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數(shù)字化人才認證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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探討大數(shù)據分析過程的數(shù)據整理
2016-09-16
探討大數(shù)據分析過程的數(shù)據整理 數(shù)據整理是數(shù)據分析過程中最重要的環(huán)節(jié)，在大數(shù)據分析過程中也是如此。在小數(shù)據時代，數(shù)據整理包括數(shù)據的清洗、數(shù)據轉換、歸類編碼和數(shù)字編碼等過程，其中數(shù)據清洗占據最重要的位 ...

數(shù)據分析師入門選手經驗談

數(shù)據分析師入門選手經驗談
2016-08-25
數(shù)據分析師入門選手經驗談 不管是數(shù)據分析師還是數(shù)據挖掘工程師，我們的目標都是認識數(shù)據，從數(shù)據中發(fā)現(xiàn)需要的信息。 什么是數(shù)據分析師/數(shù)據挖掘工程師 需要的主要技能 工作內容及發(fā)展前景 所需要的技 ...

數(shù)據挖掘系列決策樹分類算法

數(shù)據挖掘系列決策樹分類算法
2016-08-15
數(shù)據挖掘系列決策樹分類算法 從這篇開始，我將介紹分類問題，主要介紹決策樹算法、樸素貝葉斯、支持向量機、BP神經網絡、懶惰學習算法、隨機森林與自適應增強算法、分類模型選擇和結果評價。 這篇先介紹 ...

計量之路：有什么理由讓我們選擇SAS?

計量之路：有什么理由讓我們選擇SAS?
2022-01-20
  數(shù)據挖掘：從現(xiàn)有的大量數(shù)據中，攫取不明顯、之前未知、可能有用的知識 ——William Frawley & Gregory Piatetsky Shapiro 市面上做數(shù)據挖掘的工具非常多，可謂是百 ...

CDA II-SAS：掌控數(shù)據挖掘于指尖

CDA II-SAS：掌控數(shù)據挖掘于指尖
2022-01-20
當學習數(shù)據分析時，我們學到了什么? “數(shù)據分析不只是統(tǒng)計方法，更重要的是貼近業(yè)務的需求分析、實施過程、與效果評估。真正了解一個行業(yè)，就要接觸到這個行業(yè)的遺產，目前商業(yè)數(shù)據分析遺產基本上都是以SAS的 ...

數(shù)據分析師不可不知的10大基礎實用算法及其講解

數(shù)據分析師不可不知的10大基礎實用算法及其講解
2016-05-24
數(shù)據分析師不可不知的10大基礎實用算法及其講解 算法一：快速排序算法 快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下，排序n個項目要Ο(nlogn)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種 ...

R語言與分類算法的績效評估

R語言與分類算法的績效評估
2016-05-18
R語言與分類算法的績效評估 關于分類算法我們之前也討論過了KNN、決策樹、naivebayes、SVM、ANN、logistic回歸。關于這么多的分類算法，我們自然需要考慮誰的表現(xiàn)更加的優(yōu)秀。 既然要對分類算法進行評價，那 ...

CDA II-R:前沿營銷與客戶關系管理商業(yè)案例

CDA II-R:前沿營銷與客戶關系管理商業(yè)案例
2016-05-17
強強聯(lián)合打造稀缺商業(yè)數(shù)據分析課程。本課程將世界客戶關系管理方面的領導者美庫爾公司 （Merkle Inc）在專業(yè)管理咨詢方面的幾十年的經驗積累與CDA數(shù)據分析研究院的教學理念與方法相結合，歸納了在商業(yè) ...
如何用貝葉斯算法甄選優(yōu)質PD和程序員？
2016-05-07
如何用貝葉斯算法甄選優(yōu)質PD和程序員？ 今天中午和同事聚餐的時候討論一個有趣的話題：我們經常用樸素貝葉斯來過濾垃圾郵件，可以用樸素貝葉斯算法來挑選靠譜的小伙伴、過濾掉不靠譜的求職者嗎？ 正方觀點招 ...

大數(shù)據概念潮來勢兇猛 你被忽悠了嗎？

大數(shù)據概念潮來勢兇猛 你被忽悠了嗎？
2016-05-04
大數(shù)據概念潮來勢兇猛 你被忽悠了嗎？ 近年國內大數(shù)據概念被炒得愈發(fā)火熱，相關的產品廠商也如雨后春筍般應運而生，大數(shù)據服務市場迎來爆發(fā)期。然而，很多大數(shù)據服務仍然處于“玩概念”的階段，大數(shù)據只被當做 ...

