缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。 python缺失的处理一般情况下有三种方法： （1）删掉缺失值数据 删除法是 ...
2020-07-06
在处理数据的过程中，经常会遇到原数据部分内容的缺失，为了保证我们最终数据统计结果的正确性，通常我们有两种处理方式，第一种就是删除掉这些部分缺失的数据;第二种就是填补这些缺失的数据。接下来，我们主要介 ...
2020-07-06
numpy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象(如掩码数组和矩阵)，以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、 ...
2020-07-06
1、打开python的官网：https://www.python.org/downloads/windows/，选择Downloads，并选择需要的版本。 2、安装 (1)勾选Add PythonXXto PATH是把Python的安装路径添加到系统环境变量的Path变量中 ...
2020-07-06pandas 是 Python 的外部模块，基于NumPy ，是为了解决数据分析任务而创建的，对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，而且纳入了大量库和一些标准的数 ...
2020-07-06数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。 在数据分析与挖掘中，我们通常需要根据一些数据建立起特定的模型，然后处理。模型的建立需要 ...
2020-07-06进行商业分析时，自然少不了BI分析工具的应用，小编今天就整理了一些常用的BI分析工具，供大家参考。 1.tableau tableau是目前市面上较为成功的BI分析工具。产品既有针对性，又有普适性。拖放式界面，操作简 ...
2020-07-06
说到数据管理和数据可视化工具，往往大家第一个想到的就是tableau。tableau是用来做数据的管理和数据可视化的工具，致力于帮助人们查看并理解自己的数据，可以说是在数据分析工具中最好用的数据管理及可视化软件， ...
2020-07-06
powerBI 是微软新一代商业分析工具，用于在组织中提供见解。能够根据filter条件，对数据执行动态筛选，从不同的角度和粒度上分析数据;可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析;能够把相关的静态数据转换为 ...
2020-07-06
概括地说，泛化能力(generalization ability)是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为 ...
2020-07-03
今天小编给大家带来的是现在非常火爆的机器学习方法——集成学习。集成学习，顾名思义，通过将多个单个学习器集成/组合在一起，使它们共同完成学习任务，有时也被称为“多分类器系统(multi-classifier system)”、 ...
2020-07-03
今天我们来盘点一下那些常见的机器学习中的损失函数有哪些。 用于计算损失的函数称为损失函数。模型每一次预测的好坏用损失函数来度量。机器通过损失函数进行学习，如果预测值与实际结果偏离较远，损失函数会得 ...
2020-07-03
支持向量机是一种二类分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。其学习策略是间隔最大化，可形式化为求解凸二次规划问题，也等价于正则化的合叶损失函数的最小化问题。 支持向量机学习 ...
2020-07-03SVM和LR是机器学习中常用的算法，今天就让我们来看一下这两者有哪些相同点和不同点吧。 SVM和LR的相同点： 1.LR和SVM都是有监督的学习 2.LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题(在 ...
2020-07-03相信大家在机器学习中，一定常见到;SVC，NvSVC，LinearSVC，今天我们就来看看这三者的区别。 SVC(C-Support Vector Classification)： 支持向量分类，基于libsvm实现的，数据拟合的时间复杂度是数据样本的二 ...
2020-07-03
支持向量机SVM(Support Vector Machine)，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是有监督学习模型，通常用来进行模式识别、分类及回归分析，主要针对小样本数据进行学习、分类和预测，类似的根据样本进行学习的 ...
2020-07-03
在机器学习中，有成千上万甚至几十万的维度的数据需要处理，这种情况下机器学习的资源消耗是不可接受的，并且很大程度上影响着算法的复杂度，因此对数据降维是必要的。PCA(Principal Component Analysis)是一种常 ...
2020-07-03函数是组织好的，能够重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。python提供了许多内建函数，这些函数提高了应用的模块性，和代码的重复利用率。下面是小编整理的python内建函数中的反射类，希望对各位学习 ...
