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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 ...
数据分析师技能有哪些
2023-03-30
随着现代社会的不断发展,数据分析已经成为了各个领域中不可或缺的一环。数据分析师是负责对数据进行收集、处理、分析和可视化的专业人员。他们的工作对于企业的决策、市场营销、用户服务等方面都有着至关重要的作 ...
在spss里调节效应的结果怎么看?
2023-03-30
SPSS是一款广泛使用的统计分析软件,可用于数据处理和分析。在实验或调查中,研究人员通常会对某些因素进行干预,以观察其对特定结果变量的影响。其中一个指标是效应大小,表示自变量(干预)与因变量之间的关系程度 ...
卷积神经网络训练时loss突然增大是什么原因?
2023-03-30
卷积神经网络(CNN)是一种常用的深度学习模型,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。在训练CNN时,我们通常使用反向传播算法来更新网络参数,并通过监控损失函数的变化来评估模型的性能。在训练过 ...
spss分析数据如何剔除极端值?
2023-03-28
SPSS是一款常用的统计分析软件,通常在实验研究中使用。在数据分析过程中,极端值的存在会对数据的准确性和可靠性造成影响。因此,在进行数据分析之前需要将极端值剔除。 下面将介绍如何在SPSS中剔除极端值: 确定 ...
为什么lstm在时序预测上表现不及传统算法?
2023-03-27
LSTM是一种递归神经网络,通常被用于时序预测任务。它可以捕获长期依赖性,因为它具有内存单元来记住过去的信息。然而,在实践中,我们发现在某些情况下,LSTM要比传统的基于统计学方法的算法表现差。 在本文中,我 ...
如何实现用遗传算法或神经网络进行因子挖掘?
2023-03-22
因子挖掘是指从数据中寻找影响目标变量的关键因素,它在金融、医学、生物等领域都有广泛的应用。遗传算法和神经网络是两种常用的因子挖掘方法。本文将介绍如何使用这两种方法进行因子挖掘,并对其优缺点进行分析。 ...
SPSS里面线性回归结果要怎么分析?
2023-03-15
线性回归是一种广泛应用于数据分析的统计方法, 它用于研究两个变量之间的关系以及预测一个变量对另一个变量的影响。 SPSS是一种流行的数据分析软件,它具有强大的线性回归分析功能。 在这篇文章中,我们将讨论如何 ...
如何用 SPSS 进行验证性因子分析?
2023-03-15
SPSS是一种常用的统计软件,可以用来进行验证性因子分析。下面将为您介绍如何在SPSS中实现这个过程。 步骤1:准备数据 在进行验证性因子分析之前,需要对数据进行预处理。首先,需要确保数据集中没有缺失值或异常值 ...

数据分析之数据挖掘入门指南

数据分析之数据挖掘入门指南
2022-10-25
数据分析 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 常用的第三方库 ...

数据分析完整的流程与知识结构体系详解

数据分析完整的流程与知识结构体系详解
2022-10-24
一个完整的数据分析流程,应该包括以下几个方面,建议收藏此图仔细阅读。 完整的数据分析流程:1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。 ...

Python数据分析使用教程

Python数据分析使用教程
2022-10-21
关于Python数据分析,其实网上能够找到的学习资源很多,主要分为两类: 一类是提供各种资源的推荐,比如书单、教程、以及学习的先后顺序; 另一类是提供具体的学习内容,知识点或实际案例。 但很多繁 ...

数据分析师之数据挖掘入门

数据分析师之数据挖掘入门
2022-10-19
数据分析 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 常用的第三方库 ...

高效构建基于Python的商品评论文本挖掘网页APP

高效构建基于Python的商品评论文本挖掘网页APP
2022-06-28
CDA数据分析师 出品 作者:CDALevel Ⅰ持证人 岗位:数据分析师 行业:大数据 背景 电子商务行业在近几年发展得极为迅猛,很多在传统行业就业但是薪资不理想的都在网电子商务行业去转。这种趋 ...

作为文科生,我是如何转行数据挖掘工程师的 | 附电信用户实战案例

作为文科生,我是如何转行数据挖掘工程师的 | 附电信用户实战案例
2022-02-23
随着大数据的时代的来临,各个行业都受到了数据分析不同程度的影响和作用。尤其是在电信行业,数据分析已经逐渐成为电信运营商的战略优势之一。 大家好,我是一名CDA持证人,今天想跟大家分享一下,我如何 ...

画图不装逼,和咸鱼有什么区别,风控中两个看异常分布的图

画图不装逼,和咸鱼有什么区别,风控中两个看异常分布的图
2022-02-17
作者:小伍哥 来源:小伍哥聊风控 今天放假了回家过年了,分享两个看异常分布的图,很好看,也很实用。不会用或者不会画的,随时私聊我。毕竟现在过年也没啥事。 一、箱线图 箱盒图(也称盒图,箱 ...

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 ...

干货分享 | 推荐一个更高效的数据清洗方法,建议收藏

干货分享 | 推荐一个更高效的数据清洗方法,建议收藏
2021-12-20
来源:关于数据分析与可视化 01、导入库和读取数据 我们先来大致地看一下数据集中各个特征值的情况,通过info()这个方法 df.info() 02、去除掉缺失值和重复值 要是数据集中存在大量的缺失值, ...

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 ...

如何避免无效的数据分析结果,这六种错误不可忽视

如何避免无效的数据分析结果,这六种错误不可忽视
2021-12-08
导读:在数据清洗过程中,主要处理的是缺失值、异常值和重复值。所谓清洗,是对数据集通过丢弃、填充、替换、去重等操作,达到去除异常、纠正错误、补足缺失的目的。 作者:宋天龙 本文转自:大数据DT( ...

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