很多时候，当和人们讨论怎么开始学习数据科学，一个疑惑总是出现在我们面前：我不知道应该学什么编程语言。不仅仅是编程语言，这还包括软件系统，例如TABLEAU,SPSS等，这是个更加广阔范畴的工具和编程语言的集合，让人非常难清楚该如何选择。我很明白。数年前，我刚开始把目光集中于数据科学的时候，我浏览了所有流行的编程语言Python,R,SAS,D3,并不包括那些虽然触手可及，但是实在是在数据分析方面没
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2024-01-15 23:04:34
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无论是哪个行业的工作者，都会有自己行业擅长的领域，以及需要具备的技能。对于一位数据分析师来说也是如此，只有掌握一些必备的技能，才能顺利地完成相应的数据分析工作。那么大家知道数据分析师必备技能都有哪些吗？下面就挑其中最重要、也是最常用的两个技能来为大家介绍一下。1.数据分析师必备技能之编程既然是做数据分析工作，那么肯定就要有数据才行，可是数据从哪里来呢？当然需要从互联网上获取。我们需要的信息、数据
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2023-11-28 06:23:23
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文章目录数据分析入门编程语言选择（Python）编辑器选择（JupyterNotebook）如何找项目练手？你可能需要的数据集？ 数据分析入门编程语言选择（Python）Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化谈谈
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2024-01-16 06:31:25
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数据分析一定会数学建模吗数学建模
随着数据科学的快速发展，数据分析和数学建模之间的关系逐渐引起了业界的广泛关注。在日常业务中，数据分析的结果往往需要通过数学建模来支持决策，从而提高企业的运营效率和竞争力。与此同时，一些企业也发现数据分析并不一定需要复杂的数学模型，这引发了激烈的讨论。为了更好地理解这个问题，本文将探讨数据分析与数学建模的关系，分析其中的关键因素。
根据最近的一项统计，企业在数据
这篇文章由于忘记标记原创，今天再重新发一下，已阅读过的小伙伴可以重温一下或者忽略，未阅读过的小伙伴可以仔细阅读一会，好文。大家好，我是宝器！今天邀请好友分享的主题四个字：数据思维，听上去可能有点扯淡，总觉得还不如多学一行SQL优化啥的，但细品非常重要，将借助滴滴的实际业务做分享，以下是全文内容。让你的数据会说话老板：“身为一名数据分析师，怎么一点数据思维都没有？”数据分析师：“我写的分析报告、周报
原创
2021-04-02 14:32:23
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作者丨帆软来源丨知乎平时做数据分析，数据源是个很头疼的问题，今天特地汇总分享一波，可以收藏起来，用的时候来查查这个“字典”：金融财经数据同花顺数据中心：提供股票债券等金融数据和讯数据：提...
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2022-08-15 06:01:17
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# 质谱数据分析与仪器匹配软件实现指南
质谱数据分析是科学研究和工业中重要的分析手段，通常需要和特定的质谱仪器配合使用不同的软件。本文旨在为刚入行的小白提供一个清晰的流程和实现方法，让你了解如何选择与仪器匹配的软件，以及如何进行质谱数据分析。
## 质谱数据分析流程
在开始之前，我们先明确质谱数据分析的基本流程。以下是一个简化的步骤表：
| 步骤 | 描述
数学建模标准流程包括商业理解、数据理解、数据清洗、建立模型、部署应用留个流程，具体如下：
我们将数据建模标准流程转化为可执行可实施部分，那就是以下几个步骤：商业理解即对建模的项目需求和目标进行综合分析，对项目的可行性和数据条件进行评估，对业务进行梳理和深入了解，根据实际情况评估模型建立的价值。以下主要介绍用KNIME（国外比较流行的数据挖掘建模工具，类似于SPSS Modelar工具）工具建立模
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2023-09-26 13:42:01
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大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来
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2023-06-07 14:59:53
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文章目录一、前期准备1.1 载入数据二、模型搭建2.1 模型选择2.2 切割训练集和测试集2.3 模型建立2.4 输出模型预测结果 一、前期准备1、对数数据的本身进行处理，比如数据本身的增删查补，还可以做必要的清洗工作——>得出处理好的数据2、数据分析的目的：运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。第一步：建模，搭建一个预测模型或者其他模型第二步：评估，从这个模型的到结
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2023-08-16 10:59:06
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因素之间存在着相互依赖又相互制约的关系，通常是复杂的非线性关系。为了分析其相互作用机制，揭示内部规律，可根据理论推导，或对观测数据的分析，或依据实践经验，设计一种模型来代表所研究的对象。模型分析数据分析和模型Codd根据处理数据的范围、用户-分析人员的交互需要、多维分析需求及现有工具的支持等因素,将数据分析模型分为四种模型：1.绝对模型(categorical model); 2.解释模型(exe
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2023-06-07 14:09:40
