cda

数字化人才认证

首页 > 行业图谱 >

换个角度思考大数据

换个角度思考大数据
2018-03-10
换个角度思考大数据 “大数据”其实质是以冗杂多元化的海量数据为基础,结合“大数法则”和“大概率事件”理念,进行相关性、非精准的预测和目标探索。与事件式营销、清单精准销售等商业领域常见数据挖掘方式不 ...

为什么你学完了68个Python函数,却依旧做不好数据分析?

为什么你学完了68个Python函数,却依旧做不好数据分析?
2018-03-08
为什么你学完了68个Python函数,却依旧做不好数据分析? 数据分析老鸟都知道,相比于自己作出好的数据分析报告,“教别人如何入门数据分析”这事情简单多了。 什么for循环呀,def函数呀,print输出呀,自变 ...

南京大学宣布成立人工智能学院

南京大学宣布成立人工智能学院
2018-03-07
南京大学宣布成立人工智能学院 据了解,南京大学昨日晚上已经发布通知,宣布成立南京大学人工智能学院。今日,南京大学新闻网上正式发布相关新闻。 南京大学 3 月 5 日发布的通知 在新闻中,南 ...

Python做数据分析-简洁、易读、强大

Python做数据分析-简洁、易读、强大
2018-04-09
使用过Python的用户都会被其简洁、易读、强大的库所折服,其pythonic语言特性,对人极其友好,可以说, 生产效率更高 月29-5月1日北京基于Python的数据分析现场班 三天的课程力图结合不同案例讲授数 ...

7000 字深度总结:运营必备的 15 个数据分析方法(论)

7000 字深度总结:运营必备的 15 个数据分析方法(论)
2018-03-06
7000 字深度总结:运营必备的 15 个数据分析方法(论) 提起数据分析,大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格,或是高级的数据建模手法,再或是华丽的数据报表。其实,“ 分析 ”本身是每个人都具备的能力 ...

对大数据的全方位解读

对大数据的全方位解读
2018-03-03
对大数据的全方位解读 大数据是当下非常火爆的一个词,人人都在谈论大数据。但大数据的定义是什么?它到底是如何出现的?它有什么特别之处?它最大的应用领域在哪里?它的发展方向是什么?对于以上问题,其实 ...

Python和R语言的区别

Python和R语言的区别
2018-03-03
Python和R语言的区别 数据挖掘技术日趋成熟和复杂,随着互联网发展以及大批海量数据的到来,之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求,依据美国对数据科学家(data sc ...

银行数据宽表构建和描述分析

银行数据宽表构建和描述分析
2021-03-08
一、案例综述 案例编号: 102005 案例名称: 银行数据宽表构建和描述分析 作者姓名(或单位、或来源): 朱江 案例所属行业: J662 货币银行服务 案例所用软件: R 案例 ...

大数据入门,你需要懂这四个常识

大数据入门,你需要懂这四个常识
2018-03-02
大数据入门,你需要懂这四个常识 一、大数据分析的五个基本方面 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 ...

大数据的四个典型特征

大数据的四个典型特征
2018-03-02
大数据的四个典型特征 大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。 ...

AI 经典书单 | 人工智能学习该读哪些书

AI 经典书单 | 人工智能学习该读哪些书
2018-03-01
AI 经典书单 | 人工智能学习该读哪些书 人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含: 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像 ...

R描述性统计分析

R描述性统计分析
2018-02-27
R描述性统计分析 概念 数据摘要,有损地提取数据特征的过程,包含基本统计,分布/累计统计,数据特征(相关性,周期性等),数据挖掘 数据有很多变量和观测值,可以用一些简单表格,图形和少数汇总数字 ...

数据科学职业生涯路径:如何在数据分析工作中找准自己的角色和定位

数据科学职业生涯路径:如何在数据分析工作中找准自己的角色和定位
2018-02-26
数据科学职业生涯路径:如何在数据分析工作中找准自己的角色和定位 写在前面 全世界,企业每天都在创造更多的数据,迄今为止大多数都在努力从中受益。根据麦肯锡的说法,仅美国就将面临150,000多名数据分 ...

使用R并行方式对数值型数据离散化

使用R并行方式对数值型数据离散化
2018-02-26
使用R并行方式对数值型数据离散化 数据的特征按照其取值可以分为连续型和离散型。离散数值属性在数据挖掘的过程中具有重要的作用。比如在信用卡评分模型中,当自变量很多时,并非所有字段对于目标字段来说都是 ...

使用Python进行描述性统计

使用Python进行描述性统计
2018-02-26
使用Python进行描述性统计 1 描述性统计是什么? 描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段,我们可借助描述性统计来描绘或总结数据的基本情况,一来可以梳 ...

机器学习中防止过拟合方法

机器学习中防止过拟合方法
2018-02-25
机器学习中防止过拟合方法 过拟合 在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候,因为在统计学习中,假设数据满足独立同分布,即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟,因此都是使用历史数据建立模 ...

一些常见的特征选择方法

一些常见的特征选择方法
2018-02-25
一些常见的特征选择方法 现实中产生的特征维度可能很多,特征质量参差不齐,不仅会增加训练过程的时间,也可能会降低模型质量。因此,提取出最具代表性的一部分特征来参与训练就很重要了。 通常有特征 ...

数据预处理的一些知识

数据预处理的一些知识
2018-02-24
数据预处理的一些知识 做研究时只要与数据分析相关就避免不了数据预处理。我们常见的预处理包括:标准化(规范化),归一化,零均值(化),白化,正则化……这些预处理的目的是什么呢?网上查的总是零零散 ...

浅析大数据对政府2.0的推进作用

浅析大数据对政府2.0的推进作用
2018-02-24
浅析大数据对政府2.0的推进作用 1 大数据是信息革命的又一里程碑 1.1 大数据时代来临 大数据从狭义上讲,是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合;从广义上讲,是从 ...

大数据时代 | 数据分析方法及理论详解

大数据时代 | 数据分析方法及理论详解
2018-02-23
大数据时代 | 数据分析方法及理论详解 1 数据分析前,我们需要思考 像一场战役的总指挥影响着整个战役的胜败一样,数据分析师的思想对于整体分析思路,甚至分析结果都有着关键性的作用。 2 分析问题和解 ...

OK
客服在线
立即咨询