析：原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中，EXPLAIN执行计划是核心工具，而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content：区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时（如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师：激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据（如 Excel 表格、数据库表）是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比：urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求（如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师：业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段，其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑：从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中，“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例：数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下，精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析：概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中，“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10
