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詳解數(shù)據(jù)分析的一般步驟及業(yè)務(wù)分析方法: 2016-05-12; 詳解數(shù)據(jù)分析的一般步驟及業(yè)務(wù)分析方法數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)來說意義重大，現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析崗位也很普及。好的數(shù)據(jù)分析，能為企業(yè)轉(zhuǎn)型決策提供依據(jù)，作為企業(yè)中的頂梁柱，你怎么能不會(huì)數(shù)據(jù)分析？今天紐帶線CRM小編輯跟 ...

拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的相互促進(jìn): 2016-05-11; 拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的相互促進(jìn) 拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析（TDA）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的區(qū)別與聯(lián)系讓不熟悉TDA的人撲朔迷離，本文通過兩個(gè)定義，解釋了TDA和ML的不同，以及TDA和ML如何相互促進(jìn)，為何會(huì)相互促進(jìn)，并通過一個(gè) ...

培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力四部曲: 2016-05-10; 培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力四部曲如果想深入學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的話建議了解一些數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)。如何系統(tǒng)地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘？做數(shù)據(jù)分析不得不看的書有哪些？什么是數(shù)據(jù)挖掘？談一些個(gè)人的工作經(jīng)驗(yàn)，希望對(duì)后來人有幫助。首 ...

5分鐘輕松上手ECharts數(shù)據(jù)圖表系統(tǒng): 2016-05-06; 5分鐘輕松上手ECharts數(shù)據(jù)圖表系統(tǒng) 最近在搗鼓各種插件各種框架，發(fā)現(xiàn)這個(gè)ECharts還是比較不錯(cuò)的，文檔也挺全的，還是中文的，給大家推薦一下。這篇文章是零基礎(chǔ)入門ECharts圖表的教程，先簡(jiǎn)單介紹 ...

scikit-learn的線性回歸模型: 2016-05-05; scikit-learn的線性回歸模型特征選擇的方法作為有監(jiān)督學(xué)習(xí)，分類問題是預(yù)測(cè)類別結(jié)果，而回歸問題是預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)的結(jié)果。 1. 使用pandas來讀取數(shù)據(jù) Panda ...

大數(shù)據(jù) | 十問大數(shù)據(jù)安全分析: 2016-04-25; 導(dǎo)語人類的生產(chǎn)生活每天都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，并且產(chǎn)生的速度越來越快。新的攻擊手段層出不窮，需要檢測(cè)的數(shù)據(jù)越來越多，現(xiàn)有的分析技術(shù)不堪重負(fù)。安全數(shù)據(jù)的數(shù)量、速度、種類的迅速膨脹，導(dǎo)致的不僅僅是海量異 ...

數(shù)據(jù)分析的6個(gè)操作步驟: 2016-04-22; 數(shù)據(jù)分析的6個(gè)操作步驟一、什么是數(shù)據(jù)分析? 數(shù)據(jù)也稱觀測(cè)值，是實(shí)驗(yàn)、測(cè)量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果，常以數(shù)量的形式給出。二、數(shù)據(jù)分析過程的6個(gè)階段 1、明確分析目的與框架基于商業(yè)的理解，整理分析框架和分 ...

以“上大學(xué)分析”為例體驗(yàn)什么是數(shù)據(jù)挖掘: 2016-04-19; 談到BI，就會(huì)談到數(shù)據(jù)挖掘(Data mining)。數(shù)據(jù)挖掘是指用某些方法和工具，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)隱藏規(guī)律并利的一種方法。下面我們將通過具體的例子來學(xué)習(xí)什么是數(shù)據(jù)挖掘。案例“上大學(xué)分析”-體驗(yàn)什么是數(shù)據(jù) ...

數(shù)據(jù)分析六部曲及數(shù)據(jù)分析的四大誤區(qū): 2016-04-12; 數(shù)據(jù)分析六部曲及數(shù)據(jù)分析的四大誤區(qū) 什么是數(shù)據(jù)分析？數(shù)據(jù)分析是用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析的目的？把 ...

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的必修課：數(shù)據(jù)圖表應(yīng)用: 2016-04-11; 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的必修課：數(shù)據(jù)圖表應(yīng)用圖表是件花衣裳，你得懂得怎么穿！初階的餅圖、環(huán)形圖、折線圖、柱形圖、條形圖等就不多說了，因?yàn)樗麄冎庇^到無需解釋。但需要提一下做這些圖的時(shí)候的細(xì)節(jié)：（可跳 ...

