層次聚類,即Hierarchical Clustering,是一種聚類算法,通過對不同類別數(shù)據(jù)點間的相似度的計算,從而創(chuàng)建一棵有層次的嵌套聚類樹。 一、層次聚類算法原理 在聚類樹中,樹的最底層是不同類別的原始數(shù)據(jù)點, ...
2020-07-14在數(shù)據(jù)分析過程中,我們會用到各種各樣的數(shù)據(jù)模型。但有些模型并不是完美的,存在者各種各樣的缺點,置之不理很可能會影響最終的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。這也就意味著,我們需要讓模型最優(yōu)化。通過模型優(yōu)化,訓(xùn)練出更好的模 ...
2020-07-13小編今天給大家?guī)淼氖?,SQL基本語句中的條件語句查詢WHERE,希望對大家學(xué)習(xí)和使用SQL有幫助。 where后面支持多種運算符,進行條件的處理 WHERE用于條件過濾記錄,也就是將訪問數(shù)據(jù)進行條件處理,縮小到一 ...
2020-07-13作者:肖冠宇 來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 內(nèi)容摘編自《企業(yè)大數(shù)據(jù)處理:Spark、Druid、Flume與Kafka應(yīng)用實踐》 導(dǎo)讀:Spark是由加州大學(xué)伯克利分校AMP實驗室開源的分布式大規(guī)模數(shù)據(jù)處理通用引擎,具 ...
2020-07-13RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),和CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是深度學(xué)習(xí)經(jīng)常進行比較的兩個概念,下面小編整理了RNN和CNN的一些區(qū)別,希望對大家有所幫助。 1.從應(yīng)用方面來看CNN主要用于圖像識別比較多,而RNN被用于語言處理多一些 ...
2020-07-13LSTM全稱為:long short term memory,也叫作長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),本質(zhì)上是一種時間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。LSTM是為了解決一般的RNN長期依賴問題而被專門設(shè)計出來的。所有的RNN都具有一種重復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的鏈式形式。 ...
2020-07-13Caffe是深度學(xué)習(xí)框架中經(jīng)常遇到的,那么到底Caffe是什么?我們又應(yīng)該怎樣理解呢?下面,小編對于Caffe做了一個簡單的介紹,希望對大家有所幫助。 一、Caffe基本概念 Caffe全稱為:Convolutional Architecture ...
2020-07-13來源:接地氣學(xué)堂微信公眾號 作者:接地氣的陳老師 分享一個B2B用戶畫像的做法。網(wǎng)上流傳的資料大多是B2C相關(guān)的,導(dǎo)致在B2B企業(yè)的同學(xué)很困惑:”老師,說是RFM模型,可我們的客戶都是n久沒有一張單,一張訂 ...
2020-07-13前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以算是所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最簡單,最容易,但也是最有效的一個。但對于剛剛?cè)腴T的小白來說,難度還是比較大的。到底前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何實現(xiàn)的,下面就和小編一起來看推到過程吧。 如上圖中所 ...
2020-07-13NLP(Natural Language Processing)自然語言處理是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的一個非常重要的分支,它包含了,以一種高效的方式去分析,理解并從文本中提取信息等重要過程,終極目標(biāo)是讓計算機擁有自然語言處理交際能力。通過利 ...
2020-07-13Keras 是基于 Theano 或 者TensorFlow 的一個深度學(xué)習(xí)框架,其設(shè)計源于Torch,編程語言用 Python ,是一個功能強大、內(nèi)容抽象,高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫,能夠支持 GPU 和 CPU。目前tensorflow已經(jīng)將keras合并到了 ...
2020-07-13K-means是最常用、最簡單的一種聚類算法。k-means聚類,就是將原始數(shù)據(jù)所含的類數(shù)事先給出來,然后將含有相似特征的數(shù)據(jù)聚為一個類中。 一、K-means聚類算法原理 在聚類問題中,給我們的訓(xùn)練樣本是.每個.沒 ...
2020-07-13作者:Alex Castrounis 來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 內(nèi)容摘編自《AI戰(zhàn)略:更好的人類體驗與企業(yè)成功框架》 導(dǎo)讀:本文討論與人工智能相關(guān)的概念和技術(shù),包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)。還 ...
2020-07-10感知機(Perceptron)或者叫做感知器,是Frank Rosenblatt在1957年就職于Cornell航空實驗室(Cornell Aeronautical Laboratory)時所發(fā)明的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最基礎(chǔ)的模型,被譽為機器學(xué)習(xí)的敲門磚。 ...
2020-07-10Z-Score是數(shù)據(jù)標(biāo)準化處理的一種常用方法,通過Z-Score,可以將不同量級的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一量度的Z-Score分值,并進行比較。 (1)Z-score定義 根據(jù)圖可以看出,Z-score的數(shù)據(jù)分布滿足“正態(tài)分布”(N(0.1)) ...
2020-07-10小編今天來給大家盤點一下關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。 一、概念 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,是指采用了關(guān)系模型來組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫從嚴格上來說,并不是一種數(shù)據(jù)庫,而是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存 ...
2020-07-10關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,是指采用了關(guān)系模型來組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。簡單來理解就是,二維數(shù)據(jù)庫,一個由二維表及其之間的聯(lián)系而組成的一個數(shù)據(jù)組織。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不是唯一的高級數(shù)據(jù)庫模型,也不算是性能最優(yōu)的數(shù)據(jù)庫模 ...
2020-07-10分布式存儲,采用分布式的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),將大量的普通服務(wù)器,通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián),作為一個整體,利用位置服務(wù)器定位存儲信息。 1.高可靠性:重點指分布式系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全方面的容災(zāi)與備份,數(shù)據(jù)可靠不丟失。在分布式存儲的 ...
2020-07-10對于大數(shù)據(jù)的處理問題,計算機科學(xué)界有兩大方向:一是集中式計算,另外一種是分布式計算。小編今天給大家整理的是幾種主流的分布式計算框架,希望對大家有所幫助。 Hadoop是基礎(chǔ),它的HDFS能夠存儲文件,Yarn進 ...
2020-07-10正則表達式(Regular Expression),計算機科學(xué)的一個概念,又叫做正規(guī)表示法或者常規(guī)表示法。 正則表達式描述了一種字符串匹配的模式,能夠檢查一個串中是不是含有某種子串、替換匹配的子串,將符合某個條件的子 ...
2020-07-10SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(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” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 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)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
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 動態(tài)隨機一般均衡(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)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(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)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(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)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
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值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10