Chapter 1 数据分析引言 分解数据 需求：如何提升销量主要内容：数据分析的流程，统计模型与心智模型。1、数据分析的流程：确定：了解问题。客户将帮助你确定问题。分解：分解问题和数据，让他成为更小的组成部分。找出高效的比较因子。评估：根据了解到的情况，作出各种结论。数据分析的核心是有效的比较。决策：重新组合结论，作出决策建议。作出自己明确的假设和结论。2、统计模型取决于心智模型。心智
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2024-09-07 10:37:18
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本文摘自作者《网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营 》散点图是用来判断两个变量之间的相互关系的工具，一般情况下，散点图用两组数据构成多个坐标点，通过观察坐标点的分布，判断变量间是否存在关联关系，以及相关关系的强度。此外，如果不存在相关关系，可以使用散点图总结特征点的分布模式，即矩阵图（象限图）。1．相关关系分析需要注意的是，相关关系不同于因果关系，相关性表示两个变量同时变化，而因果关系是一
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2024-03-24 14:11:51
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如何用电脑画出一个公式的图表，如折线图以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！如何用电脑画出一个公式的图表，如折线图用EXCEL 之类的软件就可以如何用电脑制作双纵轴折线图可以用EXCEL来做,要有两个系列及以上,点其中一个系列,右键,设置数据系列格式,坐标轴,次坐标轴,这样就有两个纵轴了如何用matplotli
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2024-07-25 07:22:49
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昨天在群里看到有老师分享用灯光数据监测疫情后复工情况的一篇文章。因为这段时间一直在研究百度指数的内容，所以就想既然灯光数据能监测复工，那百度指数似乎也应该能监测复工。工具确定是百度指数，那么剩下的就是搜索关键词了。脑子里第一闪过的念头就是vlookup。这个excel的经典函数上班族们应该都比较了解，它可以帮助我们在多个表格之间自动查找合并数据。但vlookup的用法其实是比较复杂的，我以前每次用
在数学，尤其是概率论和相关领域中，归一化指数函数，或称Softmax函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。该函数多于多分类问题中。中文名归一化指数函数外文名Normalized exponential function领 域人工智能
相关分析（Analysis of Correlation）是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。接下来介绍几种常见的相关分析法官法。在开始介绍相关分析之前，需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。因果关系目前加拿大院士黄彪老师在做一些该方面的研究，并且发表了一些文章，感兴趣的可以读以下。相关分析的方法很
//2014年5月6日回归与预测是数学建模的一大类问题。其主要思路有基于模型和基于数据两大类。基于模型：即利用先验知识建立模型，再用模型 learn 这些数据，得出参数。1）微分方程模型。2）如bayes网络，马尔科夫链，条件随机场，HMM等3）其他模型基于数据：插值与拟合回归模型灰色预测模糊评价时间序列神经网络小样本内部预测大样本内部预测小样本未来预测定性，定量结合较长时间的数据，大样本的随机因
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2024-04-19 13:54:24
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自定义tooltip.formatter
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2021-07-12 16:31:48
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原创
2022-01-13 14:05:16
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在数学，尤其是概率论和相关领域中，归一化指数函数，或称Softmax函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。该函数多用于多分类问题中。做过多分类任务的同学一定都知道softmax函数。softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多
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2024-06-12 20:21:41
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一、适用范围 一个因变量有多个自变量导致二、建模及改进步骤首先画出每一个变量与因变量之间的散点图，寻找简单的关系，比如：线性（y=β0+β1x+ε）、二次函数（y=β0+β1x+β2x2ε）、指数增长模型（y=β1（1-e-β2x）、Michalis-Menten模型（y=f（x,β）=β1x/(β2+x)）(该类方法可以取倒数，进行线性化处理)用matlab的regress命令进行回归得到回归
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2023-09-24 14:06:54
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亲爱的FRM战友们，再有段时间就要踏上FRM的战场了，你们复习的怎么样啦?听闻很多战友们深陷在定量分析里面，日日夜夜与均值方差作伴，尽管如此碰到大量的数据问题，在草稿纸上演算了无数遍还是找不到答案。不尽呜呼哀哉：苍天啊，大地啊，我如此热爱FRM，救救我的FRM吧!Now，顺应各位的号召，小编给大家送来一波福利，不需要我们高尚的大脑出马，只要咱们的大将军金融计算器出马，也能轻松搞定难缠的u和σ。下面
决策树一.决策树基本描述决策树是一种基本的分类与回归方法,呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程.学习时,利用训练数据根据损失函数最小化的原则建立决策树模型.预测时,对新的数据,利用决策树模型进行分类.而学习又通常包括三个步骤:特征选择,决策树生成,决策树修剪.二.决策树模型与学习1.决策树模型决策树定义:
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构,决策树由节点(nod
微积分的本质P5 指数函数求导本节从指数函数的实际意义出发，通过代数运算，推导出指数函数的一般性质从而引出e的定义，理解所谓“指数函数”的形式的可行性，以及神秘的常数。#1 从实际角度看f(x) = 2x把2t这个函数看成是随着时间t按照比例增长的人口数量p.s. 这里如果把2t看成是人口数量，那么函数整个还是比较离散的概念。为了后续按照导数的定义，使得微小变化量有实际意义，往往也会采取将函数值看
本文主要介绍了线性回归模型和最小二乘估计。
目录Chapter 3：回归参数的估计(1)3.1 最小二乘估计3.2 最小二乘估计的性质Chapter 3：回归参数的估计(1)3.1 最小二乘估计用 \(y\) 表示因变量，\(x_1,x_2,\cdots,x_p\) 表示对 \(y\) 有影响的 \(p\)总体回归模型：假设 \(y\) 和 \(x_1,
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2023-11-30 17:46:24
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大数据时代，工业、工程专业理论贯穿于大数据分析的方方面面。很多原有的认知将被颠覆，很多原有的制度将面临挑战。所以大数据的出现改变了很多人的思维方式，更多的人拥抱大数据。1. 相关关系相关关系是客观现象存在的一种非确定的相互依存关系，即自变量的每一个取值，因变量由于受随机因素影响，与其所对应的数值是非确定性的。相关分析中的自变量和因变量没有严格的区别，可以互换。事物或现象的相关种类可以从方向、形态及
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2024-01-17 14:51:25
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# 教你实现指数回归的 Python 代码
作为一名刚入行的小白，了解和实现指数回归可能会让你感到有些挑战。然而，借助 Python 语言和合适的库，你可以相对轻松地实现这一目标。本文将详细讲解如何进行指数回归，包括流程和代码的详细解释。
## 流程概述
在实现指数回归之前，我们需要明确整个过程。这里是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-31 09:13:04
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# Python季节指数回归的实现指南
作为一名刚入行的新人，学习如何实现季节指数回归（Seasonal Exponential Smoothing）是一个很好的起点。本文将为您详细解释这个过程，并提供相关代码示例和每一步的详细说明，帮助您逐步实现这一分析模型。
## 整体流程
首先，我们来看看实现季节指数回归的主要步骤。以下是一个表格，总结了实现过程中的关键步骤。
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-24 04:55:31
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线性回归和逻辑回归都是广义线性模型的特例。1 指数分布族如果一个分布可以用如下公式表达，那么这个分布就属于指数分布族。（y不是一个变量，是一个群）： &
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2024-09-29 17:38:20
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