做数据分析师前期如何做？

2023-05-24

在数字化时代，数据分析已经成为了各行各业不可或缺的重要职能。作为一名数据分析师，如何做好前期准备，为后续工作打下坚实的基础呢？以下是几点建议： 一、了解行业和公司背景 在进行数据分析之前 ...

初级数据分析师需要什么？

2023-05-24

作为初级数据分析师，想要在数据分析领域获得成功，需要具备以下关键要素： 数据处理能力 数据处理是数据分析的基础，初级数据分析师需要掌握各种数据处理技能，例如数据清洗、转换、合并和过滤等。数据质量 ...

数据分析师是什么工作类型

2023-05-24

数据分析师是一种复合型人才，需要具备多种技能才能在数据分析和可视化领域中发挥出色的作用。本文将详细介绍数据分析师的工作类型，以及他们所需的技能和素质。 一、数据收集 作为数据分析师，首先需要收集 ...

大数据分析师需要掌握什么？

2023-05-24

随着互联网、物联网、人工智能等技术的快速发展，大数据分析日益成为重要的产业和领域。作为从事大数据分析的专业人员，大数据分析师需要具备哪些技能和知识呢？本文将就此问题进行探讨。 一、数据处理 ...

怎么做公司数据分析师

2023-05-24

作为一名公司数据分析师，需要掌握一定的技能和知识，才能成为一名优秀的数据分析师。以下是几个关键步骤： 第一步，学习必备技能。作为一名数据分析师，需要具备良好的数学、统计和编程技能。同时，也需要了解 ...

电商运营怎么做数据分析师

2023-05-23

"数据采集是电商运营中至关重要的一步。这是因为准确、完整的数据是进行有效的数据分析和建模的基础。电商运营中常见的数据来源包括： 用户行为数据，如浏览量、购买量、收藏量等； 产品数据，如销售量、销 ...

如何用spss分析不同自变量组内数据的差异性？

2023-05-15

SPSS是常用的统计分析软件之一，可以用于数据探索、描述性统计分析、回归分析、方差分析等多种分析方法。本文将详细介绍如何使用SPSS分析不同自变量组内数据的差异性。 一、数据准备 首先需要准备好比较的不同自变量 ...

数据分析师应具备什么技能

2023-05-15

随着大数据时代的到来，数据分析师成为越来越受欢迎的职业。然而，作为一名优秀的数据分析师需要具备哪些技能？本文将围绕这一问题展开讨论。 作为一名数据分析师，需要掌握多方面的技能，以便能够更好地理解和 ...

用SQL 做数据清洗与用Python做数据清洗的利弊分别是什么？哪种方法处理更简单？

2023-05-12

数据清洗是数据分析中最重要、最繁琐和最具挑战性的任务之一。在实践中，数据清洗涉及多个步骤，包括缺失值填充、去重、异常值处理、数据转换等等。SQL 和 Python 都是常用的数据清洗工具，下面将从利弊以及处理简易 ...

用SPSS一元线性回归后的调整后r方与r方的差有什么关系？

2023-05-08

一元线性回归是一种用于分析两个变量之间关系的统计方法。它可以帮助我们理解一个因变量如何随着一个自变量的变化而变化。在进行一元线性回归分析后，我们会得到两个重要指标：R方和调整后R方。这篇文章将探讨这两个 ...

请问tableau工作表中怎么计算“累计百分比”呢？

2023-05-08

在Tableau中计算累计百分比可以帮助我们更好地理解数据的趋势和变化。在本文中，我将向您展示如何使用Tableau计算累计百分比，并为您提供一些实用的技巧和建议。 首先，让我们了解什么是累计百分比。简而言之，累计 ...

pandas中fillna函数的作用是什么？

2023-05-05

Pandas是Python中最常用的数据处理库之一，它提供了许多方便的函数和工具来处理和操纵数据。其中，fillna()函数是Pandas中一个非常重要的函数，其作用是填充缺失值。 在数据分析和建模的过程中，我们经常会遇到缺失 ...

数据分析师如何做好工作

2023-04-25

随着数字化时代的到来，数据分析师成为了各行各业中不可或缺的角色。作为一名数据分析师，如何做好工作呢？以下是几个必备的要素。 1. 掌握各种数据分析工具。 掌握各种数据分析工具。数据分析师要精通SQL、 ...

tensorflow中的tensorboard可视化中的准确率损失率曲线，为什么有类似毛刺一样？

2023-04-13

TensorBoard 是 Tensorflow 提供的一个可视化工具，可以方便地展示模型训练和评估的各种指标，如准确率和损失率等。在 TensorBoard 中，我们经常会看到一些图表中出现类似毛刺一样的波形，这是为什么呢？ 首先，需要 ...

CNN神经网络和BP神经网络训练准确率很快就收敛为1，一般会是什么原因？

2023-04-11

CNN神经网络和BP神经网络都是深度学习中常用的神经网络模型。在训练这些模型时，我们通常会关注训练的准确率，即模型对于训练数据的预测精度。然而，有时候我们会发现，在训练一段时间后，模型的准确率会很快地收敛 ...

什么时候树模型会比神经网络强呢？

2023-04-10

树模型和神经网络是两种常见的机器学习模型。它们各有优缺点，在不同情况下会产生不同的表现。本文将讨论树模型何时可能比神经网络更强，并提供一些例子来支持这个观点。 首先，我们需要了解什么是树模型和神经网络 ...

神经网络中难样本和噪音样本有什么区别？

2023-04-07

在神经网络中，难样本和噪音样本是两个重要的概念，它们在模型训练和预测过程中起着不同的作用。 首先，噪音样本是指在数据集中存在的不符合真实分布的异常、异常值或错误标注的数据样本。这些样本可能会对模型的性 ...

如果有无限数量的数据训练神经网络，结果会如何？

2023-04-07

如果给神经网络提供无限数量的数据进行训练，那么神经网络将能够更好地理解真实世界的复杂性。这样的训练可以帮助神经网络克服过拟合和欠拟合等常见问题，同时也可以提高模型的准确性和鲁棒性。 然而，实际上不存在 ...

Spss中变量特别多，如何快速删除缺失值？

2023-04-07

SPSS是一种强大的统计分析软件，可以帮助研究人员分析各种数据。但是，在处理大规模数据时，有时可能需要快速删除缺失值。本文将介绍如何使用SPSS删除缺失值。 什么是缺失值？ 缺失值是指一个或多个变量中缺少值的情 ...

xgboost模型训练时需要对类型特征进行one-hot编码吗？

2023-04-03

XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于数据挖掘和预测建模。在XGBoost模型中，包括许多特征工程技术，例如对类型特征进行编码。在本文中，我们将探讨是否需要对类型特征进行独热编码，并介绍如何使用XGBoost ...