矩阵是一个由m*n个数排成的m行n列的表称为m行n列的矩阵，简称为m*n矩阵。下面的矩阵是一个3*2(3乘2)矩阵，因为它有三行四列。 在数学的概念中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最 ...
2020-05-29来源：接地气学堂 作者：接地气的陈老师 很多同学抱怨：每天对着大堆数字，却看不出个名堂。反而有些做业务的人，看几个数字就能马上做出准确判断。咋回事！看着数据没有感觉，是缺少数据洞察力 ...
2020-05-29作者：刘早起 来源：早起python 前言 近期，全国多地以各种形式投放消费券、消费补贴来鼓励消费，部分城市在首期消费券的基础上，连续追加发放多期消费券。于是，不少网友相互比较起来：你在的城市 ...
2020-05-29
1980年代末，汉斯拉伊大学(Hansraj College)经济学荣誉毕业生的平均薪酬约为每年100万印度卢比。这一数字大大高于80年代初或90年代初毕业的人们。 他们平均水平如此之高的原因是什么呢？沙鲁克·汗是印度收入最 ...
2020-05-29前两篇文章介绍了几种常见的条形图，实际上看起来简单的条形图可探索的设置还有很多！在体育赛事中，经常出现一种对称条形图，比如对比两个热门选手或者队伍在各方面的打分情况等，这也是在普通横向条形图的基础上 ...
2020-05-29在我看来，作为一位中国人的我们不管做什么决定都在面临多种选择。例如，如果我这个时候想要买一本书，但是我却不知道我想看什么书、不知道类型、不知道方向，那么这个时候打开各种进行软件搜索可能会出现各种各样 ...
2020-05-29
没有干净的原始数据，为了满足机器学习怼数据的要求，必须过滤数据。例如， 1、查看数据，并排除所有缺少大量数据的列。 2、再次查看数据，然后选择要用于预测的列（特征选择）。进行迭代时，可能需要 ...
2020-05-29
机器学习算法通常分为有监督的（训练数据有标记答案）和无监督的（可能存在的任何标签均未显示在训练算法中）。有监督的机器学习问题又分为分类（预测非数字答案，例如错过抵押贷款的可能性）和回归（预测 ...
2020-05-29
用于实际问题的深度神经网络可能具有10层以上的隐藏层。它的拓扑可能很简单，也可能很复杂。网络中的层越多，它可以识别的特征就越多。不幸的是，网络中的层越多，计算所需的时间就越长，并且训练起来就越困难。 ...
2020-05-27我们最后来讲python另外一个非常出色的可视化工具，使用plotly创建出色的交互式图，最后，不再需要Matplotlib！ Plotly具有三个重要功能： · 悬停：将鼠标悬停在图表上时，将弹出注释 · 交互性：无 ...
2020-05-27延续上一篇pandas的文章，我们继续来探讨python中的seaborn，能画出多么高级和漂亮的图标。 漂亮：seaborn的高级绘图
2020-05-27机器学习既是艺术又是科学。但当您查看机器学习算法时，没有一种解决方案或一种适合所有情况的算法。有几个因素会影响您选择哪种机器学习。 有些问题非常具体，需要采取独特的方法。例如，如果您使用推荐系统， ...
2020-05-27两项分别由英国人工智能实验室DeepMind与由德国和希腊的研究人员进行的研究显示了AI与神经网络科学之间有着令人着迷的关系。 就像大多数科学家说的那样，我们距开发能够像人类一样有效地解决问题的人工智能 ...
2020-05-27动态条形图大火了一阵子，尤其是那种对比世界各国历年来的GDP或者军事实力的动态条形图，配上激动人心的音乐，眼看着中国从后往前排名不断考前，作为爱国的人，集体荣誉感爆棚的那种，真的是心潮澎湃自豪到仿佛国 ...
2020-05-27基于python数据可视化的绘图系统matplotlib功能非常强大，按照国际惯例，写在最开始的是对要介绍对象的定义。喏，这是从维基百科搬运过来的对饼图的解释，请安心受下： 饼图，或称饼状图，是一个划分为几个扇形 ...
2020-05-27本篇文章主要介绍了pandas中对series和dataframe对象进行连接的方法：pd.append()和pd.concat()，文中通过示例代码对这两种方法进行了详细的介绍，希望能对各位python小白的学习有所帮助。 一、df.append(d ...
2020-05-27大家在学习算法的时候会学习到关于Kmeans的算法，但是网络和很多机器学习算法书中关于Kmeans的算法理论核心一样，但是代码实现过于复杂，效率不高，不方便阅读。这篇文章首先列举出Kmeans核心的算法过程 ...
2020-05-27python 有很多种方式处理日期和时间，常见的时间处理的模块是datetime、time、calendar。能融汇贯通的了解和使用这三个模块，才能轻而易举地用python处理时间。本文以此为目的，通过讲述各个时间模块的概述、函数 ...
2020-05-26目前，python语音识别越来越流行，今天本系列文章开始，我们将一起探索自动语音识别、语言处理技术所包含的核心算法、模型及未来的发展趋势。本篇文章我们主要讨论语音识别的基本概念。并理解语音识别技术的流程。 ...
2020-05-26以下就是本篇文章的主要内容 我们为什么要选择Jupyter Notebook呢？首先要跟大家说一些，Jupyter NoteBook并不是一个单独的Python编译器，而是在Anaconda这个软件下的一款编译器，在Anaconda下还有其他的编译器 ...
2020-05-26金融行业的运营风险贯穿业务全流程，涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景，是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块，涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类，是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表，但当被问到“数据是从哪里来的？经过哪些加工才进入数据仓库？ETL具体做了什么？”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代，原始数据本身不具备业务价值，只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读，才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计，但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中，箱线图（Box Plot）是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中，绝大多数业务数据都带有时间维度属性，例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模，但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化？分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主，例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测，但当被问到“这个月销售额增长20%，到底是长期趋势自然增长，还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中，我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异，例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中，留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图，画过按天的流量折线图，但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域，所有转化、成交、复购行为的底层逻辑，都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系，但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具，具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势，能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中，正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
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