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數(shù)據(jù)科學(xué)圖譜
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“維度分析”
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“tableau”
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“矩陣分析”
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“商業(yè)智能”
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“漏斗圖”
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“業(yè)務(wù)模型”
新增
“BI分析”
數(shù)據(jù)分析
大數(shù)據(jù)
人工智能
商業(yè)分析
數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)可視化
統(tǒng)計(jì)分析
數(shù)據(jù)清洗
特征工程
numpy
協(xié)同過濾
python數(shù)據(jù)挖掘
pandas
python
sql數(shù)據(jù)庫
anaconda
R語言
文本挖掘
關(guān)聯(lián)規(guī)則
數(shù)據(jù)傾斜
列聯(lián)表分析
偏態(tài)數(shù)據(jù)
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
偏序關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
序列模式挖掘
樹形模式挖掘
概念分層
分層聚類
凝聚聚類
離散聚類
均值漂移聚類
譜聚類
特征轉(zhuǎn)換
特征降維
特征交叉
特征組合
特征嵌入
Bagging算法
Boosting算法
GradientBoosting算法
Stacking算法
超參數(shù)調(diào)優(yōu)
精度
K均值算法
DBSCAN算法
譜聚類算法
因子分析
獨(dú)立成分分析
時(shí)間序列分析
ARIMA模型
指數(shù)平滑模型
隨機(jī)游走模型
GARCH模型
ARCH模型
VAR模型
GVAR模型
Cointegration模型
模型診斷
模型比較
時(shí)間序列預(yù)測(cè)
多元統(tǒng)計(jì)分析
多元線性回歸
多元邏輯回歸
多元方差分析
線性判別分析
判別分析
偏最小二乘回歸
多元時(shí)間序列分析
VECM模型
面板數(shù)據(jù)分析
面板數(shù)據(jù)模型
面板數(shù)據(jù)回歸
面板數(shù)據(jù)時(shí)間序列分析
面板數(shù)據(jù)聚類分析
面板數(shù)據(jù)因子分析
多層次模型
嵌套模型
隨機(jī)效應(yīng)模型
固定效應(yīng)模型
混合效應(yīng)模型
非線性多層次模型
多項(xiàng)式回歸模型
廣義可加模型
隨機(jī)截距模型
多層次廣義線性模型
聚類分析
非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法
統(tǒng)計(jì)建模
統(tǒng)計(jì)計(jì)算
統(tǒng)計(jì)軟件
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)探索
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