统计学5个基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法

2020-05-18

本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。 利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构， ...

数据不平衡问题在机器学习中如何处理？

2024-04-23

在机器学习中，数据不平衡是指分类问题中不同类别的样本数量差距较大。这种情况可能会影响模型的训练和性能，导致对少数类别样本的预测能力较弱。因此，为了解决数据不平衡问题，我们需要采取一系列有效的方法来平 ...

如何使用机器学习来进行信用风险评估？

2024-03-21

信用风险评估是金融行业中至关重要的一环。传统的评估方法往往基于统计分析和人工判断，存在主观性和效率低下的问题。然而，随着机器学习技术的发展，我们可以利用大数据和算法来提高信用风险评估的准确性和自动化 ...

如何评估数据集的质量并减少数据偏差？

2024-03-13

在机器学习和数据分析领域，数据集的质量对于模型的准确性和稳定性至关重要。一个高质量的数据集应具有合适的样本量、代表性良好的样本以及无偏的标签。然而，在实践中，数据集常常存在着各种问题，如数据偏差。本 ...

如何解决数据科学中的样本不平衡问题？

2024-03-12

在数据科学领域，样本不平衡是指训练数据集中不同类别的样本数量差异较大。这种问题可能导致模型训练的偏见和不准确性，降低预测结果的可信度。在本文中，我们将探讨解决样本不平衡问题的一些常见方法。 一、理解 ...

高级数据分析师如何优化数据挖掘模型？

2024-02-23

在当今数据驱动的时代，数据挖掘已经成为企业决策和业务发展的重要工具。作为一名高级数据分析师，优化数据挖掘模型是你成功的关键。本文将介绍一些有效的数据挖掘模型优化策略，帮助你取得更好的预测和洞察力。 ...

统计学方法在数据分析中有什么应用？

2024-02-04

统计学方法在数据分析中有广泛的应用。无论是在学术研究、商业决策还是社会科学领域，统计学方法都为我们提供了一种有效的工具来理解和解释数据。 统计学方法可以帮助我们总结和描述数据。通过基本统计量（如均值、 ...

数据建模中如何应对数据不平衡问题？

2024-01-26

在进行数据建模时，数据不平衡是一个常见而严重的问题。数据不平衡指的是样本中不同类别的观测数量存在显著差异，导致模型在训练和评估过程中对少数类别的预测效果不佳。例如，在医学诊断中，罕见疾病的患者数量可能 ...

如何解决数据挖掘中遇到的常见问题？

2023-10-24

数据挖掘是一项关键技术，通过挖掘大量数据的模式、趋势和关联规则，从中获得有价值的信息和知识。然而，在实际应用过程中，数据挖掘也面临着一些常见问题。本文将介绍几种有效的方法来解决数据挖掘中常见的问题。 ...

竞赛中常用的数据预处理方法有哪些？

2023-10-18

数据预处理是在竞赛中非常重要的步骤之一，它对于提高模型的性能和准确度至关重要。 数据清洗：数据清洗是指处理缺失值、异常值和噪声等问题、。常见的处理方法包括删除含有缺失值的样本或特征、使用插补方法填充 ...

中级数据科学家如何提高模型精度？

2023-10-14

提高模型精度是中级数据科学家在工作中非常重要的任务之一。通过优化模型，我们可以更好地理解和预测数据，并为业务决策提供更准确的指导。下面将介绍一些方法，帮助中级数据科学家提高模型精度。 数据质量与特征 ...

CDA LEVEL III

2023-10-11

一、总则 CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的资格认证，旨在提升用户数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。「CDA人才 ...

数据预处理中最常见的错误有哪些？

2023-10-11

在数据预处理过程中，常见的错误有许多。下面是一些常见的错误和建议的解决方法。 缺失值处理错误：缺失值是数据集中经常遇到的问题。常见的错误包括简单地删除带有缺失值的行或列，或者用一个默认值来 ...

统计学在数据分析中的作用是什么？

2023-10-08

统计学在数据分析中起着关键的作用。它是一门研究如何收集、整理、解释和推断数据的学科，可用于发现数据背后的模式、趋势和关联，从而取得有意义的结论。下面将在800字的篇幅内详细介绍统计学在数据分析中的重要性 ...

数据预处理中最常见的错误有哪些？

2023-10-08

在数据预处理过程中，常见的错误有许多。下面是一些常见的错误和建议的解决方法。 缺失值处理错误：缺失值是数据集中经常遇到的问题。常见的错误包括简单地删除带有缺失值的行或列，或者用一个默认值来填充缺失值 ...

如何为机器学习模型准备好的数据？

2023-08-30

在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了许多领域中的重要工具。然而，一个成功的机器学习模型离不开高质量的数据。本文将介绍为机器学习模型准备数据的关键步骤，帮助您提高模型的性能和准确度。 一、数据收集 ...

如何进行假设检验和置信区间估计？

2023-08-21

假设检验和置信区间估计是统计学中两个重要的工具，用于对总体参数进行推断。它们在研究设计、数据分析和决策制定等领域具有广泛应用。本文将介绍假设检验和置信区间估计的基本概念、步骤及其重要性，并提供实际案 ...

如何提高数据分析模型的准确性？

2023-07-28

在当今信息时代，大数据和数据分析已经成为企业决策和发展的重要工具。然而，数据分析模型的准确性对于取得可靠的结果至关重要。本文将介绍一些关键方法，帮助提高数据分析模型的准确性。 数据质量管理: 数据质量 ...

常见的数据清洗技术有哪些？

2023-06-17

数据清洗是指将原始数据经过处理、筛选和转换等操作，以便让数据能够适合于分析、挖掘、建模等应用场景的一系列技术。数据清洗在数据科学领域中非常重要，因为数据质量对于后续的分析结果有着至关重要的影响。本文将 ...

如何解决数据不平衡问题？

2023-06-15

数据不平衡是指在某个分类问题中，不同类别的样本数量严重失衡。这种情况会对机器学习模型造成一定挑战，因为模型倾向于将大数目类别作为主要预测。解决数据不平衡问题是一个非常重要的机器学习任务，它可以帮助提高 ...