如何摆脱数据分析中的缺失值？

2023-07-03

标题：解决数据分析中的缺失值问题 摘要：在数据分析过程中，常常会遇到缺失值的情况。缺失值可能产生于多种原因，如人为输入错误、设备故障或者数据收集过程中的不完整性等。本文将介绍一些常用的方法来处理数据分 ...

有哪些常用的机器学习算法？

2023-06-30

机器学习是计算机科学中的一个分支，它利用统计学、人工智能和计算机科学等领域的知识和技术，通过训练模型从数据中提取有用的信息。机器学习算法可以大致分为三类：监督学习、非监督学习和半监督学习。在本文中，我 ...

如何做天猫数据分析师兼职

2023-06-21

如何做天猫数据分析师兼职？ I. 天猫数据分析师的定义 天猫数据分析师是指通过分析淘宝、天猫等电商平台的数据，帮助企业制定营销策略、优化产品、提高运营效率的专业人才。天猫数据分析师需要掌握 ...

如何处理缺失数据和异常值？

2023-06-20

缺失数据和异常值是数据处理过程中经常遇到的问题，在数据分析和建模中，这些问题可能会导致结果不准确或者偏差较大。因此，有效地处理缺失数据和异常值是至关重要的。 一、处理缺失数据 缺失数据是指在某个变量中存 ...

结构化数据如何分析和处理？

2023-06-17

结构化数据是指可以被组织成表格或关系型数据库的数据，这种数据通常具有明确的模式和格式。在当今大数据时代，结构化数据越来越多地被用于各种应用程序中，如金融、营销、医疗和科学研究等领域。为了从这些数据中提 ...

常用的机器学习算法有哪些？

2023-06-17

机器学习是人工智能的一个分支，它使用算法和统计模型来让计算机从数据中自动学习并提高性能。在机器学习中，有许多常用的算法，本篇文章将介绍其中的一些。 线性回归 线性回归是最简单的机器学习算法之一，它用于 ...

常见的数据建模算法有哪些？

2023-06-17

在数据科学和机器学习领域中，数据建模是一个重要的任务。数据建模指的是使用数学模型来描述数据，并利用这些模型对未知数据进行预测或分类。常见的数据建模算法有以下几种： 线性回归：线性回归是一种用于建立输 ...

什么是机器学习预测建模？

2023-06-17

机器学习预测建模是指利用机器学习算法和技术，通过对历史数据进行训练和学习，构建预测模型来预测未来的事件或结果。这种建模方法可以应用于各种行业和领域，例如金融、医疗、物流等，能够帮助企业和组织做出更准确 ...

如何选择最优的预测模型？

2023-06-15

预测模型是数据科学中的核心工具之一。它们可以被用来预测任何一种未知数据，从而让我们在决策和规划方面获得更多的信心。但是，选择正确的预测模型并不是一项容易的任务。在本文中，我们将介绍如何选择最优的预测模 ...

如何选择合适的预测模型？

2023-06-15

预测模型是机器学习和数据科学领域的重要组成部分，它们帮助我们了解数据背后的趋势和模式，并为未来进行预测。选择合适的预测模型可以提高预测的准确性和可靠性，本文将介绍如何选择合适的预测模型。 确定问题类型 ...

如何处理缺失值或异常值？

2023-06-15

缺失值与异常值是数据分析中常见的问题，它们可以影响模型的准确性和可靠性。因此，在进行数据分析之前需要对这些值进行处理。本文将介绍如何处理缺失值和异常值的方法。 一、缺失值的处理 缺失值是指数据集中某些记 ...

如何预测患者治疗结果？

2023-06-15

预测患者治疗结果是医学领域中非常重要的任务。在临床实践中，医生需要根据患者的病情、诊断结果和治疗方案等信息来做出决策，以期望最大化患者的治疗效果。但是，由于人类的认知能力和经验有限，医生往往无法准确地 ...

如何处理不平衡数据集？

2023-06-15

不平衡数据集是指在分类问题中，某些类别的样本数量远远少于其他类别的样本数量。这种情况可能会导致机器学习模型的训练和评估出现偏差，从而影响其性能和准确性。因此，在处理不平衡数据集时，需要采取一系列的方法 ...

如何选择适当的算法？

2023-06-15

选择适当的算法是数据科学和机器学习中至关重要的一个步骤。它决定了我们最终将使用哪种方法来分析和处理数据，以及对模型进行训练和预测。在本文中，我们将介绍如何选择适当的算法，并提供一些常见的算法选择标准。 ...

数据分析师算法有哪些

2023-06-01

数据分析师是现代企业中非常重要的角色之一，他们负责从数据中获取信息，并根据这些信息制定决策。而数据分析师要想完成这些任务，必须掌握一系列算法。本文将介绍一些常见的分析师算法。 线性回归 线性 ...

数据分析师需要学哪些内容

2023-03-28

数据分析师是一个关键的职业，因为他们可以使用各种工具和技术来分析和挖掘数据，为企业的决策提供支持。在当今快速发展的数字时代，数据分析师的需求量也在不断增加，特别是在机器学习和人工智能技术的推动下，数 ...

盘点 | 每个数据分析师都应该了解的6个预测模型

2022-08-09

CDA数据分析师 出品 作者：Ivo Bernardo 编译：Mika 数据分析模型有不同的特点和技术，值得注意的是，大多数高级的模型都基于几个基本原理。 当你想开启数 ...

从审核专员成功转型数据分析师

2022-04-22

我从17年毕业后,一直在字节跳动西安做审核。做了两年多的审核工作,我对这个工作失去了热情。字节的视频审核和文字审核并非完全使用机器,采取的是双重审核,先机器审核筛选后再做人工审核的方法。工作的时候，我们需 ...

未来5年，数据科学工作岗位会短缺吗？

2022-02-28

c 在过去的五年里，当python编程成为潮流时，我一直在数据科学领域工作。当时，在2016年，神经网络和深度学习只是一些时髦的词。当时有一场关于谷歌自动驾驶汽车和强化学习的炒作。但是，大多数数据科学爱好者 ...

停止学习数据科学寻找目的，找到目的学习数据科学

2022-02-21

作者布兰登·科斯利，FastDataScience.ai 数据科学家需求不足，没有两种方法。工作岗位嗯，有很多空缺，这个行业似乎只是在这个后疫情时代的数字世界里才有所增长。因此，数据科学专业的学生也是世界劳动力 ...