机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇 ...
2017-05-11
Python里面的矩阵与矢量化运算 Python在数据挖掘、数据分析中用的很多。最基础的矩阵与矢量化运算需要掌握。 需要下载安装的包：Numpy Windows下cmd窗口输入以下命令即可成功安装 ...
2017-05-11R语言学习之矩阵 很多人是在线性代数课学的矩阵，当时什么问题都没有，除了一个问题：学习矩阵到底有什么用呢？矩阵是一个集合，它里面可以存放很多对象，比如一个行就是一个对象（或者说记录），每一个对象又 ...
2017-05-11R语言中的数组和列表 R语言中的数组与其它语言数组类似，它是一种高维的数据结构。维数过高运算会很不方便，所以用的很少，这里介绍是本着不落下任何知识点的目的。万一以后遇到了，虽然不方便，还是可以进行运 ...
2017-05-11
SPSS：如何进行探索分析 探索分析是在对数据的基本特征统计量有初步了解的基础上，对数据进行的更为深入详细的描述性观察分析。它在一般描述性统计指标的基础上，增加了有关数据其他特征的文字与图形描述，显得 ...
2017-05-10
SPSS分析技术：多重线性回归模型；极端值与多重共线性的识别与处理 如果拟合质量不好，可能存在的问题主要有以下两个方面： 极端值（强点）的影响。我们都知道，在线性回归分析中，自变量回归系数的确定主要 ...
2017-05-10
SPSS详细操作：碰见有序分类资料，怎么办 经常听到有小伙伴刚学了武林秘籍之卡方检验，只要碰到分类资料就一通乱打，虽说有时候能赢几场，但是也有被打的鼻青脸肿的，还自言自语的说，招数没毛病呀！？事实上毛 ...
2017-05-10
机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较 要点 在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60％到80％。 市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的 ...
2017-05-10
SPSS语法的使用 通过使用强大的命令语言，您可以保存并自动执行许多常规任务。它还提供一些在菜单和对话框中没有的功能。大多数命令可以从菜单和对话框访问。但是，某些命令和选项只能通过命令语言使用。命令语 ...
2017-05-10
如何将连续变量创建为变量 要创建分类变量inccat： 从数据编辑器窗口的菜单中选择： 转换> 可视离散化... 在初始的“可视离散化”对话框中，选择要为其创建新的离散化变量的刻度变量和/或 有序变 ...
2017-05-10
R文本分类之RTextTools 古有曹植七步成诗，而RTextTools是一款让你可以在十步之内实现九种主流的机器学习分类器模型的文本分类开发包。 它集成了(或者说支持)如下算法相关的包： 支持向量机（Support Vec ...
2017-05-09
Python中的线性代数运算 这里，为了熟悉Python语言的特性，我们采用一种最原始的方式去定义线性代数运算的相关函数。如果是真实应用场景，则直接使用NumPy的函数即可。 1.向量 创建一个向量 我们可以把P ...
2017-05-09
使用Python进行线性回归 线性回归是最简单同时也是最常用的一个统计模型。线性回归具有结果易于理解，计算量小等优点。如果一个简单的线性回归就能取得非常不错的预测效果，那么就没有必要采用复杂精深的模型了 ...
2017-05-09
干货 ：用户细分的流程与方法 通常，用户细分既不是分析的不是起点也不是分析的终点，而是伴随某个特定的分析而存在。精准化营销，需要用户细分，譬如你拥有同城的数十万消费者的资料数据库，随时为有需要的同 ...
2017-05-09
三张图读懂机器学习:基本概念、五大流派与九种常见算法 机器学习正在进步，我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用 ...
2017-05-09
为什么你的数据分析那么好，图表做得那么烂 所有优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当 ...
2017-05-09
写论文，没数据？R语言抓取网页大数据 纵观国内外，大数据的市场发展迅猛，政府的扶持也达到了空前的力度，甚至将大数据纳入发展战略。如此形势为社会各界提供了很多机遇和挑战，而我们作为卫生(医学)统计领域 ...
2017-05-08
数据人才工种之数据分析师 什么是数据分析师呢？ 关于这个问题，仁者见仁，智者见智。 在我看来，数据分析师就一群做数据分析工作的人，要做好数据分析工作，并不容易。数据分析师在做数据分析工作时，他们 ...
2017-05-08
R语言玩数据：数据+算法+计算引擎+知识表达 本文介绍玩数据的四部曲，分别是数据、算法、计算引擎和知识表达。 一、数据 数据的观点，如下： 玩数据首先要拥有数据，”巧妇难为无米之炊“。 业务 ...
2017-05-08
R文本挖掘之tm包 tm包是R文本挖掘方面不可不知也不可不用的一个package。它提供了文本挖掘中的综合处理功能。如：数据载入，语料库处理，数据预处理，元数据管理以及建立“文档-词条”矩阵。 下面，即从tm包提 ...
2017-05-08“纲举目张，执本末从。”若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至关重要。一套优质且契合需求的学习教材无疑是那关键 ...
2025-06-092025 年，数据如同数字时代的 DNA，编码着人类社会的未来图景，驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据， ...
2025-05-27CDA数据分析师证书考试体系（更新于2025年05月22日）
2025-05-26解码数据基因：从数字敏感度到逻辑思维 每当看到超市货架上商品的排列变化，你是否会联想到背后的销售数据波动？三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中，我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。 数据分析中的AI是什么 ...
2025-05-20当数据遇见人生：我的第一个分析项目 记得三年前接手第一个数据分析项目时，我面对Excel里密密麻麻的销售数据手足无措。那些跳动 ...
2025-05-20在数字化运营的时代，企业每天都在产生海量数据：用户点击行为、商品销售记录、广告投放反馈…… 这些数据就像散落的拼图，而相 ...
2025-05-19在当今数字化营销时代，小红书作为国内领先的社交电商平台，其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析， ...
2025-05-16Excel作为最常用的数据分析工具，有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格，只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢？ ...
2025-05-15数据，如同无形的燃料，驱动着现代社会的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据，到制造业的传感器、金融交易 ...
2025-05-15大数据是什么_数据分析师培训 其实，现在的大数据指的并不仅仅是海量数据，更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数 ...
2025-05-14CDA持证人简介： 万木，CDA L1持证人，某电商中厂BI工程师 ，5年数据经验1年BI内训师，高级数据分析师，拥有丰富的行业经验。 ...
2025-05-13CDA持证人简介： 王明月 ，CDA 数据分析师二级持证人，2年数据产品工作经验，管理学博士在读。 学习入口：https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持证人简介： 杨贞玺 ，CDA一级持证人，郑州大学情报学硕士研究生，某上市公司数据分析师。 学习入口：https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持证人简介 程靖 CDA会员大咖，畅销书《小白学产品》作者，13年顶级互联网公司产品经理相关经验，曾在百度、美团、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做数据分析的小伙伴，都接到过一些高阶的数据分析需求，实现的过程需要用到一些数据获取，数据清洗转换，建模方法等，这 ...
2025-05-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏，如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》，点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持证人简介： 邱立峰 CDA 数据分析师二级持证人，数字化转型专家，数据治理专家，高级数据分析师，拥有丰富的行业经验。 ...
2025-04-29CDA持证人简介： 程靖 CDA会员大咖，畅销书《小白学产品》作者，13年顶级互联网公司产品经理相关经验，曾在百度,美团,阿里等 ...
2025-04-28CDA持证人简介： 居瑜 ，CDA一级持证人国企财务经理，13年财务管理运营经验，在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-27
