你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 最近要对数据库进行优化，但由于工作项目中已经很少亲自写SQL而且用的都不是很复杂的语句，所以有些生疏了，于是翻翻N年前的笔记资料，想以此来记录回顾总结一些实用的SQL ...
2017-05-21
0基础搭建Hadoop大数据处理-环境 由于Hadoop需要运行在Linux环境中，而且是分布式的，因此个人学习只能装虚拟机，本文都以VMware Workstation为准，安装CentOS7，具体的安装此处不作过多介绍，只作需要用到的知 ...
2017-05-21
提升数据建模的10种技术措施 随着企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能的新机会，数据建模也是变形的。数据建模不仅仅是任意组织数据结构和关系，还必须与最终用户的需求和问题联系起来，并提供指导，帮助 ...
2017-05-21
0基础搭建Hadoop大数据处理-初识 在互联网的世界中数据都是以TB、PB的数量级来增加的，特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够，更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘，更甚者还要实时进行数据分析，学习， ...
2017-05-21
Hadoop集群搭建 目的 本文描述了如何安装、配置和管理有实际意义的Hadoop集群，其规模可从几个节点的小集群到几千个节点的超大集群。 如果你希望在单机上安装Hadoop玩玩，从这里能找到相关细节。 先决 ...
2017-05-21
Hadoop面试中6个常见的问题及答案 准备好面试了吗？呀，需要Hadoop的知识！！？不要慌！这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。 Q1.什么是Hadoop？ Hadoop是一个开源软件框架，用于存储大量数 ...
2017-05-21
关于数据分析思路的4点心得 1.看数据的纬度 在对一款产品或者一款产品的其中的一个模块进行分析时，我们可以从两个大纬度去分析数据。 首先是从广阔的视角先去查看数据，这里需要对该产品所处的行业数据 ...
2017-05-20
商业数据挖掘的几种应用场景和主题 数据挖掘涉及到公司运营的方方面面，这包括对企业部门经营情况的评估、内部员工的管理、生产流程的监管、产品结构优化与新产品开发、财务成本优化、市场结构的分析和客户关系 ...
2017-05-20
关于如何解释机器学习的一些方法 到现在你可能听说过种种奇闻轶事，比如机器学习算法通过利用大数据能够预测某位慈善家是否会捐款给基金会啦，预测一个在新生儿重症病房的婴儿是否会罹患败血症啦，或者预测一位 ...
2017-05-20R语言并行计算的原理和案例 众所周知，在大数据时代R语言有两个弱项，其中一个就是只能使用单线程计算。但是R在2.14版本之后，R就内置了parallel包，强化了R的并行计算能力。 parallel包实际上整合了之前已 ...
2017-05-20
机器学习需要哪些数学基础 过去的几个月中，有几人联系我，诉说他们对尝试进入数据科学的世界，以及用机器学习的技术去探索统计规律并构建无可挑剔的数据驱动型产品的热忱。然而，我发现一些人实际上缺乏必要的 ...
2017-05-20
R语言：关联规则+时间因素=序贯关联规则 序贯模型=关联规则+时间因素。 今天下午基本上把通过arulesSequences来进行序列模式挖掘搞明白了，晚上又把arulesSequences中最重要的函数cspade查看了一下。Mark一下。 ...
2017-05-19
python实现六大分群质量评估指标（兰德系数、互信息、轮廓系数） 1 R语言中的分群质量——轮廓系数 因为先前惯用R语言，那么来看看R语言中的分群质量评估，节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类 ...
2017-05-19
R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等） 情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高，笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已。 主要包括以下内容： 1 批量读取txt ...
2017-05-19
R语言︱集合运算—小而美法则 集合运算的一般规则如下： union(x,y) #求并集 intersect(x,y) #求交集 setdiff(x,y) #求属于x而不属于y的所有元素 setequal(x,y) #判断x与y是否相等 a %in% y #判断a是否为y ...
2017-05-19数据挖掘：层次性和时髦性 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解过 ...
2017-05-19做好数据挖掘模型必读的9条高端经验总结 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领 ...
2017-05-19
用Python处理数据集中的缺失值 现实生活中的数据经常存在缺失值。产生缺失值的原因有很多，如观察资料未被记录、数据损坏等。由于很多机器学习算法不支持存在缺失值的数据集，正确处理缺失值就显得比较重要了。 ...
2017-05-18
Python做文本挖掘的情感极性分析 「情感极性分析」是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前 ...
2017-05-18
Python代码在实践过程中的经验总结 关于Python脚本，在具体的实践过程中经常会遇到一些问题，下面将其总结，便于使用。考虑使用 Logger(logger 怎么配置，需要输出哪些信息 — 可以反向考虑，比方说看到这个 lo ...
2017-05-18在全球化深度发展的今天，跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带，其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域，折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一，其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代，数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作，而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络（LSTM）作为循环神经网络（RNN）的重要改进模型，凭借其独特的门控机制（遗忘门、输入门、输出门），有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中，数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提，而异常值作为数据集中的“异类”，往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天，数据已渗透到各行各业的核心场景，成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析，作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中，数据处理是基础，图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中，p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标，其本质是在原假设（通常为“无效应”“无差异”）成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天，数据已成为企业生存发展的核心资产，企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而，大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库，成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中，卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎，更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”，越来越多的企业意识到，转型的核心并非技术的堆砌，而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中，数据透视表凭借高效的汇总、分组功能，成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中，“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中，用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”，内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天，企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产，而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中，数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待，认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代，企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中，企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”，而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代，每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单，APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中，我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联（如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31
