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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