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在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中，经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如，按课程章节排序，累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中，环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据，直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提，而CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中，“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中，我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天，企业对数据的依赖程度日益加深，而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的实操中，转置卷积（Transposed Convolution）是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中，我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最核心的战略资产，而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中，数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具，我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中，我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中，时间序列数据是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中，数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法（Finite Element Method, FEM）作为工程数值模拟的核心工具，已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代，“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑，而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA（Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程（OOP）中，类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体，也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中，索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量，合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代，企业积累的海量数据如同散落的珍珠，若缺乏有效的梳理与分类，终将难以发挥实际价值。CDA（Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中，我们常遇到这样的场景：针对同一批调查对象，在不同时间点（如干预前、干预后、随访期）发放相同或相似的问卷，收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中，“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交，每一个环节都藏着业绩增长的关键，也暗藏着客 ...
2026-02-26
