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【CDA干货】限制你眼界的不是算法，而是你自己：在技术工具时代重识人的核心价值

【CDA干货】限制你眼界的不是算法，而是你自己：在技术工具时代重识人的核心价值
2025-09-22
当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时，一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 “算法不够先进”，将业务突破难归因于 “没掌握复杂模型”，将认知局限解读为 “不会 ...

【CDA干货】机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析

【CDA干货】机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析
2025-09-09
机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于推荐系统、金融风控、工业质检、医疗诊断等领域。然而，并非所有机器学习项目都能实现 ...
如何构建高效的机器学习模型？
2023-07-04
构建高效的机器学习模型需要考虑多个方面，包括数据准备、特征工程、模型选择与调优等环节。下面将介绍一些关键步骤来实现高效的机器学习模型。 第一步是数据准备。对于机器学习任务而言，高质量的数据是至关重要的 ...
如何对数据进行特征工程？
2023-06-15
特征工程是机器学习中至关重要的一步，它是将原始数据转换为机器学习算法可以使用的特征向量的过程。在本文中，我们将探讨如何对数据进行特征工程。 数据清洗 在进行特征工程之前，首先需要对原始数据进行清洗。这 ...

数据分析之数据挖掘入门指南

数据分析之数据挖掘入门指南
2022-10-25
数据分析 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 常用的第三方库 ...

数据分析师之数据挖掘入门

数据分析师之数据挖掘入门
2022-10-19
数据分析 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 常用的第三方库 ...

机器学习模型设计五要素

机器学习模型设计五要素
2018-08-26
机器学习模型设计五要素 数据可能没什么用，但是数据中包含的信息有用，能够减少不确定性，数据中信息量决定了算法能达到的上限。 数据环节是整个模型搭建过程中工作量最大的地方，从埋点，日志上报，清洗， ...
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