建立数据感性认识 变量类型和数据分布 变量类型 连续变量 离散变量(名义变量-有序,分类变量-无序) 数据分布 分布就是概率,研究变量无外乎就是看变量的值以及其取值的概率。此事数据由一大堆数 ...
2018-02-27数据挖掘中的分类技术 KNN(K最近邻算法) 算法核心:如果一个样本在特征空间中K个最相似的样本中的大多数属于一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别的特征 在确定分类时只依靠最邻近的一个 ...
2018-02-27R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 ...
2018-02-27数据结构中排序和查找各种时间复杂度 (1)冒泡排序 冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比较是相邻的两个元素比较,交换也发生在这两个元素之间。所以相同元素的前后顺序并没有改 ...
2018-02-27大数据处理信息的六个环节 大数据按照信息处理环节可以分为数据采集、数据清理、数据存储及管理、数据分析、数据显化,以及产业应用等六个环节。而在各个环节中,已经有不同的公司开始在这里占位。 ...
2018-02-27企业绩效管理热潮下的BI实践 一、中国企业绩效管理的“热潮” 1.绩效管理“满意度”不高 目前国内企业兴起了绩效管理的热潮,在这股热潮中绩效管理流行起KPI,但是企业在KPI的应用效果并不尽如意。据一份国际4 ...
2018-02-27各种排序算法的时间复杂度 选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法,冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法。 排序算法不稳定的含义是: 在排序之前,有两个数相等. 但 ...
2018-02-27常用几种排序算法的时间复杂度和空间复杂度 常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度 1、时间复杂度 (1)时间频度一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道。 ...
2018-02-27大数据热中的冷思考 要学会判断数据 当前,由于大数据在社会实践与理论研究上的巨大影响,有关大数据的讨论已经渗透到每一个行业和领域之中,带来了各行各业对大数据的热捧。大数据显然具有重要价值,这一点毋 ...
2018-02-27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 ...
2018-02-26Python 面试中8个必考问题 Q1、下面这段代码的输出结果是什么?请解释。 def extendList(val, list=[]): list.append(val) return list list1 = extendList(10) list2 = extendList(123,[]) list3 = exten ...
2018-02-26【北京弘成学苑科技发展有限公司】招聘数据分析师 弘成教育集团(中华学习网www.chinaedu.net)成立于1998年,是由McGraw-hill、IDG等世界知名教育和投资机构投资成立的全面教育服务提供商。公司自成立以来,始终积 ...
2018-02-26【普华众鑫文化传播有限公司】招聘数据分析师 普华商学院是商业教育行业的改革者和推动者,学院以中国特色商业理论体系为核心理论基础,由翟山鹰教授发起并创办,师资汇集政府、投融资、资本运营、法律财务税务、教 ...
2018-02-26【北京华媒康讯信息技术有限公司】招聘数据分析师 健康界致力于打造中国医健领域第一媒体、第一智库与第一平台。从资讯入口到知识入口,从资源到商机,健康界用专业能力和创新精神演绎”互联网+“时代的专业媒体创业 ...
2018-02-26提升数据中心效率的10种方法 数据中心托管逐渐成为了一种企业信息化中的流行趋势,而虚拟化则在其中发挥了重要作用。那么,虚拟化与主机托管越来越流行的原因是什么?虚拟化与主机托管又在哪些方面得到了广泛 ...
2018-02-26简单易学的机器学习算法——K-Means++算法 一、K-Means算法存在的问题 由于K-Means算法的简单且易于实现,因此K-Means算法得到了很多的应用,但是从K-Means算法的过程中发现,K-Means算法中的聚类中心的个数 ...
2018-02-26数据挖掘中的特征选择问题 特征工程包括特征选择和特征提取。数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。通常而言,特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集,工程上常 ...
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 ...
2018-02-26Python统计学一数据的概括性度量 一、数据的概括性度量 1、统计学概括: 统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和 ...
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 ...
2018-02-26数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
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