如何成为一名成功的大数据分析师？

2023-05-15

大数据分析是当前信息技术领域的一个热门话题，随着各行各业对数据的需求越来越大，大数据分析师这一职业也越来越受到关注。那么，如何成为一名成功的大数据分析师呢？在本文中，我将从技能和知识、实践经验、 ...

在SPSS中做二元logistic回归，数据的训练集和预测集怎么分的？

2023-05-12

在进行机器学习建模时，我们通常需要将数据集分成训练集和测试集。这种做法能够帮助我们评估模型的性能，并检验模型是否过拟合或欠拟合。在SPSS中做二元logistic回归也不例外。 二元logistic回归是一种用来建立 ...

用SQL 做数据清洗与用Python做数据清洗的利弊分别是什么？哪种方法处理更简单？

2023-05-12

数据清洗是数据分析中最重要、最繁琐和最具挑战性的任务之一。在实践中，数据清洗涉及多个步骤，包括缺失值填充、去重、异常值处理、数据转换等等。SQL 和 Python 都是常用的数据清洗工具，下面将从利弊以及处理简易 ...

什么专业可以报数据分析师

2023-05-11

数据分析岗位专业背景要求的不确定性 随着大数据和人工智能技术的快速发展，数据分析师的需求日益增长。然而，关于适合从事数据分析工作的特定专业背景的讨论仍然存在不确定性。这是因为数据分析领域涉及多 ...

SPSS主成分分析的结果可以直接用来做聚类分析吗？聚类分析需要将数据归一化处理吗？

2023-05-08

主成分分析和聚类分析是常用的数据分析方法，两者相互独立但也可以结合使用。在进行聚类分析之前，通常需要对数据进行归一化处理。 主成分分析（PCA）是将多个相关变量转换为少数几个无关变量的过程，这些无关变量称 ...

anaconda中的base有什么作用？

2023-05-05

Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的Python发行版，其集成了常用的数据科学包，并具有环境管理工具。在Anaconda中，"base"是默认环境，该环境包含了大部分常用的Python包以及必要的库。下面我将详细介绍Anacon ...

Anaconda 打开Navigator就报错，该怎么解决？

2023-04-28

Anaconda是一个数据科学和机器学习领域的流行开源软件包管理系统。它提供了各种用于数据分析、可视化和建模的工具和库，包括Python编程语言及其相关组件。 Anaconda Navigator是一个用户友好的GUI（图形用户界面）， ...

在numpy中如何合并不同维数的array？

2023-04-26

在NumPy中，有很多不同的方法可以用来合并具有不同维度的数组。以下是一些常见的合并函数： concatenate：将两个或多个数组沿着指定的轴连接起来。 stack：将两个或多个数组沿着新的轴堆叠起来。 hstack：水平堆叠 ...

Anaconda提示Multiple Errors Encountered该怎么办？

2023-04-25

Anaconda是一个非常流行的数据科学和机器学习开发环境，不仅提供了各种工具和库，还有包管理器，可以轻松地安装和升级软件包。然而，有时候用户可能会遇到错误信息，例如“Multiple Errors Encountered”。本文将 ...

数据分析师如何做好工作

2023-04-25

随着数字化时代的到来，数据分析师成为了各行各业中不可或缺的角色。作为一名数据分析师，如何做好工作呢？以下是几个必备的要素。 1. 掌握各种数据分析工具。 掌握各种数据分析工具。数据分析师要精通SQL、 ...

Anaconda包含numpy、sklearn这两个第三方库吗？

2023-04-24

简答： Anaconda 包含 NumPy 和 Scikit-learn 两个常用的第三方库。这两个库在数据分析和机器学习领域都有广泛的应用，能够帮助用户进行各种数学计算、统计分析和模型训练等任务。 详解： Anaconda 是一个开源的 Pyt ...

应统硕士，从事数据分析的话，先学sql 还是python呢？

2023-04-23

对于应统硕士从事数据分析，究竟是先学习SQL还是Python这一问题，事实上并不存在唯一的答案。不过我们可以从以下几方面来分析并提供一些帮助。 SQL和Python的区别 首先，需要了解的是SQL和Python二者有着本质的不 ...

如何理解卷积神经网络多个卷积核?

2023-04-19

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种经典的深度学习模型，广泛应用于图像识别、目标检测等领域。在CNN中，卷积核（Convolutional Kernel）是一个非常重要的组成部分，它通过卷积操作对输入数 ...

SPSS中进行K均值聚类分析，怎么确定分几类比较好？

2023-04-19

在进行K均值聚类分析时，如何确定最优的分类数是一个非常重要的问题。一般来说，确定分类数需要考虑数据的特征和研究目的。下面将介绍一些常用的方法来确定最优的分类数。 肘部法（Elbow Method） 肘部 ...

BP神经网络是否优于logistic回归？

2023-04-19

BP神经网络和logistic回归是两种常见的机器学习算法，它们都被广泛应用于分类问题。虽然这两种算法都有其独特的优点和适用范围，但在许多情况下，BP神经网络比logistic回归更为优越。 首先，BP神经网络可以处理非线 ...

XGBoost做分类问题时每一轮迭代拟合的是什么？

2023-04-18

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种强大的集成学习算法，常用于解决分类和回归问题。它是一种基于决策树的机器学习算法，在解决分类问题时，每一轮迭代拟合的是残差。本文将对XGBoost分类问题中每一轮迭代 ...

tensorflow中的tensorboard可视化中的准确率损失率曲线，为什么有类似毛刺一样？

2023-04-13

TensorBoard 是 Tensorflow 提供的一个可视化工具，可以方便地展示模型训练和评估的各种指标，如准确率和损失率等。在 TensorBoard 中，我们经常会看到一些图表中出现类似毛刺一样的波形，这是为什么呢？ 首先，需要 ...

为什么决策树中经常用熵作为判别条件而不是基尼不纯度？

2023-04-13

决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在决策树构建的过程中，熵和基尼不纯度是两个常用的判别条件，用于选择最优的分裂点。虽然熵和基尼不纯度都可以表示样本集合的混乱程度，但是为什么在决策树中 ...

怎么理解tensorflow中tf.train.shuffle_batch()函数？

2023-04-13

TensorFlow是一种流行的深度学习框架，它提供了许多函数和工具来优化模型的训练过程。其中一个非常有用的函数是tf.train.shuffle_batch()，它可以帮助我们更好地利用数据集，以提高模型的准确性和鲁棒性。 首先，让 ...

BP神经网络里的训练次数，训练目标，学习速率怎么确定？

2023-04-13

BP神经网络是一种常见的人工神经网络模型，用于解决分类、回归和聚类等问题。在BP神经网络中，训练次数、训练目标和学习速率是三个重要的超参数，对模型的性能和训练效率有着至关重要的影响。本文将从理论和实践两 ...