决策树、逻辑回归、线性回归使用时注意事项以及模型过拟合策略 决策树缺点和注意事项: 决策树的最大缺点是原理中的贪心算法。因此它所做的选择只能是某种意义上的局部最优选择。 若目标变量是连续变量,那么 ...
2018-01-17R语言获取优化的k均值聚类 k均值算法效率快也易于实现,但在算法开始要求提前规定好簇K的数目,因此我们可以使用距离的平方和确定那个K值能够得到最好的k均值聚类效果。 操作 执行以下操作为K均值算法找到最合 ...
2018-01-17python 实例简述 k-近邻算法的基本原理 首先我们一个样本集合,也称为训练样本集,在训练样本集中每个数据都存在一个标签用来指明该数据的所属分类。在输入一个新的未知所属分类的数据后,将新数据的所有特征和 ...
2018-01-17面对大数据过分渲染宣传,你需要了解的9件事 大数据和开放数据不是一回事,但他们有着密切的联系(正如我在主题发言稿“未来的大数据将会开放到什么程度?”上写到的)。我们正在关注的大数据一些趋势和话题与 ...
2018-01-17企业如何实现对大数据的处理与分析 随着两化深度融合的持续推进,全面实现业务管理和生产过程的数字化、自动化和智能化是企业持续保持市场竞争力的关键。在这一过程中数据必将成为企业的核心资产,对数据的处理 ...
2018-01-17python中如何使用正则表达式的集合字符示例 本文主要给大家介绍了关于python使用正则表达式的集合字符的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。 在正则表达式里,想匹 ...
2018-01-17大数据时代 个性化服务落地四步骤 大数据的迅速增长及相关技术的发展,正在带来全新的商业机遇。大数据将怎样改变人们的生活?又将如何改变企业的生意?维克托·尔耶·舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思 ...
2018-01-17回顾与展望丨数据科学 机器学习:2017年的主要发展和2018年的关键趋势 KDnuggets邀请了数据科学相关领域杰出的代表人物对2017年的主要发展和2018年的趋势进行了总结和预测。主要内容涉及到 AI 、深度学习、机 ...
2018-01-16『如何成为十字型数据精英』线下活动回顾 2018年1月14日,CDA数据分析师在北京举办了「如何成为十字型数据精英」线下活动,有幸邀请到了李奇(微软Excel MVP)、崔丹(GrowingIO 市场总监)、 王安(布本智能 ...
2018-01-16【北京天路佑尊投资咨询有限公司】招聘数据分析师 天路有道是全球性的金融业务咨询及投资策略研发公司,公司业务涉及项目管理、组织基金、国际外汇、差价合约、人才培训、EA研发等多方位经营领域。聚集了国内外的专 ...
2018-01-16【贝罗斯(上海)投资管理有限公司】招聘数据分析师 以香港为总部,专注于金融机构的不良资产收购与处置。与主要的信贷金融机构、资产管理公司、银行、私募基金、对冲基金有广泛的业务关系。 职位月薪:6001-8000元/ ...
2018-01-16【重庆笛美商贸有限公司】招聘数据分析师 重庆笛美商贸有限公司是一家拥有较为丰富的客户资源和行销经验,公司于2014年成立,注册资金110万,总部位于重庆,公司下设有营销部、网络部、服务部、综合部、售后部、技术 ...
2018-01-16python实现的 K-近邻算法代码详细解释 一、k近邻算法概述 k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高 ...
2018-01-16决策树之ID3算法及其Python实现 1. 决策树背景知识 决策树是数据挖掘中最重要且最常用的方法之一,主要应用于数据挖掘中的分类和预测。决策树是知识的一种呈现方式,决策树中从顶点到每个结点的路径都是 ...
2018-01-16逻辑回归,决策树,支持向量机 选择方案 分类是我们在工业界经常遇到的场景,本文探讨了3种常用的分类器,逻辑回归LR,决策树DT和支持向量机SVM。 这三个算法都被广泛应用于分类(当然LR,DT和SVR也可以用于 ...
2018-01-16逻辑回归与决策树在分类上的区别 在讨论之前,让我们来看一下逻辑回归和决策树的主要差别: 有些分歧是表面的,例如决策树可以对付缺失值,而逻辑回归需要挖掘人员预先对缺失数据进行处理。但实际上决策 ...
2018-01-16大数据要充分利用 但更要保护用户隐私 全球进入移动互联网时代后,一个巨大进步是一切活动都在往移动互联网这个舞台上转移。所有社会活动、金融交易等都在网络上留下了痕迹或者说有迹可循。由此带来的进步是革 ...
2018-01-16基于R语言实现Lasso回归分析 主要步骤: 将数据存成csv格式,逗号分隔 在R中,读取数据,然后将数据转成矩阵形式 加载lars包,先安装 调用lars函数 确定Cp值最小的步数 ...
2018-01-16python函数装饰器用法实例详解 本文实例讲述了python函数装饰器用法。分享给大家供大家参考。具体如下: 装饰器经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志、性能测试、事务处理等。装饰器是解决这类问 ...
2018-01-162018,怎么缓解大数据的尴尬 关于大数据,最近爆出的一个笑话:在电影业一次内部行业会议上,一位巨无霸级别的电影业发言人说:通过数据挖掘,我们发现不同观众的相关卖品偏好。比如《芳华》的观众比《战狼Ⅱ》 ...
2018-01-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
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