policy机制中经典的python用法 由于接触python时间还不长,属于边用边学,在看项目代码的时候,遇到了很多不太懂的python语法,但是我认为这些用法用的实在是好,希望以后自己在写程序时,也能写出这么经典 ...
2018-03-09python垃圾回收机制 现在的高级语言如java,c#等,都采用了垃圾收集机制,而不再是c,c++里用户自己管理维护内存的方式。自己管理内存极其自由,可以任意申请内存,但如同一把双刃剑,为大量内存泄露,悬空指针 ...
2018-03-09利用SPSS检验数据是否符合正态分布 正态分布也叫常态分布,在我们后面说的很多东西都需要数据呈正态分布。下面的图就是正态分布曲线,中间隆起,对称向两边下降。 下面我们来看一组数据,并检验“期初 ...
2018-03-09数据中心经济学的重新定义 从我们查阅电子邮件或下载音乐及应用程序;到使用政府机构的在线服务或从云中访问商业应用程序,数据中心始终在我们与信息技术互动的过程中扮演着相当重要的驱动角色。 在过去的几年 ...
2018-03-09不做加法做减法 打造数据中心需要软实力 在IT领域,整合或者说融合已经形成了一股巨大的洪流,不可逆转。IT厂商会提供融合了计算、存储、网络甚至是软件的整体解决方案,而用户也希望与单一供应商打交道,以减 ...
2018-03-09标准差、方差、协方差和互相关系数 首先,均值、标准差和方差的公式列出如下: 标准差描述的是样本的离散度。之所以除以n-1而不是除以n,是因为这样能使我们以较小的样本集更好的逼近总体的标 ...
2018-03-09批量数据采集过程中方差的计算 最近项目用需要判断开始数据是否稳定,即采集到的数据是否符合期望,我用方差来判断采集到的数据是否稳定。有两种判断方法:第一种是数据不断的进来,我累积的进行方差计算;第二 ...
2018-03-09大数据对于电子政务效率提高的体现 继云计算、物联网之后,大数据已经成为IT产业的又一次颠覆性技术变革,对国家治理方式、决策、组织和业务流程、提供公共服务的方式等都将产生巨大的影响。而伴随着互联网、云 ...
2018-03-09【北京森语汇装饰设计有限公司】招聘数据分析师 森语汇集团深耕开店领域,专注于为客户策划打造自主品牌,布局装饰、木业、广告、影视等多个行业,是一家以开店服务为核心业务的专业化集团,从店面选址、软装设计、 ...
2018-03-08【上海拉交信息科技有限公司】招聘数据分析师 上海拉交信息科技有限公司是一家科技公司,总部位于上海浦东新区陆家嘴金融中心的金茂大厦,致力于用科技解决实体手机店的效率,把实体手机店从采购到售后,以及客户关 ...
2018-03-08【麦考林电子商务(上海)有限公司】招聘数据分析师 三胞集团有限公司,是一家以信息化为特征、以现代服务业为基础的大型民营企业集团,以大数据为核心,构建“金融、健康、消费”三大产业,形成“金、木、水、火、土 ...
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 ...
2018-03-08【收藏】Excel中常用的十五招儿 1、快速填充公式 2、最快求和 3、对合并单元格求和 4、设置列宽的3种方法 5、以cm为单位设置行高列宽 6、输入0开头数字 7、数据透视 ...
2018-03-08Python中有效的字符串合并方法 在Python编程语言中,构造一些较长的字符串事常常会产生一些运行很慢的代码。本文我将研究不同字符串合并方法的计算性能。 在Python中,字符串(string)对象是不可变的(每次关 ...
2018-03-08python中的%s%是什么意思 它是一个字符串格式化语法(它从C借用)。 请参阅 “格式化字符串”: Python支持将值格式化为字符串。虽然这可以包括非常复杂的表达式,但最基本的用法是将值插入到%s 占位符的 ...
2018-03-08互联网的快速发展产生大数据 自上个世纪70年代驶入信息高速公路,互联网的发展始终在创新与改变中跨越前行。每一天开启网络,迎接我们的都是可能或正在发生的各种改变。眼下,人们还在津津乐道云计算的时候大 ...
2018-03-08python实现颜色rgb和hex相互转换的函数 本文实例讲述了python实现颜色rgb和hex相互转换的函数。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 下面的python代码提供了两个函数分别用来将rgb表示的颜色转换成hex ...
2018-03-08拥抱大数据时代:你需要转变的四种思维 近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出,大数据时代,人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化:第一,人们处 ...
2018-03-08python实现定制交互式命令行的方法 Python的交互式命令行可通过启动文件来配置。 当Python启动时,会查找环境变量PYTHONSTARTUP,并且执行该变量中所指定文件里的程序代码。该指定文件名称以及地址可以是随意 ...
2018-03-08大数据信息安全底线怎样界定 很多人写文章赞扬大数据将如何改变我们做业务的方式,从预测性分析到发现海量非结构化数据中隐 藏的情报信息等。还有些人则认为应该谨慎对待大数据,他们称数据是难以操纵的,使用 ...
2018-03-08在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29