本文为学习黄晓林老师开设的慕课《探索数据的奥秘》所作笔记数据科学简介现时代科学范式正在转变，继实验、理论与计算之后，数据科学已成为人类探索世界的第四科学范式。工业界对数据科学的关注在应用层面，更关注相关性而非因果性。数据数据传感器采集到的各种物理、生物、化学指标等等可记录、可表征的数量、性质都是数据，对于行为的描述与记录也能构成数据，例如互联网上的一次次交易，访问。总之，现实中某种事物或事物间关系
背景知识 数据分析主要运用于市场营销和风险管理
数据分析建模需要先明确业务需求，然后选择是 描述型分析 还是 预测型分析。如果分析的目的是描述目标行为模式，就采用描述型数据分析，描述型分析就考虑 关联规则、 序列规则 、 聚类如果是预测型数据分析，就是量化未来一段时间内，某个事件的发生概率。有两大预测分析模型， 分类预测 和 回归预测。 分类与回归用处：用卡申请人
基本介绍，模型，随机变量一. 基本介绍二. 模型三. 随机变量和概率分布四. 结语 一. 基本介绍在大学就读期间，对于数据分析模型这门课，我上下来的感觉就是基础的统计离散数学，这门课会给你讲一些最基础的统计知识很贴近我们高中的一些数学知识，数据分析模型这课的进阶是高等数据分析。 数据分析模型和高等数据分析均是深度学习也就是关于人工智能的基础课程也是数据科学专业范畴下的，也正是小弟我的专业。大家可
摘要 随着 2015 年 9 月gwy发布了《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，各类型数据呈 现出了指数级增长，数据成了每个组织的命脉。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几 个数量级，企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能的新机会，如何从数据中获取价值显得尤 为重要，也是大数据相关技术急需要解决的问题。大数据是需要
# 大模型数据分析入门指南
随着大数据和机器学习的迅速发展，数据分析已经成为非常重要的技能。作为一名新手开发者，你可能会对如何使用大模型进行数据分析感到困惑。本文将带你一步步了解整个流程，并提供具体的代码示例和解释。
## 大模型数据分析流程
### 数据分析流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
模块1 Python数据分析概述1.1 数据分析简介1.1.1 什么是数据分析1.1.2 数据分析的范畴1.2 数据分析的流程1.2.1 需求分析1.2.2 数据抽取1.2.3 数据预处理1.2.4 数据分析与建模1.2.5 模型评估1.2.6 最终部署1.3 Python和数据分析1.3.1 为什么选用Python1.3.2 Python数据分析常用类库1.4 案例：Python数据分析集成开发
# 大数据分析与应用的基础知识
大数据分析与应用是现代信息科技的重要组成部分，已经渗透到各个行业领域。本文将通过一些基础概念和简单的代码示例，带您了解大数据分析的基本知识。
## 什么是大数据？
大数据是指那些无法通过常规数据处理工具来捕获、存储、管理和分析的海量、快速增长及多样化的数据集合。它通常具有五个特征：体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、价值（
在大数据时代我们都在强调用数据说话，摆脱经验主义和拍脑袋做决定，但是我们真的可以百分百相信数据吗?其实不然，一些经验不是特别丰富的数据分析小白可能就会犯这样的错误：太过依赖数据而看不到事情的真相。下面就教大家如何警惕数据分析道路上的这些数据陷阱。 1.避免太过依赖数据 过度依赖数据会让决策者只关注数据本身，而限制了更多对业务的灵感和创意。比如，分析马车的数据，很可能我们得出的结论，是用户需
当今现实世界的数据极易受噪声，丢失数据和不一致数据的侵扰，低质量的数据将导致低质量的挖掘结果，数据预处理技术可以提高数据质量，从而提高数据挖掘结果的质量和性能。数据预处理的方法主要有如下三种：数据清理、数据集成与变换、数据归约。数据清理例程通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。分析中往往包含来自多个数据源的数据，这涉及集成多个数据库、数据立方体或文件，即数据