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2.1 大数据分析模型建立方法大数据分析模型可以基于传统数据分析方法中的建模方法建立，也可以采取面向大数据的独特方法来建立。为了区分这两种模型建立方法，我们分别简称其为传统建模方法和大数据建模方法。由于这两种模型建立方法存在一些交集（如业务调研、结果校验等），我们采取统一框架来进行介绍，在介绍时区分两种建模方法的不同之处。传统数据分析建模方法与大数据分析建模方法从大数据这个概念提出开始，就有“大数
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2023-06-06 21:43:56
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数据建模及模型评估数据分析的目的就是，运用数据结合业务来得到得到或评估我们需要知道的结果。经过前面的学习，我们学会了数据清洗，可视化等操作。下面我们来进行数据建模，搭建一个预测模型或者其他模型，从这个模型的到结果，我们还要分析模型是不是足够的可靠，也就是评估这个模型。我们利用泰坦尼克号的数据集，来完成泰坦尼克号存活预测任务。数据建模# 读取原数据数集
train = pd.read_csv('tr
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2023-08-21 20:48:38
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前言数据建模必知六大步骤 数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的。数据建模的具体过程可分为六大步骤，如下图所示：一、制订目标制订目标的前提是理解业务，明确要解决的商业现实问题是什么？如：在社交平台KOL中，存在假粉丝的情况，如何识别假粉就是一个要解决的现实问题。二、数据理解与准备基于要解决的现实问题，理
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2023-08-10 09:33:26
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算法特点概括：在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂问题提出简便的决策方法。一句话总结就是，简单高效、结合各个层次、用于决策辅助。三大典型应用：①用于最佳方案选择（派选运动员，选址建厂）②用于评价类问题（评价水质状况，评价环境）③用于指标体系的优选（兼顾科学和效率）层次分析法一般步骤：&
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2023-10-10 15:46:11
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首先应该想到的问题评价的目标是什么？为了达到这个目标我们有哪几种可选的方案？评价的准则或者说指标是什么？ （第三个答案需要根据题目中的背景材料、常识以及网上搜集到的参考资料从中筛选出最合适的指标） 网站推荐：虫部落-快搜
判断矩阵采用分而治之的思想，对两个两个指标进行比较，最终根据两两比较的结果来推算出权重对填好的方阵，有如下特点：一致性检验一致性矩阵的特点如图判断矩阵越不一致，最大特征值与n相差
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2023-08-10 09:31:49
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浅谈数据分析和数据建模大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的
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2023-06-07 14:57:29
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道1、大数据分析之道1.1、做好数据分析的关键什么是数据分析–传统数据分析与大数据分析 分析方法上，两者没有本质不同。数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所承载的数据量是十分有限的，因此需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的结果供人分析。 对统计学知识的使用重心上，存在较大不同。大数据时代，涌现出大量的个性化匹配场景。 与机器学习模型的关系上，有着本质差别。大数据
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2023-10-13 23:19:45
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数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的。数据建模的具体过程可分为六大步骤，如下图所示：一、制订目标制订目标的前提是理解业务，明确要解决的商业现实问题是什么？如：在社交平台KOL中，存在假粉丝的情况，如何识别假粉就是一个要解决的现实问题。二、数据理解与准备基于要解决的现实问题，理解和准备数据，一般需要解决
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2023-06-06 21:44:35
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提示：本文是基于excel，对数据进行分析目录前言一、Excel数据处理1、缺失值和空值的处理2、去除重复值 3、异常值的处理4、数据标准化二、建模1、一元线性回归：2、多元回归总结前言excel的数据分析功能很强大，其中就包含了数据据预处理，数据分析，对数据进行建模等功能。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、Excel数据处理1、缺失值和空值的处理如图所示，指标缺失了一个
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2023-08-28 19:31:54
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