你用Python做过什么有趣的数据挖掘项目？ 大概一年多以前，和几个小伙伴均认同一个趋势：觉得通过技术手段获取网上越来越丰富的数据，并基于这些数据做分析及可视化，必能产生有价值的结果，帮助大家改善生活 ...
2016-04-06数据时代的反爬虫绝技 网络爬虫已经成了很普及的网络技术，会代码的可以自己捣鼓一个高级的“人工智能”爬虫，不会的也可以从网上下载一个开源的，然后找个机器或一些代理服务器，就可以肆无忌惮的薅羊毛了。轻 ...
2016-04-06
App数据分析之旅，如何收集数据？ 为什么要针对App收集数据，想必大家能够举出很多理由。大家可以想一下，尽量不要设计到数据后期的分析，不要涉及产品优化，不要设计用户体验，更不要设计运营优化，等等。因 ...
2016-04-06
“当你在深夜遇到系统挂了和数据损坏，有什么办法可以避免那些痛苦和头痛？” 这是DJ·Patil在最近的CTO峰会提到的。他是RelateIQ前任产品副总裁，和美国现任首席数据科学家，Patil总结所有产生变革的经验教训和失 ...
2016-04-05
如何面对PB级别数据的架构变迁? 面对PB级别数据存储，我们一路走来也踩过很多坑，这里就直接进入主题了，给大家分享一下监控宝系统架构变迁的两个比较重要的点。 一、Redis的扩展 我们面临的第一个的问题 ...
2016-04-05
基于你的点赞轨迹，数据挖掘可以探知你的性格秘密 整理了一些社交媒体数据挖掘的结果，你会发现，大数据、行为痕迹和社交媒体的结合，展现了无限的机会和可能。例如，基于脸书的挖掘，可以探知你的智商、神经质 ...
2016-04-05
懂你的推荐算法，推荐逻辑是怎样的？ 作为一个喜欢思考人生的美男子，我时常感慨，现在这个年代，人们上网获取信息的成本真的好低。智能手机，人手一台，打开3G就能上网，百度一搜，什 么都有。当然百度上搜出 ...
2016-04-05
非一般的数据挖掘机：关联规则法 机器学习中的许多数据挖掘方法主要是针对数值型数据的，算法也很偏向数理方法（例如支持向量机）。而分类数据（非数值型数据），其本质不过是简单的计数，针对这类数据的一个简 ...
2016-04-05
一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操(二) 4 SAS聚类分析案例 1 问题背景 考虑下面案例，一个棒球管理员希望根据队员们的兴趣相似性将他们进行分组。显然，在该例子中，没有响应变量。管理者希望 ...
2016-04-05
一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操(一) 本文主要是介绍一下SAS的聚类案例，希望大家都动手做一遍，很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得。这里重点拿常见的工具SAS+R语言+Python介绍! 1 ...
2016-04-05
用SAS进行数据分析：绘制累积柱状图并添加折线 对于很多数据分析着来说，sas很多初级的朋友对他的应用不是很多，下面就介绍下一如何用SAS绘制累积柱状图并添加折线 PS：直接上代码，对SAS CODE ...
2016-04-04
数据分析师?科学家?架构师?大数据人才的工作内容及年薪比较 随着大数据时代的到来，数据分析与探勘成为科技显学，各行各业对于大数据的浓厚兴趣也直接反映在大数据人才的丰厚薪资中。 根据美国大数据及商业 ...
2016-04-04
妙用Excel语音校对功能实现数据核对 单位经常用Excel来统计分点压力数据，每次统计完成后还要对上百个中低压数据进行校对。如果用眼睛校对，很容易出差错。而使用Excel的“文本到语音”功能，让软件自动报 ...
2016-04-04
如何破解word文件密码与Excel表格密码 为Word文档加密本来无可厚非，但如果忘记了word文件密码怎么办？虽然网络上很多各种各样破解word文件密码软件，但它们无一例外的采用暴力破解office文件加密的方式，耗费 ...
2016-04-04
大数据面试可能遇到的问题 1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的? 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮 ...
2016-04-04
数据分析应从数据积累做起 “不会酿酒，也能成为好的品酒师。”在IBM数据分析沙龙中，AsiaAnalytics首席执行官莫利伟通过品酒师的事例，说明企业应该如何正确进行数据分析，为大数据的应用作准备。作为一个企 ...
2016-04-04
模型验证的常用武器 分类模型是数据挖掘中应用非常广泛的算法之一，常用的分类算法有Logistic模型、决策树、随机森林、神经网络、Boosting等。针对同一个数据集，可以有这么多的算法进行分析，那如何评估什 ...
2016-04-03澄清P问题、NP问题、NPC问题的概念 这或许是众多OIer最大的误区之一。 你会经常看到网上出现“这怎么做，这不是NP问题吗”、“这个只有搜了，这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道，大多数人此时所 ...
2016-04-03
各种排序算法总结 排序算法是最基本最常用的算法，不同的排序算法在不同的场景或应用中会有不同的表现，我们需要对各种排序算法熟练才能将它们应用到实际当中，才能更好地发挥它们的优势。今天，来总结下各种 ...
2016-04-03
有时候数字确实需要分享一个美丽的故事分享! 当今社会，数据可视化是至关重要的。没有强大的可视化，几乎不可能在堆积如山的数据中创造或者叙述它的故事。这些故事有助于我们构建策略，并做出明智的商业决 ...
2016-04-03《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 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中，选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择， ...
2024-11-20
