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数据挖掘过程中:数据预处理

数据挖掘过程中:数据预处理
2016-09-10
数据挖掘过程中:数据预处理 在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处 ...

零售业中常见数据分析

零售业中常见数据分析
2016-09-10
零售业中常见数据分析 财务分析: 1)分析企业的财务状况,了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力,从而评价企业的财务状况和风险。 2)分析企业的资产管理水平,了解企业 ...
几种常见的缺失数据插补方法
2016-09-10
几种常见的缺失数据插补方法 (一)个案剔除法(Listwise Deletion)   最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise deletion),也是很多统计软件(如SPSS和SAS)默认的缺失值处理方法。在这 ...
数据挖掘过程中:数据预处理
2016-09-09
数据挖掘过程中:数据预处理 在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理 ...
数据挖掘系统的分类
2016-09-09
数据挖掘系统的分类 数据挖掘是一个交叉学科领域,受多个学科影响,包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学。此外,依赖于所用的数据挖掘方法,可以使用其他学科的技术,如神经网络、模糊和/或粗 ...

数据挖掘算法之关联规则挖掘(一)apriori算法

数据挖掘算法之关联规则挖掘(一)apriori算法
2016-09-09
数据挖掘算法之关联规则挖掘(一)apriori算法 关联规则挖掘算法在生活中的应用处处可见,几乎在各个电子商务网站上都可以看到其应用 举个简单的例子 如当当网,在你浏览一本书的时候,可以在页面中看到一 ...

SPSS:数据标准化后出现负数怎么办

SPSS:数据标准化后出现负数怎么办
2016-09-09
SPSS:数据标准化后出现负数怎么办 在数据分析过程中,有时为了消除量纲单位的影响,需要提前对原始数据进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标即处于同一数量 ...

SPSS数据录入对格式的要求

SPSS数据录入对格式的要求
2016-09-09
SPSS数据录入对格式的要求 数据准备是开始数据分析的第一步,不过很多初学者就卡在这个问题上。录入的数据不符合SPSS对数据格式的要求,导致无法正确进行后续的一系列分析过程。 首先来看一下SPSS的数据存 ...

SPSS输出的结果都要写到文章中吗

SPSS输出的结果都要写到文章中吗
2016-09-09
SPSS输出的结果都要写到文章中吗 经常有人问到,SPSS输出的结果都要写到文章中吗?文章中应该写什么呢?比如,均值、中位数、众数、标准差、百分位数、最小值、最大值等等,都要出现在文章中吗?洋洋洒洒那么多 ...

统计学和数据挖掘关系

统计学和数据挖掘关系
2016-09-08
统计学和数据挖掘关系 1. 简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家)认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数 ...

一个资深数据人对数据挖掘解读

一个资深数据人对数据挖掘解读
2016-09-08
一个资深数据人对数据挖掘解读 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作,较少接触互联网的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互联网和金融,在数据挖掘上,究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理 ...
大数据挖掘中易犯的11大错误
2016-09-08
大数据挖掘中易犯的11大错误 0.缺乏数据(LackData) 对于分类问题或预估问题来说,常常缺乏准确标注的案例。 例如: 欺诈侦测(FraudDetection):在上百万的交易中,可能只有屈指可数的欺诈交易,还有很 ...

数据科学家、数据工程师、数据分析师,如何区分这三个大数据热门职业

数据科学家、数据工程师、数据分析师,如何区分这三个大数据热门职业
2016-09-08
数据科学家、数据工程师、数据分析师,如何区分这三个大数据热门职业 随着大数据的愈演愈热,相关大数据的职业也成为热门,给人才发展带来带来了很多机会。数据科学家、数据工程师、数据分析师已经成为大数据行 ...
App数据分析的目的及运营该关注那些数据
2016-09-08
App数据分析的目的及运营该关注那些数据 有很多朋友说不知道数据运营该从哪里入手,该怎么运用统计平台的那些功能?产品初期应该关注哪些数据指标,怎样通过数据来准确定位产品问题并指导产品优化。 首先, ...
大数据分析的五个基本方面
2016-09-08
大数据分析的五个基本方面 1. Analytic Visualizations(可视化分析) 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结 ...
有效数据分析的10个途径,让你更了解用户体验、行为及需求
2016-09-07
有效数据分析的10个途径,让你更了解用户体验、行为及需求 收集和分析正确的数据、切实的理解用户体验及用户行为已成为当务之急,下面将分享10个大数据的使用方法,可以帮助机构从用户交互中获得见解、提高用户 ...

数据建模那点事儿

数据建模那点事儿
2016-09-07
数据建模那点事儿 今天要说内容是建模。为啥我作为一个数学能力并不强的人要在这献丑讲建模的事呢?其实我的目的很简单,就是为了告诉大家一个事实:数据分析中的建模,并没有想象中那么高深莫测,人人都有机会 ...

关于数据分析,管理者的四个常规错误

关于数据分析,管理者的四个常规错误
2016-09-07
关于数据分析,管理者的四个常规错误 有关数据和数据分析的高谈阔论比比皆是。不断有人告诫各大公司要规划恰当战略来收集分析大数据,并警告不这么做可能带来的不良后果。像《华尔街日报》近日就提到公司享有客 ...

数据分析师的能力和工具体系

数据分析师的能力和工具体系
2016-09-07
数据分析师的能力和工具体系 最近,我尝试对数据分析师的能力和工具体系进行梳理,以下内容为一家之言,仅供参考。 数据分析师的能力体系 如下图: 数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识。 ...
数据分析师的三个脑洞
2016-09-07
数据分析师的三个脑洞 做了快两年的数据分析师,期间做了不少“坏事”,当然也有不少业绩。最主要的收获就是开了三个脑洞。 不管我给客户什么样的分析结果,他们都会相信。有些数字好像天生就长得一副好人面 ...

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