十个问题让你了解数据挖掘工程师 对于如何学习大数据技能?大多资深数据分析师都会建议在学习书本的基础上参加竞赛,从实践中发现问题提升自己。今天跟我们分享的就是一位长期参加比赛的数据挖掘工程师,他有四 ...
2016-04-15想使用 MongoDB ,你应该了解这8个方面! 应用性能高低依赖于数据库性能,MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写,旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介 ...
2016-04-15如何优化分析架构优化酒店搜索结果? 最近,Expedia集团推出的“加速器”项目引起了旅游业关于利用搜索结果排名变现的讨论。Expedia的“加速器”项目中,酒店品牌可以支付更高的佣金给Expedia,从而提升在搜索 ...
2016-04-15营销归因分析 最近,在与密切合作的分析公司的“午餐+学习”的演讲会上,出乎意料的令人震惊和振奋。我们在一个引人注目的时刻。新的分析技术发展允许我们研究行为中非常深入和复杂的模式。然而更加难以抵 ...
2016-04-15Excel整合SharePoint打造轻量级BI解决方案 本文将带您走进BI世界,并向您讲述如何使SharePoint2007结合Excel提供一个轻量级的BI解决方案。这一点对于渴望使用电子表格的用户极为重要。在本文中的例子截取 ...
2016-04-14数据可视化效果若干经验与资料分享 文章通过介绍Visualization 即可视化,罗列了数据的展现方式。对于数据分析最困难的一部分就是数据的展示,解读数据之间的关系,清晰有效的传达并且沟通数据信息。 ...
2016-04-14大数据应用 信用评分及模型原理解析 虽然人人都可以通过对借款方在Lending Club和Prosper上的历史借贷数据进行分析,但我相信,了解消费信贷行为、评分机制和贷款决策背后的工作原理可以帮助投资人更好的在市场 ...
2016-04-14大数据分析五步法:以新经济指数为例 当下,大数据已经上升到国家战略。2016年3月17日出炉的《国民经济和社会发展十三五个五年计划规划纲要》提出,要“实施国家大数据战略,把大数据作为基础性战略资源,全面 ...
2016-04-14我一直信奉古人名言:「工欲善其事,必先利其器」。因此,我经常地,不停地变换我手中的工具。一种方法在某工具里不好实现时,我换个工具;一种统计图形在某软件里不好实现时,我再换工具!久而久之,我感觉自己什么 ...
2016-04-14大数据分析,利用向外扩展技术深入挖掘商业价值 大数据分析技术的价值在企业领域已经非常明确。充分利用良好信息的能力一直是摆在IT部门面前的重要难题与挑战。现在我们已经拥有了足以解决这一难题的工具,接下 ...
2016-04-14数据科学的线性模型导论 数据科学是一个新的领域,想做一个好的数据科学家并不容易。他们应该知道什么?工具,框架和技术都在不断变化。在这种转型之中科学家可以通过掌握最有用的工具之一“应用统计:线 ...
2016-04-13数据挖掘:产品商用需测试,可用测试验原型 第四时期产品测试是在新产品开发完成以后,为了获取用户对产品的功能、性能等方面的评价,通常会事先邀请符合目标用户特征的潜在用户试用该产品,以便进一步完善 ...
2016-04-13漫谈数据挖掘:用户招募选样本,发现问题给建议 用户招募是可用性测试中的一个重要环节,且具有一定难度。为了达到良好效果,需要进行科学系统的规划和筹备。一次可用性测试至少要保证10名左右的测试用户 ...
2016-04-13日前和几个BD朋友聊天,听到说“现在很多渠道投放的效果犹如雾里看花,点击很多,激活很少,留存更是骨感……”想到自己对当下的统计后台还算了解,所以想从数据角度讲下渠道效果分析的几点经验。 几乎所有的运营 ...
2016-04-13如何建立时间序列预测模型? 1. 背景 先来看两个例子,下面两幅图展示了百度在趋势预测方面的应用案例,一个是世界杯期间的比赛输赢预测,另一个是北京各旅游景区的游客人数预测。 这两幅图代表了 ...
2016-04-13统计学和数据挖掘的异同探讨 1. 简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家)认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因 ...
2016-04-13朴素贝叶斯分类和预测算法的原理及实现 决策树和朴素贝叶斯是最常用的两种分类算法,本篇文章介绍朴素贝叶斯算法。贝叶斯定理是以英国数学家贝叶斯命名,用来解决两个条件概率之间的关系问题。简单的说就是在已 ...
2016-04-13做产品数据分析的六点体会 1、有意义的数据极其有必要,这里的有意义指a.精度有意义,精度太高很不必要代价太大精度低了那和没有数据也是一样。b 指向有意义,这个就需要丰富的经验来把握,哪里去获得数据?和 ...
2016-04-12要做数据分析?先学会“三看” 数据分析重要的是模型,说白点就是知道要什么数据,了解数据走势,懂得如何分析。在数据分析呈现后,要根据分析得出结论,结论中需要用简单明了的语言表明出现的问题,导致问题的 ...
2016-04-12数据分析六部曲及数据分析的四大误区 什么是数据分析?数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析的目的?把 ...
2016-04-12需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
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