关联分析在游戏行业中应用案例 背景:研究用户的历史付费行为,对付费用户购买的道具进行研究,发现道具之间的关联性,方便运营根据道具的关联性进行活动推广。 数据源:2016年3月28日——2016年4月4日一个 ...
2016-05-04常用数据分析方法论都有哪些? 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析,它更多的是指数据分析思路,比如主要从哪几方面开展数据分析?各方面包含什么内容和指标? 数据分析方法论主要 ...
2016-05-04如何成为合格的数据分析师 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是(计算机、统计知识),多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看,这点大家深有感触的。 数据库查询 ...
2016-05-04SAS如何连接oracle数据库? 1.下载oracle客户端instantclient_11_2,不需要安装. 2.计算机->高级系统设置->修改环境变量 增加§NLS_LANG §变量值:SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK 增加§ORACLE_H ...
2016-05-04ORACLE跨库查询复制表数据 方法一: 在目前绝大部分数据库有分布式查询的需要。下面简单的介绍如何在oracle中配置实现跨库访问。 比如现在有2个数据库服务器,安装了2个数据库。数据库server A和B。现在 ...
2016-05-04k-means聚类”—数据分析、数据挖掘 一、概要 分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处 ...
2016-05-04常见的数据科学家面试77个问题 下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题,供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计 ...
2016-05-04PROC REPORT基础 1 PROC REPORT语法 PROC REPORTdata= SAS-data-setoptions ; COLUMNS variable_1 …. variable_n; DEFINE variable_1; DEFINE variable_2; . . . DEFINE variable_n; COM ...
2016-05-04线性回归介绍之一 线性回归在所有的统计方法中绝对占有不可忽视的一席之地,其用途之广泛毋庸置疑,更重要的是它是整个回归家族中最为简单、也最容易理解的方法,几乎所有的统计学教材,不管是医学统计还是 ...
2016-05-04随机森林(RF, RandomForest)介绍 随机森林(RF, RandomForest)包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。通过自助法(boot-strap)重采样技术,不断生成训练样本和测试样本 ...
2016-05-04时间序列预测方法 预测:是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测,是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究,简单地说就是指从已知事件测定未知事件。 为什么要预测呢,因为预 ...
2016-05-04现如今,ggplot特别火,这是因为:它是一个特别容易上手的R制图功能包。尽管如此,有时候我还是想用一些比ggplot更简洁的方法。这时候,我会选择用R里基本的绘图功能。基本款的图没有那么精致而且编程起来也有点奇怪 ...
2016-04-28机器学习和统计模型的差异 在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么? 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性,两者的区别 ...
2016-04-28一篇文章带你认识“高大上”的图数据挖掘 互联网发展至今,数据规模越来越大,数据结构越来越复杂,而且对系统的需求越来越高。如果学习过数据结构,那么都知道图是放在最后一个结构,当你学习了图,那么应该感 ...
2016-04-28数据分析师:避免低质量数据的5个方法 数据科学家的最怕的是低质量的数据。因为哪怕你发明出世界上最聪明的算法,这些算法碰到低质量数据便毫无用处。正如我们常说的,“垃圾数据入,垃圾数据出”。 我最近 ...
2016-04-28数据分析师常见的十道面试题目及解答 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注 意到IP是32位的,最多有个2^32 ...
2016-04-28Airbnb 数据基础设施与其背后的哲学 在 Airbnb 我们提倡数据文化并使用数据作为关键输入去决策。跟踪指标,通过实验验证假设,建立机器学习模型和深入挖掘商业洞察是我们快速聪明前进的关键。经 ...
2016-04-28MySQL连接到 R Excel 或SPSS 数据文件数量多,格式种类多,会给管理这些数据文件带来难度。 1.通过专门的文件夹来保存 建立一个专门保存数据的文件夹,然后再建立不同的子目录来分门别类的保存文件,这是 ...
2016-04-277个数据分析的习惯助你高效的工作 1.相比花哨算法,更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚,那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析,别误会,你还是需要分析,但 ...
2016-04-27K-Means是聚类算法中的一种,其中K表示类别数,Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均 ...
2016-04-27基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
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