数据模型需要多少训练数据 毫无疑问机器学习是大数据分析不可或缺的一部分,在使用机器学习技术的时候工程师除了要选择合适的算法之外还需要选择合适的样本数据。那么工程师到底应该选择哪些样本数据、选择多少 ...
2016-01-10大数据时代的数据挖掘:从应用的角度看大数据挖掘(下) 5 FIU-Miner应用实例二:空间数据挖掘 FIU-Miner 已被成功应用于TerraFlyGeocloud[11],支持多种在线空间数据分析的平台。 5.1 空间数据挖掘 ...
2016-01-10大数据时代的数据挖掘:从应用的角度看大数据挖掘(上) 1 对大数据的理解和认识 大数据(big data)一词经常被用以描述和指代信息爆炸时代产生的海量信息。研究大数据的意义在于发现和理解信息内容及信息 ...
2016-01-108个经过证实的方法:提高机器学习模型的准确率0 评论 提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾经纠结于相似的问题,那我相信你们中很多人会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法,但模型正确率并 ...
2016-01-10如何用R绘制地图 本文主要包含三种绘制地图的方法:绘制基础地图、基于空间数据格式(shapefile)绘制地图以及如何调用百度地图和谷歌地图的数据来绘制地图。 基础地图 方法 从map()包里获取地图数据, ...
2016-01-10非结构化数据分析,让数据带动生产力 近年来“大数据”及“数据分析”的概念火爆异常,然面对大数据分析时,国内外却有着不小的差距,国内企业仍以结构化数据分析为主,而美国的很多企业却早已向非结构化数据 ...
2016-01-09一个数据分析师的故事,你还要扮演哪些角色? 这是一个“忙碌”的数据分析师,做公关、又做销售······果然是个能干的数据分析师。 公关 作为统计系的学生,读书时就常常参加各种数学建模竞 ...
2016-01-09数据分析:如何从数据指标发现背后的故事 每天我们都会面对来自终端的各种销售数据,对于销售提升我们总是兴奋不已,而面对店铺销售下滑,我们则焦急不堪。 无论是兴奋也好,焦急也好,数字本身只 ...
2016-01-09大数据分析:学习or经验,到底什么影响你的薪酬待遇? 学历高低,薪酬有别 根据教育部通报,2015年全国高校本科毕业生人数达到749万,全国考研报名人数为164.9万,较去年有大幅下降。 ...
2016-01-09数据实现价值: 网站细分分析的十个要点 随着数据量的大量产生及很容易获取,许多网站分析人员通过与专家、社会媒体、同等进行交流讨论分析什么样的数据才能产生有意义/价值的信息。 作为艺术与技术结合的 ...
2016-01-09数据分析:下一代教育听谁的? 关于大数据,人们总是充满了各种猜测和计划。而随着大数据技术的日臻成熟,人们也逐渐相信大数据可以改变我们明日的生活。而这也正是今天各种大数据项目迅速开展的基础。 ...
2016-01-09互联网的创业者如何才能掘金大数据? 大数据能称之为一个时代,可见维克托•迈尔•舍恩伯格对大数据的褒奖。当然,更多的人希望通过大数据创建新的产业群,将之应用到医疗、教育、科技等多个领域。大数据应用已 ...
2016-01-09交互设计师必须的数据分析能力培养 面对大堆杂乱的数据,如何进行信息提取与数据加工,获取自己想要的信息? 在我看来,数据分析是很难的。利用你当下有限的数据资源(大 ...
2016-01-09数据分析要掌握哪些软件和知识点? 数据分析也好,统计分析也好,数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能,特别是要掌握分析软件工具!学习数据分析,一般是先学软件开始,再去 ...
2016-01-09科技大数据 哲学新思维 “数字生活”中,我们接收更多数据,也制造了更多数据。大家都在思考:大数据究竟会对我们的生活产生何种影响? 大数据,通常用来形容人们创造的大量结构化和非结构化数据,其特点是4 ...
2016-01-09多重共线性问题的几种解决方法 在多元线性回归模型经典假设中,其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系,也就是说,解释变量X1,X2,……,Xk中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。如 ...
2016-01-08矩阵对策在市场竞争中的应用 判别分析(discriminant analysis)又称“分辨法”,属于分类方法的一种,分类的对象要求实现要有明确的类别空间,它是在分类确定的条件下,根据某一研究对象的各种特征值判别其类型 ...
2016-01-08如何从数据分析的角度看待“离职潮” 4月14日一早,一封辞职信引发热评,辞职的理由仅有10个字:世界那么大,我想去看看。有人评这是“史上最具情怀的辞职信,没有之一”。随着“情怀”二字影响力的扩大,一封 ...
2016-01-08数据挖掘助零售业二次起航 随着同业竞争的日渐激烈,传统零售行业跨渠道竞争的手段与方式越来越丰富,同时企业自身的经营成本也在逐年推高,在这一背景之下,企业越来越注重精细化运营管理。 精细化运营离 ...
2016-01-08SAS与R优缺点讨论:从工业界到学界 尽管在工业界还是被 SAS 所统治,但是R 在学术界却得到广泛的应用,因为其免费、开源的属性使得用户们可以编写和分享他们自己的应用。我们的目的就是展示这两种差异巨大的语 ...
2016-01-08