深入對(duì)比數(shù)據(jù)科學(xué)工具箱：Python和R之爭(zhēng): 2016-04-10; 概述在真實(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)世界里，我們會(huì)有兩個(gè)極端，一個(gè)是業(yè)務(wù)，一個(gè)是工程。偏向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)科學(xué)被稱為數(shù)據(jù)分析（Data Analysis），也就是A型數(shù)據(jù)科學(xué)。偏向工程的數(shù)據(jù)科學(xué)被稱為數(shù)據(jù)構(gòu)建(Data Building)，也就是B型 ...

當(dāng)R用戶用ggplot2 package時(shí)，經(jīng)常問的10個(gè)問題: 2016-04-08; 有時(shí)候數(shù)字確實(shí)需要分享一個(gè)美麗的故事分享！當(dāng)今社會(huì)，數(shù)據(jù)可視化是至關(guān)重要的。沒有強(qiáng)大的可視化，幾乎不可能在堆積如山的數(shù)據(jù)中創(chuàng)造或者敘述它的故事。這些故事有助于我們構(gòu)建策略，并做出明智的商業(yè)決策。 ...

SAS數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)篇【二】: 2016-04-08; SAS數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)篇【二】從SAS數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)篇【一】介紹完目前的數(shù)據(jù)挖掘基本概念之外，對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的概念和應(yīng)用有初步的認(rèn)識(shí)和宏觀的把握之后，我們來了解一下SAS數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)篇【二】SAS工具的應(yīng)用。 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)人才: 如何順藤摸瓜提高你的競(jìng)爭(zhēng)力: 2016-04-07; 摘要：基于一項(xiàng)針對(duì)620多位數(shù)據(jù)專家的調(diào)查研究，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)技能分為三個(gè)分支：行業(yè)知識(shí)背景（本文特指商業(yè)），技術(shù)/編程和數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)。這項(xiàng)研究將影響目前數(shù)據(jù)科學(xué)家，即將成長(zhǎng)為數(shù)據(jù)科學(xué)家和招聘者。數(shù)據(jù)科 ...

信息熵與方差-聯(lián)系與區(qū)別: 2016-04-05; 熵的概念很早就在物理學(xué)中出現(xiàn)，熱力學(xué)中的熵用于衡量物質(zhì)狀態(tài)的混亂程度?；艚鹪凇稌r(shí)間簡(jiǎn)歷》中也對(duì)熵有著有趣的表述：一個(gè)常有人打掃清潔的屋子，熵值低，一個(gè)不打掃的屋子，熵值就高，自然界 ...

數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)推斷:線性回歸: 2016-03-31; 數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)推斷:線性回歸相關(guān)性(correlation) 相關(guān)性描述了兩個(gè)變量之間線性關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度，表示符號(hào)為R。屬性：相關(guān)系數(shù)的幅度(絕對(duì)值)測(cè)量?jī)蓚€(gè)數(shù)字變量之間線性關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度相關(guān)系數(shù) ...

如何選擇一個(gè)合適的數(shù)據(jù)圖表？: 2016-03-27; 如何選擇一個(gè)合適的數(shù)據(jù)圖表？在傳遞信息時(shí)，有數(shù)據(jù)比沒數(shù)據(jù)更有說服力，而一旦有了數(shù)據(jù)，那就牽涉到如何呈現(xiàn)。PowerPoint為我們提供了諸多圖表，它們?cè)谝欢ǔ潭壬弦呀?jīng)可以滿足我們平時(shí)需求。當(dāng)然，若能夠有更 ...

詳細(xì)解讀如何構(gòu)建專家診病模型: 2016-03-24; 專家系統(tǒng)是典型的大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題。也就是說，專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量 ...

Excel中雙座標(biāo)排列圖的制作實(shí)例: 2016-03-23; Excel中雙座標(biāo)排列圖的制作實(shí)例　有人喜歡用Excel繪制帶雙座標(biāo)軸的圖表。下面我來說一下這種圖表的制作方法: 和單座標(biāo)軸相比，多一數(shù)值軸，省去圖例，但不能制成模板，每次都要作一次圖。　　1. 制表: ...

用SPSS做判別分析的流程介紹: 2016-03-22; 用SPSS做判別分析的流程介紹如何用SPSS做判別分析呢？下面我們就說說用SPSS的整個(gè)操作流程。 1．Discriminant Analysis判別分析主對(duì)話框如圖 1-1 所示 ...

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