SPSS是一種常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件,因子分析是其中一個(gè)常用的方法之一。在進(jìn)行因子分析時(shí),總方差解釋和碎石圖都是非常重要的概念。 總方差解釋是指因子解釋的數(shù)據(jù)變異程度,通常使用特征值來(lái)表示。特征值越大,說(shuō) ...
2023-03-15神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的計(jì)算模型,具有自主學(xué)習(xí)和自我調(diào)整的能力。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,融合特征的方式有很多種,其中通過(guò)add的方式進(jìn)行特征融合是比較常見(jiàn)的方法。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,每層都會(huì)提取出輸入數(shù)據(jù)的一組特征,這 ...
2023-03-15在Kafka分布式的情況下,如何保證消息的順序是一個(gè)非常重要的問(wèn)題。由于Kafka是一個(gè)分布式系統(tǒng),它將消息分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理和存儲(chǔ),這意味著消息可能會(huì)以不同的順序到達(dá)不同的節(jié)點(diǎn)。為了解決這個(gè)問(wèn)題,Kafka ...
2023-03-15可能的文章: 在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),我們通常會(huì)使用相關(guān)分析來(lái)探索兩個(gè)變量之間的關(guān)系。然而,有時(shí)即使通過(guò)顯著性檢驗(yàn),相關(guān)系數(shù)卻很低,這該怎么解釋呢? 首先,我們需要明確一點(diǎn):顯著性檢驗(yàn)只能告訴我們樣本數(shù) ...
2023-03-15Pandas是一個(gè)功能強(qiáng)大的Python庫(kù),用于數(shù)據(jù)處理和分析。其中之一的常見(jiàn)操作是在DataFrame中添加新的列,并根據(jù)某些條件對(duì)其進(jìn)行賦值。在本篇文章中,我們將詳細(xì)介紹如何使用Pandas新增一列并按條件賦值。 首先 ...
2023-03-15LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用于序列數(shù)據(jù)建模的深度學(xué)習(xí)模型,其全稱為長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory Network)。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,LSTM網(wǎng)絡(luò)具有更好的長(zhǎng)期依賴性和記憶能力,因此能夠有效地處理時(shí)間序 ...
2023-03-15近年來(lái),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的結(jié)合已經(jīng)成為了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。但是,在實(shí)際應(yīng)用中,有時(shí)候我們會(huì)發(fā)現(xiàn),當(dāng)將注意力機(jī)制加入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中時(shí),模型的精度反而下降了。為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況呢?本文將從 ...
2023-03-14隨著深度學(xué)習(xí)模型的日益復(fù)雜,訓(xùn)練集數(shù)據(jù)規(guī)模也越來(lái)越大。對(duì)于使用PyTorch進(jìn)行訓(xùn)練的用戶來(lái)說(shuō),一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題是當(dāng)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量過(guò)大時(shí),Dataloader加載速度變得很慢,這會(huì)顯著影響模型的訓(xùn)練效率和性能。 那么當(dāng)我 ...
2023-03-14在Linux系統(tǒng)中,進(jìn)程是一個(gè)非常重要的概念。進(jìn)程是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一個(gè)基本概念,因?yàn)樗梢宰屛覀兺瑫r(shí)運(yùn)行多個(gè)程序。在Linux中,創(chuàng)建進(jìn)程是一項(xiàng)非?;镜娜蝿?wù)。為此,Linux提供了兩個(gè)函數(shù),fork()和exec() ...
2023-03-08Linux 系統(tǒng)刪除文件的速度通常比其他操作系統(tǒng)更快,這是由于它采用了一些高效的機(jī)制和優(yōu)化策略。本文將從幾個(gè)方面解釋 Linux 系統(tǒng)刪除文件的快速原因。 1. 文件系統(tǒng) Linux 系統(tǒng)使用的文件系統(tǒng)類型(如 ext4、XFS ...
2023-03-08近年來(lái),Python語(yǔ)言和其生態(tài)圈中的Numpy、Scipy、Pandas等工具在數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域迅速崛起并廣泛應(yīng)用。在這些工具之中,Numpy是Python中用于科學(xué)計(jì)算的核心包,提供了高效的數(shù)組操作和數(shù)值計(jì)算功能,尤其是在 ...
2023-03-08神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于多層非線性變換的模型,由于其強(qiáng)大的擬合能力和廣泛的應(yīng)用,成為了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的熱門(mén)算法之一。在理論上,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以擬合任何函數(shù),這得益于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和參數(shù)優(yōu)化方法。 首先,神經(jīng) ...
2023-03-08邏輯回歸也是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的一種學(xué)習(xí)方法,今天我們就來(lái)看一看邏輯回歸的優(yōu)缺點(diǎn)。 邏輯回歸(Logistic Regression)是一種有監(jiān)督的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法,主要用于對(duì)樣本進(jìn)行分類。邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)中做分類任務(wù)常用的方 ...
2022-12-23隨機(jī)森林(Random Forests)現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)中比較火的一個(gè)算法,是一種基于Bagging的集成學(xué)習(xí)方法,能夠很好地處理分類和回歸的問(wèn)題。下面小編整理了隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),希望對(duì)大家有所幫助。 隨機(jī)森林有許多優(yōu) ...
2022-12-23方差分析是數(shù)據(jù)分析中常用的一種統(tǒng)計(jì)分析方法,接下來(lái)讓我們簡(jiǎn)單了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis of Variance,簡(jiǎn)稱ANOVA),又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”,是R.A.Fisher發(fā)明的,用 ...
2022-12-23條件概率是樸素貝葉斯模型的基礎(chǔ)。 假設(shè),你的xx公司正在面臨著用戶流失的壓力。雖然,你能計(jì)算用戶整體流失的概率(流失用戶數(shù)/用戶總數(shù))。但這個(gè)數(shù)字并沒(méi)有多大意義,因?yàn)橘Y源是有限的,利用這個(gè)數(shù)字你只能 ...
2022-10-19數(shù)據(jù)化時(shí)代面臨的最大困境—大數(shù)據(jù)意 大數(shù)據(jù)能夠給企業(yè)帶來(lái)什么樣的價(jià)值?我的企業(yè)適不適合大數(shù)據(jù)?我的企業(yè)哪里用得上大數(shù)據(jù)?很多企業(yè)的決策者對(duì)這些問(wèn)題并不了解,缺乏“數(shù)據(jù)意識(shí)”,不習(xí)慣通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)和 ...
2022-09-28大數(shù)據(jù)分析師學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)分享 一、大數(shù)據(jù)分析師不是JAVA程序員 Hadoop架構(gòu)基于java程序設(shè)計(jì),因此大批的IT人士在大數(shù)據(jù)時(shí)代找到了自己的職業(yè)錨,而且最快帶地進(jìn)入了這個(gè)行業(yè),成為了最先的大數(shù)據(jù)分析師。但I(xiàn) ...
2022-08-09來(lái)源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 關(guān)于streamlit-aggrid 數(shù)據(jù)排序 表格樣式的調(diào)整 數(shù)據(jù)的篩選 翻頁(yè) 等等 我們先來(lái)寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的demo, ...
2022-08-03作者:麥?zhǔn)? 定義 「把上面晦澀的概念匯成一句話就是:」 ? 回調(diào)函數(shù)就是一個(gè)被作為參數(shù)傳遞的函數(shù)。 ? 花三行代碼寫(xiě)個(gè)計(jì)算器功能的函數(shù), def ...
2022-08-03訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11