数据挖掘总结之主成分分析与因子分析 主成分分析与因子分析 1）概念： 主成分分析概念：主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法。主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能 ...
2018-01-12用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程 关于朴素贝叶斯 朴素贝叶斯算法是一个直观的方法，使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法，对一个预测性建模问题进行概率建 ...
2018-01-12Python字典数据对象拆分的简单实现方法 本文实例讲述了Python字典数据对象拆分的简单实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 有朋友问了下问题: {\'A1;A2\': \'B\',\'A3\': \'C\'}这种数据结构要拆解成{\' ...
2018-01-11
描述性统计与性能结果分析 LoadRunner中的90％响应时间是什么意思？这个值在进行性能分析时有什么作用？本文争取用最简洁的文字来解答这个问题，并引申出“描述性统计”方法在性能测试结果分析中的应用。 为 ...
2018-01-11
数据挖掘核心算法之一--回归 回归，是一个广义的概念，包含的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法，白话就是根据几件事情的相关程度，用其中几件来预测另一件事情发生的概率，最简单的即线性二变量问题( ...
2018-01-10
使用Python连接MySQL数据库 本篇文章使用python中的pymysql库连接MySQL数据库，并完成建表，数据写入和查询的过程。为了保证内容的完整性，我们将内容分为两个 阶段，第一阶段简单介绍数据的爬取过程。看过之 ...
2018-01-10数据和分析带来五大积极业务成果 当今企业可以收集客户在互联网使用过程中的各种数据。这些信息可能包括移动应用使用情况、网络点击、社交媒体互动等，所有这些数据构成了其所有者独特的数据使用轨迹。然而，就 ...
2018-01-09R语言 表达式对象的求值 eval 模式为 “expression”的对象在Expression objects 有具体定义。它们和引用对象的列表非常相似。 > ex <- expression(2 + 2, 3 + 4) > ex[[1]] 2 + 2 > ex[[2]] 3 + 4 > eval(ex) ...
2018-01-09
以电商为例，数据分析的5个思维方法 数据分析真的很重要，能从一堆看似杂乱的数据里，找到问题并解决问题。从数据上的变化，来判断甄别效果得失；简直是居家旅行，运营生意的必备良品。 首先，我们要知 ...
2018-01-08大数据分析的5个基本方面 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特 ...
2018-01-08R语言之—字符串处理函数 nchar 取字符数量的函数 length与nchar不同，length是取向量的长度 # nchar表示字符串中的字符的个数 nchar(\"abcd\") [1] 4 # length表示向量中元素的个数 length(\"abcd\") [1] 1 l ...
2018-01-07R语言字符串处理常用函数 R语言中常用的字符串处理函数： （1）得到字符串长度：nchar() # 生成示范字符串 （2）剪切字符串：strsplit() # 对字符串进行剪切 （3） 得到子字符串：substr() # 得到子字符 ...
2018-01-07python中如何使用朴素贝叶斯算法 这里再重复一下标题为什么是\"使用\"而不是\"实现\"： 首先，专业人士提供的算法比我们自己写的算法无论是效率还是正确率上都要高。 其次，对于数学不好的人来说，为了实现算法 ...
2018-01-06Python合并字符串的3种方法 这篇文章主要介绍了Python合并字符串的3种方法,本文讲解了使用+=操作符、使用%操作符、使用String的\' \'.join()方法3种方法,需要的朋友可以参考下 目的 将一些小的字符串 ...
2018-01-06SPSS非参数检验：单样本 一、概念： 单样本非参数检验使用一个或多个非参数检验识别单个字段中的差别。非参数检验不假定您的数据呈正态分布。非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要 ...
2018-01-05SPSS非参数检验：独立样本 一、概念： 独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组或多组独立样本的分析来推断样本来自的总体的分布等是否存在显著差异的方法。独立样本是指 ...
2018-01-05
用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程 本文的目的，是向您展示如何使用pandas 来执行一些常见的Excel任务。有些例子比较琐碎，但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等 ...
2018-01-04
数据分析报告怎么用 本文是作者基于自身多年数据分析的经验，总结的一体化数据分析框架，简单地介绍下数据分析能分析能落地的几点。enjoy~ 大数据，这个被炒烂了的概念，现如今已被人工智能替代。我们先不讨 ...
2018-01-04Python中的对象，方法，类，实例，函数用法分析 本文实例分析了Python中的对象，方法，类，实例，函数用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： Python是一个完全面向对象的语言。不仅实例是对象，类，函 ...
2018-01-03
Python实现输出程序执行进度百分比的方法 本文实例讲述了Python实现输出程序执行进度百分比的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 对于一些大型的Python程序，我们需要在命令行输出其百分比，显得更加友 ...
2018-01-03在数据工作的全流程中，数据清洗是最基础、最耗时，同时也是最关键的核心环节，无论后续是做常规数据分析、可视化报表，还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下，“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念，也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的全流程工作闭环中，统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带，更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中，分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键（如时间、地域、ID范围）分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域，同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比（YoY）聚焦“长期趋势”，通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域，流传着一句行业共识：“数据决定上限，特征决定下限”。对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值，在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案，解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域，高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进，垃圾结果出”，这是数据分析领域的黄金法则，更是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中，决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势，成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中，卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法，核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中，企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中，订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代，数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑，从数据仓库搭建（如维度表与事实表的设计）、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析（尤其是用户行为分析、业务指标分析）的实践中，维度表与事实表是两大核心组件，二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师开展一切工作的核心载体，而数据读取作为数据生命周期的关键环节，是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中，很多从业者会陷入一个核心误区：过度关注“当前数据的分析结果”，却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代，用户的每一次点击、浏览、停留、转化，都在传递着真实的需求信号。用户行为分析，本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业，量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA（Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中，随机森林作为集成学习的经典算法，凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势，成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中，“哪些特征对预测结果影响最大？”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息？”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12
