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判别分析的数学基础与公式
2024-12-06
在数据分析领域，判别分析是一项重要的多变量统计分析方法。它能够在已知分类情况下，根据研究对象的特征值判断其类型归属。本文将探讨判别分析的数学基础、常用方法及应用，并解释其重要性和实际意义。 判别分析的 ...
怎样从大规模数据集中提取有用信息？
2024-02-05
在当今数字化时代，大规模数据集成为了企业和研究机构中最宝贵的资产之一。然而，仅仅拥有大量的数据并不能带来实质性的好处，关键在于如何从这些数据中提取出有价值的信息。本文将介绍一些常用的方法和技术，帮助您 ...
CDA LEVEL III
2023-10-11
一、总则 CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的资格认证，旨在提升用户数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。「CDA人才 ...
如何提高数据挖掘的准确度和效率？
2023-10-11
随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了从海量数据中获取有价值信息的重要手段。然而，由于数据的复杂性和规模庞大，如何提高数据挖掘的准确度和效率成为了一个亟待解决的问题。本文将介绍一些关键方法，帮助提 ...
如何应对高维数据的分析和可视化？
2023-10-11
随着信息时代的到来，我们正面临着海量高维数据的挑战。高维数据具有复杂性和巨大的信息量，因此需要采用有效的分析和可视化方法来揭示其潜在模式和关联。本文将介绍一些应对高维数据分析和可视化的策略，帮助读者 ...
如何应对高维数据的分析和可视化？
2023-09-04
随着信息时代的到来，我们正面临着海量高维数据的挑战。高维数据具有复杂性和巨大的信息量，因此需要采用有效的分析和可视化方法来揭示其潜在模式和关联。本文将介绍一些应对高维数据分析和可视化的策略，帮助读者 ...
如何提高数据挖掘的准确度和效率？
2023-08-30
随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了从海量数据中获取有价值信息的重要手段。然而，由于数据的复杂性和规模庞大，如何提高数据挖掘的准确度和效率成为了一个亟待解决的问题。本文将介绍一些关键方法，帮助提升数 ...
如何处理机器学习中的过拟合问题？
2023-08-18
在机器学习中，过拟合是一个常见但令人头痛的问题，它会导致模型在训练数据上表现出色，但在新数据上表现不佳。本文将讨论过拟合的原因，并提供一些常用的方法来解决这个问题。 增加训练数据量 过拟合通常发生在 ...
如何处理大规模数据集以进行分析？
2023-08-18
处理大规模数据集以进行分析是现代数据科学中的重要挑战之一。随着技术的进步，我们可以采用以下方法来有效地处理大规模数据集。 数据存储和管理： 针对大规模数据集，选择适当的数据存储和管理系统非常重要。传统 ...
竞赛中常见的特征工程技巧有哪些？
2023-08-15
特征工程是机器学习和数据挖掘领域中的关键步骤之一。它涉及对原始数据进行转换、选择和创建特征，以使其更适合用于机器学习算法的训练和预测。在竞赛中，精心设计的特征工程技巧可以显著提高模型的性能。以下是常见 ...
如何提高数据分析模型的准确性？
2023-07-28
在当今信息时代，大数据和数据分析已经成为企业决策和发展的重要工具。然而，数据分析模型的准确性对于取得可靠的结果至关重要。本文将介绍一些关键方法，帮助提高数据分析模型的准确性。 数据质量管理: 数据质量 ...
如何从海量数据中提取有用信息？
2023-07-21
在数字化时代，大数据正成为各行各业的重要资源。然而，仅仅拥有海量数据并不能带来商业价值，关键在于如何从这些数据中提取出有用的信息。本文将介绍一些方法和技巧，帮助读者从海量数据中挖掘出宝贵的见解。 一、 ...
数据科学家如何处理海量数据？
2023-07-13
在当今数字化时代，海量数据成为了各行各业的常态。作为数据科学家，如何处理这些海量数据并从中提取有价值的信息变得至关重要。本文将探讨数据科学家在处理海量数据时所面临的挑战，并提供一些有效的策略和工具来应 ...
如何处理海量数据和高维数据？
2023-07-03
处理海量数据和高维数据是现代科学和工程领域中的重要挑战之一。随着技术的发展，我们面对的数据规模和维度越来越大，传统的数据处理方法已经无法满足需求。在这篇文章中，我将探讨如何处理海量数据和高维数据的一些 ...
数据挖掘的常见算法有哪些？
2023-06-29
数据挖掘是一种通过从大量数据中提取知识和信息的方法，以支持业务决策、市场分析和科学研究等领域。在数据挖掘过程中，算法是最重要的组成部分之一。以下是常见的数据挖掘算法。 1.分类算法 分类算法是一类用于将数 ...
数据挖掘的流程是什么？
2023-06-15
数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中发现潜在的有价值的信息和模式的过程。它利用统计学、机器学习、人工智能等技术手段，将数据转化为有意义的知识，以支持决策、预测和发现新的关联等应用。 数据挖掘的流程一 ...

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 ...

从线性回归到无监督学习，数据科学家需要掌握的十大统

从线性回归到无监督学习，数据科学家需要掌握的十大统
2018-06-02
从线性回归到无监督学习，数据科学家需要掌握的十大统 不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了「美国最好的 25 个职位」 ...
数据挖掘中易犯的几大错误
2016-09-28
数据挖掘中易犯的几大错误 1. 缺乏数据(Lack Data) 对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。 例如： -欺诈侦测(Fraud Detection)：在上百万的交易中，可能只有屈指可数的欺诈交易，还有 ...
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