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 ...
2025-07-08
