骗子也玩大数据?来自数据分析师的揭秘 近年在很多揭露诈骗的报道中,常常出现老太太接到电话说孙子出事了、老板接到电话说税务局要查税等案例,为什么现在骗子“对号入座”的本事这么强? 其实,这与骗子们 ...
2016-08-18想了解机器学习?你需要知道的十个基础算法 毫无疑问,作为人工智能的子领域—机器学习在过去的几年中越来越受欢迎。由于大数据是目前科技行业最热门的趋势,基于大量的数据机器学习在提前预测和做出建议方面有 ...
2016-08-18Excel2016四个超强的数据分析功能 三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展示上 ...
2016-08-18数据挖掘领域经典算法 偶见网页数据挖掘领域十大经典算法,心血来潮,在学习的同时也想验验有哪些知道哪些实现过。 2006年12月,国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM ...
2016-08-17谈谈数据挖掘和机器学习 首先声明的是本人并非数据挖掘和机器学习的高手,只是作为业余兴趣刚刚开始研究,据我所知好多朋友也和我一样对这方面的东西感兴趣,个人认为机器人技术是未来发展的方向。虽然我的专 ...
2016-08-17使用sklearn优雅地进行数据挖掘 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集,数据分析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模 ...
2016-08-17浅谈数据挖掘中的关联规则挖掘 数据挖掘是指以某种方式分析数据源,从中发现一些潜在的有用的信息,所以数据挖掘又称作知识发现,而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题,顾名思义,它是从数据背后 ...
2016-08-17异常检测算法--Isolation Forest 提到森林,自然少不了树,毕竟森林都是由树构成的,看Isolation Forest(简称iForest)前,我们先来看看Isolation Tree(简称iTree)是怎么构成的,iTree是一种随机二叉树,每 ...
2016-08-17K-means算法及文本聚类实践 K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果。 基本思想 k-mea ...
2016-08-17关于“数据分析师”岗,你想要了解的一切 数据分析行业现在大热,只要是在科技创新领域的公司,纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解,还有更多的创业者更是不知道是否应该去 ...
2016-08-16数据挖掘实例:电信业如何应用数据挖掘 电信业务领域的全面开放,激烈竞争使得目前的中国电信市场烽烟四起。“客户-产品-市场-利润”成为目前各电信运营商的基本发展思路。中国电信集团去年在全国推出营销分 ...
2016-08-16数据挖掘系列卷积神经网络算法的一个实现 从理解卷积神经到实现它,前后花了一个月时间,现在也还有一些地方没有理解透彻,CNN还是有一定难度的,不是看哪个的博客和一两篇论文就明白了,主要还是靠自己去专研 ...
2016-08-16数据挖掘系列BP神经网络算法与实践 神经网络曾经很火,有过一段低迷期,现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种:前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷积神经网络等。本文介绍基本的反 ...
2016-08-16基于WEB的数据挖掘综述 我们现在已经生活在一个相当数字化的时代中,通信、计算机和网络技术正极大地影响着整个人类社会。然而,海量信息既给人们带来方便也带来了许多问题使我们 惊叹信息爆炸的同时,又不得不 ...
2016-08-16数据挖掘系列朴素贝叶斯分类算法原理与实践 隔了很久没有写数据挖掘系列的文章了,今天介绍一下朴素贝叶斯分类算法,讲一下基本原理,再以文本分类实践。 一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计 ...
2016-08-16数据挖掘系列分类算法评价 一、引言 分类算法有很多,不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定,在不同的数据集上表现的效果也不同,我们需要根据特定的任务进行算法的选择,如何选择 ...
2016-08-15数据挖掘系列使用mahout做海量数据关联规则挖掘 上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘,weka方便实用,但不能处理大数据集,因为内存放不下,给它再多的时间也是无用,因此需要进行分布式计算,ma ...
2016-08-15数据挖掘系列使用weka做关联规则挖掘 前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法,但实际在商业应用中,写算法反而比较少,理解数据,把握数据,利用工具才是重要的,前面的基础篇是对算法的理解,这 ...
2016-08-15数据挖掘系列关联规则评价 前面我们讨论的关联规则都是用支持度和自信度来评价的,如果一个规则的自信度高,我们就说它是一条强规则,但是自信度和支持度有时候并不能度量规则的实际意义和业务关注的兴趣点。 ...
2016-08-15数据挖掘系列关联规则FpGrowth算法 上一篇介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法,Aprori算法利用频繁集的两个特性,过滤了很多无关的集合,效率提高不少,但是我们发现Apriori算法是一个候选消 ...
2016-08-15SQL 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 ...
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