大数据模型是指利用大数据技术构建的，从海量数据中提取有价值信息的数学模型。大数据模型可以分为预测模型和描述模型两类，其中预测模型用于预测未来的趋势或行为，描述模型则用于解释现有数据的规律或特征。大数据模型的构建包括数据预处理、数据挖掘建模等步骤。模型构建1.数据预处理数据预处理是大数据模型构建的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据转换等。数据清洗旨在去除无效、异常、重复的数据，保证数据的质量和准
数据库性能问题，主要来自3三个部分。
1. 数据库配置
2. SQL查询语句的性能
3. 建模的合理性
客户端性能这里不谈，硬件的影响这里也不讨论，这里只谈数据库服务器本身的问题。
首先是数据库的配置，这个比较好解决，有经验的DBA都能搞定，无非是连接数，CPU与内存优化等等。
其次是SQL 查询
读入形如：1 all:148 anger:22 disgust:2 fear:60 joy:0 sad:64 surprise:0mortar assault leav at least dead2 all:131 anger:0 disgust:0 fear:0 joy:93 sad:0 surprise:38goal delight for sheva这样的文本，得到OneHot,TF,TF-
大数据行业能细分为大数据开发、大数据分析、大数据架构师等等领域，每个领域都有自己不同的工作目的，今天小千就来给大家介绍一下大数据开发和大数据分析岗位的相同不同点，介绍完之后你再考虑哪一个适合你就去培训哪个方向就可以啦。大数据行业顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。数据通过各种软件
第一章：课程导读背景１、数据清洗是整个数据分析过程的第一步，也是整个数据分析项目中最耗费时间的一步２、数据清洗的过程决定了数据分析的准确性３、随着大数据的越来越普及，数据清洗是必备的技能之一４、利用Python进行高效的数据处理变得十分重要以电商数据为基础课程目标１、熟练掌握数据清洗相关方法和技巧２、熟练掌握Numpy和Pandas库在数据清洗中运用３、能够独立完成数据分析项目中数据清洗阶段课程大
《Python数据分析与处理》课程期末大作业报告专 业： 班 级：
《Python数据分析与应用》第4章Pandas统计分析（1） 实训部分（源于大学课程python数据分析)实训1 读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息1.利用read_csv读取P2P网络贷款数据主表 2.利用ndim属性查看主表维度、利用shape属性查看主表形状、利用memory_usage属性查看主表占用内存信息 3.利用describe方法对主表进行描述性统计分析 4.利用自定义函
Python实验报告2——航空公司数据分析一、 实验目标与基本要求1. 实验目标重点2. 基本要求二、 主要知识点、重点与难点1. 主要知识点2. 重点3. 难点三、 实验过程设计1. 实验理论2. 实验教学过程三、实现数据预处理数据清洗数据筛选客户数据分析读入数据kmeans聚类聚类模型评价random-state1、FMI评价法2.轮廓系数评价法（silhouette_score）3.
在自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)领域，其最新代表之作ChatGPT凭借卓越的多轮对话和内容生成能力，正掀起新一轮人工智能研究、商用及创业热潮。最近在研究这一话题的过程中，关注到了大语言模型的最新研究，大致有如下几个板块：参数规模和数据规模的探索缩放法则 （Scaling Laws）Compute-Optimal ：在计算总量不变的情况下，模型训练
title: Python第三阶段学习总结category: Python数据分析date: 2021/12/03一. 数据分析概述1. 数据分析师的职责和技能栈1.1 职责监控数据揪出异常找到原因探索趋势1.2 技能栈计算机科学（数据分析工具、编程语言、数据库）数学和统计学（数据思维、统计思维）人工智能（机器学习算法）业务理解能力（沟通、表达、经验）总结和表述能力（商业PPT、文字总结）2. 数
模型搭建和评估建模导入各种库及可视化设置模型的选择路径模型搭建任务一：切割训练集和测试集任务二：模型创建创建基于线性模型的分类模型（逻辑回归）创建基于树的分类模型（决策树、随机森林）任务三：输出模型预测结果模型评估模型评估的方法K折交叉验证混淆矩阵极其衍生指标实例ROC曲线 经过前面的两章的知识点的学习，可以对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。那么下面我们就要
