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数据挖掘有哪些常用算法?
2023-06-17
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关系和规律的一种技术。在实际应用中,不同的数据挖掘算法被用来解决各种不同的问题。下面将介绍一些常用的数据挖掘算法及其应用。 决策树算法 决策树算法是一种非常常用的分 ...
如何有效地分析大量数据?
2023-06-15
在当今的数字时代,大数据已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而,要从海量的数据中提取有价值的信息并进行有效的分析是一项复杂而具有挑战性的任务。以下是一些可以帮助您有效分析大量数据的技巧和方法。 ...
如何使用算法来预测结果?
2023-06-15
预测未来结果是许多实际问题的主要目标,如股票市场、天气预报、交通流量和疾病传播。在过去的几十年中,人们使用了各种算法来尝试解决这些问题。随着技术的飞速发展,机器学习算法也开始成为预测分析的主要工具之一 ...

如何使用R进行聚类分析?

如何使用R进行聚类分析?
2023-06-15
聚类分析是一种常用的无监督学习方法,旨在将样本数据划分为相似的群组或簇。在R中,有多种聚类分析方法可供选择,包括层次聚类和K均值聚类等。本文将介绍如何使用R进行聚类分析。 数据准备 在进行聚类分析之前,需 ...
什么是机器学习模型?
2023-06-15
机器学习模型是一种计算机程序,它能够自动从数据中学习,并能用于分类、预测和决策等任务。简单来说,机器学习模型就是将输入数据映射到输出结果的一个函数。 机器学习模型可以分为监督学习、无监督学习和强化学习 ...
数据分析师要学习哪些技能
2023-03-31
数据分析师作为数据分析领域的权威专家,在今天的企业存在着很重要的作用。为了更有效地应对当今数据分析领域中出现的各种挑战,数据分析师需要不断学习和提高自己的技能,以便能够更好地为企业和社会提供数据分析 ...
数据分析师所需技能有哪些
2023-03-30
随着数据科学的不断发展,数据分析师这一角色也变得越来越重要。作为数据分析领域的专业人士,数据分析师需要具备广泛的知识和技能,以便能够有效地分析和挖掘数据中的价值。本文将从数据分析师所需的技能方面 ...

数据分析文本挖掘教程

数据分析文本挖掘教程
2022-10-25
一、文本挖掘定义 文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识,它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类,前者是有监督的挖掘算法,后者是无监督的挖掘算 ...

常用的数据分析方法介绍

常用的数据分析方法介绍
2022-09-09
一、公式拆解 所谓公式拆解法就是针对某个指标,用公式层层分解该指标的影响因素。 举例:分析某产品的销售额较低的原因,用公式法分解 二、对比分析 对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较,是最通 ...

基于六度分隔理论、PageRank等的人工风控特征提取框架

基于六度分隔理论、PageRank等的人工风控特征提取框架
2022-04-25
作者:小伍哥 来源:小伍哥聊风控 关于图的风控应用,之前的很多文章都是基于算法的,今天分享一篇基于图进行人工特征提取的欺诈检测文章,这样大部分人都能应用上了,其中的特征提取方法和思想,值得我 ...
数据科学家与ML工程师的区别
2022-02-28
数据科学家和机器学习工程师的角色之间经常存在混淆。尽管他们确实友好地合作,在专门知识和经验方面有一些重叠,但这两种作用的目的完全不同。 从本质上说,我们是在区分科学家和工程师,前者寻求理解他 ...
数据科学顶级职位的薪酬细分
2022-02-21
目录表 介绍 机器学习工程师 自然语言处理工程师 数据工程师 数据科学家 摘要 参考文献 介绍 When looking at data scientist salaries and data scie ...
作为一名数据科学家,你的职业生涯有什么期望
2022-02-18
数据科学是一个激动人心的领域。在申请和工作机会方面,它的可能性都在扩大。无论您是否正在考虑进入这个领域,已经有了第一份数据科学工作,或者您已经工作了几年,这里有一个概述,当您希望留在数据科学领 ...

作为一个数据科学家,管理你的可重复使用的Python代码

作为一个数据科学家,管理你的可重复使用的Python代码
2022-02-15
以下是我作为数据科学家管理自己的可重复使用的Python代码的一些方法,从最常用的代码到最不常用的代码,并针对初学者介绍。 分享 具体地说,我所说的”是指如何组织、存储和调用您自己编写并发现作 ...

关于数据分析师的学习路线,这是我见过最全面的

关于数据分析师的学习路线,这是我见过最全面的
2022-01-24
CDA数据分析师 出品 编辑:JYD 对于很多初入数据分析领域的小白来说,往往都会陷入迷茫。数据分析的坑很大,一旦走上这条路,就要明确基本方向,不然只会越走越偏,最后耗费力气,毫无收获。 比如你 ...

手中无y,心中有y——聚类算法的正确建模方式

手中无y,心中有y——聚类算法的正确建模方式
2021-12-10
CDA数据分析师 出品 作者:CDA教研组 编辑:JYD 聚类算法是属于无监督的机器学习方法;机器学习里把算法分为有监督和无监督的算法,所谓有监督,即我想研究的数据集有目标数据,白话点就是建模里大家 ...

智能“三反”模型开发

智能“三反”模型开发
2021-09-06
道——三类行为者的成本——收益分析 这次我们聊聊“违规识别”模型,在有的行里也被称为“三反”模型。这类模型的一个共同特点是获得明确标签(Y)的成本很高、主要特征提取自交易(有动帐)和行为(无动帐) ...

CDA Level Ⅲ 数据分析认证考试模拟题库(第十期)

CDA Level Ⅲ 数据分析认证考试模拟题库(第十期)
2021-08-10
不过,在出题前,要公布上一期Level Ⅲ 中46-50题的答案,大家一起来看! 47、C 49、D A.数据泛化针对的对象是类别型字段 C.用省代替市是一种数据泛化 52、关联规则挖掘的目的是在数据项目中找出 ...

数据挖掘中常用的基本降维思路及方法总结

数据挖掘中常用的基本降维思路及方法总结
2021-06-29
来源:数据STUDIO 作者:云朵君 01、降维的意义 降低无效、错误数据对建模的影响,提高建模的准确性。 少量切具有代表性的数据将大幅 ...

Power BI商业智能与业务分析的结合,让你在企业中脱颖而出

Power BI商业智能与业务分析的结合,让你在企业中脱颖而出
2021-06-17
传统上,企业将数据战略集中在power BI商业智能(BI)上,但预测和规范分析平台的兴起,部分归功于机器学习和人工智能,正在改变这个方程式。即使是商业智能本身也在不断发展,这也是以前业务分析平台独有的功能 ...

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