支持向量機實例講解

支持向量機實例講解
2016-04-20
支持向量機實例講解 簡介 掌握機器學習算法不再是天方夜譚的事情。大多數(shù)初學者都是從回歸模型學起。雖然回歸模型簡單易學易上手，但是它能解決我們的需求嗎？當然不行！因為除了回歸模型外我們還可以構建許 ...
機器學習的認知和算法總結
2016-04-10
機器學習的認知和算法總結 相信不少人都沒弄明白機器學習和數(shù)據挖掘的區(qū)別是什么？其實機器學習并不等同于數(shù)據挖掘，數(shù)據挖掘更多的是從目標角度去理解數(shù)據，然后利用算法建模探索有價值的結論；而機器學習 ...

大數(shù)據挖掘技術之DM經典模型(下)

大數(shù)據挖掘技術之DM經典模型(下)
2016-04-07
大數(shù)據挖掘技術之DM經典模型(下) 接著上篇大數(shù)據挖掘技術之DM經典模型(上)文章，接下來我們將探討樸素貝葉斯模型、線性回歸、多元回歸、邏輯回歸分析等模型。 4、樸素貝葉斯模型 表查詢模型簡單有效 ...
大數(shù)據挖掘技術之DM經典模型(上)
2016-04-07
大數(shù)據挖掘技術之DM經典模型(上) 實際上，所有的數(shù)據挖掘技術都是以概率論和統(tǒng)計學為基礎的。 下面我們將探討如何用模型來表示簡單的、描述性的統(tǒng)計數(shù)據。如果我們可以描述所要找的事物，那么想要找到它就 ...
scikit-learn的主要模塊和基本使用
2016-03-22
 scikit-learn的主要模塊和基本使用 對于一些開始搞機器學習算法有害怕下手的小朋友，該如何快速入門，這讓人挺掙扎的。 在從事數(shù)據科學的人中，最常用的工具就是R和Python了，每個工具都有其利弊，但是Py ...

LEVEL II數(shù)據挖掘全流程_四大專題，皆為大牛！

LEVEL II數(shù)據挖掘全流程_四大專題，皆為大牛！
2022-01-20
CDA Level Ⅱ：建模分析師。兩年以上數(shù)據分析崗位工作經驗，或通過CDA Level Ⅰ認證半年以上。在政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網、電商、醫(yī)學等行業(yè)專門從事數(shù)據分析與數(shù)據挖掘的人員。 ...

大數(shù)據工具比較-R語言和Spark誰更強

大數(shù)據工具比較-R語言和Spark誰更強
2016-02-20
大數(shù)據工具比較-R語言和Spark誰更強 現(xiàn)如今的大數(shù)據工具真是多，在數(shù)據分析師工作中，使用哪些工具更加合適呢，r語言和Spark機器學習那個中有市場率更高些，那個在運算中更快更強些呢？ Spark的機器學習庫 ...
用于分類規(guī)則挖掘的貝葉斯信念構造算法
2016-01-12
用于分類規(guī)則挖掘的貝葉斯信念構造算法 隨著數(shù)據庫技術的廣泛應用，各行各業(yè)都積累了大量有用數(shù)據。這些數(shù)據所隱含的內在聯(lián)系可能就是有價值的知識，如何發(fā)現(xiàn)、提取這些知識和規(guī)則并加以利用就成了當務之急。 ...
從小數(shù)據到大數(shù)據分析應用
2016-01-04
從小數(shù)據到大數(shù)據分析應用 數(shù)據整理是數(shù)據分析過程中最重要的環(huán)節(jié)，在大數(shù)據分析過程中也是如此。在小數(shù)據時代，數(shù)據整理包括數(shù)據的清洗、數(shù)據轉換、歸類編碼和數(shù)字編碼等過程，其中數(shù)據清洗占據最重要的位置 ...

大數(shù)據精準營銷中的個性化推薦與應用

大數(shù)據精準營銷中的個性化推薦與應用
2015-12-24
大數(shù)據精準營銷中的個性化推薦與應用 亞馬遜通過個性化推薦所獲取的交易額占總交易額的20%；雙十一期間，天貓和淘寶通過對數(shù)據的挖掘，使用了“千人千面”的個性化推薦；阿里CEO張勇在之后的媒體溝通會上肯 ...

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