2020-07-03echarts是一个纯JavaScript图表库，底层依赖于轻量级的Canvas类库ZRender(矢量图形库)，基于BSD开原协议，是一款非常优秀的可视化前端框架。 优点： 1.免费商用 2.兼容当前绝大部分浏览器，包括：IE8/9/1 ...
2020-07-02
正态分布(Normal distribution)又称为高斯分布(Gaussian distribution),是统计学中一个重要且常见的连续概率分布。 特性： 1)集中性：曲线的最高峰位于正中央，且位置为均数所在的位置。 2)对称性：正态 ...
2020-07-02数据分析工具推荐 数据分析工具的选择至关重要。不同工具适用于不同的需求和场景。以下是一些推荐的数据分析工具，根据您的需求 ...
2024-11-27选择适合您需求的数据分析工具 数据分析作为商业决策过程中的关键环节，工具的选择至关重要。不同的工具适用于不同的场景和需求 ...
2024-11-27数据架构文档的编写涉及多个方面，包括内容结构、编写原则和具体要求。遵循规范可以帮助团队更好地理解和管理数据架构，支持项目 ...
2024-11-27挑战与解决方案概述 在数字化时代，数据开放共享对于推动创新和发展至关重要。然而，这一进程面临诸多挑战。保护用户隐私、确保 ...
2024-11-27促进科学研究和创新 数据开放共享为研究人员提供更广泛的资源和合作机会，加速科学知识的发展。通过访问他人的数据集，验证研究 ...
2024-11-27数据组织与存储策略 数据模型是数据仓库和商业智能系统的核心，通过合理的数据组织和存储策略，确保高效、低成本、高质量地利用 ...
2024-11-27持续关注数据系统运行状态 - 数据设计与开发完成后，维护与优化工作成为至关重要的环节。这个过程需要持续且细致的关注，以确保 ...
2024-11-27数据服务未来的趋势 智能化和自动化: 随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，数据服务领域正逐渐朝着更智能化和自动化的方向 ...
2024-11-27未来最有前景的行业主要集中在以下几个领域： 人工智能与机器学习：人工智能被认为是未来最具潜力的行业之一，其应用范围广泛 ...
2024-11-27根据多条证据，目前多个行业展现出良好的发展前景。以下是一些被认为具有最好发展前景的行业： 人工智能与机器学习：人工智能 ...
2024-11-27学习数据分析后，可以在多种类型的单位找到工作机会。这些单位包括但不限于： 政府机关：数据分析师在政府机构中扮演重要角色 ...
2024-11-27必备的职业技能 统计学基础 - 理解概率、假设检验、回归分析等统计概念。 - 运用统计方法对数据进行分析和解读。 编程能力 - 掌 ...
2024-11-27基础课程 - 统计学基础: 统计学是数据分析的基石，包括概率、假设检验、回归分析等基本知识。这有助于分析师更好地理解数据背后 ...
2024-11-27数据分析领域涉及众多工具软件，涵盖了从数据处理、分析到可视化的各个方面。在选择适合自己需求的工具时，需要考虑数据规模、分 ...
2024-11-27在数据分析领域，选择合适的工具至关重要。不同的软件适用于不同的需求和技能水平。以下是几款值得考虑的数据分析软件： - Table ...
2024-11-27数据分析中常用的Excel与Python函数公式涵盖了广泛的应用场景。掌握这些基础和高级技巧对于成为一名优秀的数据分析师至关重要。 ...
2024-11-27Python是一种高级编程语言，由荷兰程序员Guido van Rossum于1989年圣诞节期间开始开发，并于1991年首次发布。Python的设计哲学强 ...
2024-11-27课程内容 数学基础: 高等数学、线性代数、概率论与数理统计、微积分等为算法设计和数据分析打下基础。 编程与算法: 掌握 ...
2024-11-27爬虫工程师是互联网时代中至关重要的职业之一，他们的工作内容主要涉及编写和维护网络爬虫程序，进行数据采集与清洗，设计系统架 ...
2024-11-27技能需求 数据管理与建模 - 掌握SQL、HiveQL、Spark SQL等数据库语言，进行复杂数据查询和分析。 - 使用数据建模工具如ER/Studio ...
2024-11-27
