欠拟合与数据预处理的关系

2024-12-05

数据分析中，欠拟合是一种常见问题，指机器学习模型在训练和测试数据上表现不佳，往往由模型过于简单所致。这篇文章将探讨欠拟合与数据预处理之间的关系，以及如何通过合适的方法解决这一挑战。 欠拟合案例分享与影 ...

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 ...

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 ...

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 ...

在SQL中如何实现数据预处理？

2023-08-09

数据预处理在SQL中是通过各种技术和方法来准备和清洗数据，以便进行后续分析和建模。这个过程是数据科学和数据分析的关键一步，它有助于提高数据质量、减少错误和不一致性，从而得到更准确、可靠的结果。本文将介绍 ...

如何进行数据预处理和清洗？

2023-06-20

数据预处理和清洗是机器学习和数据分析中非常重要的一步。这个过程涉及到将原始数据转换为可用于建模和分析的格式，包括处理缺失值、异常值、重复值、错误数据等问题。在本文中，我们将介绍数据预处理和清洗的基础概 ...

4000字归纳总结 Pandas+Sklearn 带你做数据预处理

2021-11-24

作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 今天我们就来讲讲数据预处理过程当中的一些要点与难点。我们大致会提到数据预处理中的 加载数据 处理缺失值如何处理 ...

CDA LEVEL 1 考试，知识点汇总《数据预处理方法》

2024-08-13

数据预处理的基本步骤 第一步：数据集成 第二步：数据探索 在进行了基本的了解后，我们还需要把集合中的数据通过一定形式的变换，转换成适合分析和建模的形式。主要的数 ...

数据预处理的一些方法

2018-03-19

数据预处理的一些方法 现实世界中，数据集存在着不完整、包含噪声和不一致等特点，无法直接用来挖掘知识。收集数据的设备可能出故障，人为输入数据时出错或缺失，数据传输中引起的错误都将造成数据集含有不正确 ...

【CDA干货】主成分分析（PCA）实战全解析：从原理简化到落地应用

2026-02-04

在数据分析实战中，我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时，需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十几个指标；分析用户画像时，会涉及年龄、消费金额、活跃度、留存率等多个维度。这些指 ...

CDA数据分析师：驾驭业务数据分析全步骤，赋能业务高效落地

2026-02-04

业务数据分析是企业日常运营的核心支撑，其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察，破解运营痛点、优化业务流程、提升经营效能。不同于泛化的数据分析，业务数据分析以“业务需求为导向、落地执行为目 ...

【CDA干货】信贷违约率的统计分布特征与测算方法研究

2026-02-03

在信贷业务中，违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标，其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、风险准备金的计提精度，而科学的测算方法则是确保违约率数据可靠、支撑信贷决策的基础 ...

【CDA干货】复杂抽样的统计描述：方法、要点与实操解析

2026-02-02

在统计调查与数据分析中，抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便，是基础的抽样方式，但在实际场景中（如大规模人口调查、分层特征明显的群体研究、区域化数据采集），简单随 ...

CDA数据分析师与商业数据分析总体流程：全链路实操与价值闭环

2026-01-30

商业数据分析的价值落地，离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑；而CDA（Certified Data Analyst）数据分析师，作为经过系统认证的专业化数据人才，正是串联起商业数据分析全流程、推动每一个环节高效落地的核心 ...

【CDA干货】通过标准差与平均值关系衡量数据波动性：方法、场景与实操

2026-01-29

在数据分析、质量控制、科研实验等场景中，数据波动性（离散程度）的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差（Standard Deviation）是描述数据离散程度的核心指标，平均值（Mean）是反映数据集中趋势的 ...

CDA数据分析师与统计制图：以可视化赋能数据叙事与决策

2026-01-29

统计制图（数据可视化）是数据分析的核心呈现载体，它将抽象的数据转化为直观的图表、图形，让数据规律、业务差异与潜在问题一目了然，是连接数据洞察与业务决策的关键桥梁。CDA（Certified Data Analyst）数据分析 ...

【CDA干货】特征重要性分析：从模型到业务的核心决策依据

2026-01-27

在机器学习与数据分析领域，特征是连接数据与模型的核心载体，而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的关键环节。它通过量化各特征对目标变量的影响程度，筛选出核心有效特征，剔除冗余干扰 ...

CDA数据分析师与数据分析基础范式：方法论落地与价值赋能

2026-01-27

数据分析的基础范式，是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架，它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目标导向，为数据从业者提供了可复用、可迭代的工作准则。CDA（Certified Data Analyst ...

【CDA干货】支持向量机处理非线性问题：核技巧的原理与实践

2026-01-26

支持向量机（SVM）作为机器学习中经典的分类算法，凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力，被广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学等领域。最初的SVM仅能处理线性可分问题，通过寻找最优分类超平面实现 ...

数据分析与CDA数据分析师：核心概念与价值逻辑

2026-01-26

在数字化浪潮下，数据分析已成为企业决策的核心支撑，而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表，正逐步成为连接数据资源与业务价值的关键纽带。想要深入理解数据驱动的底层逻辑，需先厘清数据分析与CDA数据 ...