聚合(Aggregation)： 搜索、合并、显示数据的过程。算法(Algorithms)： 可以完成某种数据分析的数学公式。分析法(Analytics)： 用于发现数据的内在涵义。分析型客户关系管理（Analytical CRM/aCRM）： 用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识，和如何与顾客有效接触的知识，进行收集、分析
转载
2023-07-11 00:06:58
180阅读
目录离差，偏差（deviation），变异（variation）离差平方和（sums of squared deviations，SS）方差（variance/deviation Var，D(X) ）标准差（Standard Deviation，SD）变异系数标准误（Standard Error of Mean，SE）残差（residual）残差平方和（residual sum
本节介绍redis 消息订阅 密码 持久化 主从配置
首先我对消息订阅理解的不深，应该说仅知道概念吧
发送消息 cctv1 发送 hello cctv2 发送 ‘你好’
client1 监听cctv1 cctv2 都收到了消
1、逻辑回归的概念阐述首先，逻辑回归是一种分类（Classification）算法。应用场景有： 1.给定一封邮件，判断是不是垃圾邮件 2.给出一个交易明细数据，判断这个交易是否是欺诈交易 3.给出一个肿瘤检查的结果数据，判断这个肿瘤是否为恶性肿瘤 逻辑回归是互联网上最流行也是最有影响力的分类算法，也是深度学习（Deep Learning）的基本组成单元。2、逻辑回归模型介绍逻辑回归又称为对数几率
转载
2024-04-04 09:52:50
75阅读
1. 概述论文提出了ResNet网络升级版——ResNeXt网络，以往提高模型准确率的方法都是加深网络或者加宽网络。然而随着超参数数量的增加，网络设计的难度和计算开销也会增加。所以本文提出了ResNeXt结构，该结构可以在不增加参数复杂度的前提下提高模型的准确率，同时也可减少超参数数量。将论文中提出的方法在ILSVRC 2016分类数据集与COCO检测数据集上都比原始ResNet网络要好。 本文作
转载
2024-07-08 06:56:07
90阅读
当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
转载
2023-10-03 08:52:17
206阅读
不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
转载
2023-08-21 09:13:32
633阅读
1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
1592阅读
大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
转载
2024-01-13 20:01:43
252阅读
一、概述
随着互联网快速发展，数据量增长快，达到TB、PB，以交通车流量为例，如湖南省每月的车辆流量至少达到4亿，这个数据量远不止如此。数据量如此大，如何满足后期分析，传统面向OLTP型数据库（ORACLE、MYSQL等）无法要求，渐渐开始转向OLAP，如GreenPlum等，虽然很多OLAP数据库吸收分布式计算思想，数据达到20亿以上后，进行Co
转载
2024-01-13 20:25:40
122阅读
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task 2 数据分析EDA分析EDA步骤其他工作 EDA分析探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。特别是党我们对面对大数据时代到来的时候，各种杂乱的“脏
转载
2024-06-16 12:10:48
85阅读
文章目录前言一、主成分分析思想二、主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）的区别三、总体主成分理论推导结论标准化数据四、样本主成分五、主成分个数的选择六、R实例（结果解读）注意七、应用 前言 在数据分析的过程中，大部分情况我们会遇到很多变量，例如在分析英雄联盟的取胜之道以及各种因素对于游戏胜负的影响时，将会有g
转载
2024-01-16 05:32:32
104阅读
Lingo使用指南-数学建模向I.Lingo是什么？II.Lingo在数学建模中的使用II.I Lingo代码组成II.II 集合区域II.II.i 一维集合的定义II.II.ii 二维集合的定义II.III 变量赋值区域II.III.i 一维集合变量的赋值II.III.ii 二维集合变量的赋值II.IV 约束条件区域（逻辑部分）II.IV.i @max函数的使用II.IV.ii @for循环的
转载
2023-09-24 17:57:47
217阅读
首先给大家科普一下，什么是BI分析。BI分析其实是指通过BI分析工具，对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、处理和分析，以提供有价值的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解业务运营状况，制定更明智的战略和决策。那BI分析可以让企业管理者和决策者了解哪些信息？战略目标的实现情况：BI数据分析可以帮助企业管理者和决策者了解企业的战略目标，制定并跟踪实现这些目标的具体指标和计划。通过BI数据分析，企
转载
2023-07-06 12:30:26
331阅读
你一定听说过或者拥有一套决策信息系统（ executive information system ：EIS）。EIS是高级管理人员梦寐以求的东西。在高级管理人员最需要的时候，它能提供决策支持的精华 ――决策支持的关键数据信息资源。典型的EIS可以满足高级主管的两个基本需求：一是系统能够提供做好工作所需的精确信息；二是根据需要，可以随时从系统中调用有关信息。 EIS是一个绝顶聪明的想法。它是高级管理
转载
2023-12-12 14:11:52
116阅读
数据分析准备介绍章节内容数据分析前关于数据的收集、存储以及预处理等准备工作考试内容数据收集 （1） ⼆⼿资料数据的收集 （2） 样本数据的收集 （3） ⼤数据的收集数据存储 （1） 数据规模的度量 （2） 数据存储系统 （3） 数据存储与管理 （4） ⼤数据存储数据预处理 （1） 数据预处理的含义 （2） 数据预处理的基本原则 （3） 数据预处理的基本流程 （4） 数据预处理的⽅法 （5） 常⽤的
转载
2023-08-13 10:47:30
273阅读
什么是数据分析？数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析的流程：matplotlib :能将数据进行可视化，更直观的呈现使数据更加客观、更具说服力matplotlib：最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表，名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建。一、matplotlib折线图示例：from matplotlib impor
转载
2023-09-22 12:52:49
345阅读
数据包裹着我们每一个人，推攘着向前，向前，向前；我们也不断的需要在数据中发现知识，快速成长。怎么更好的完成数据分析呢？发现问题，认识问题，解决问题。看过万卷书，走过万里的路。发现数据分析也是一件有门有道，有章有法的事。简单而言六个字：“构成，对比，趋势”构成是数据内部的组合分布，主要描述“我”是谁？知道“我”是谁是最为关键的一步，正如一句古语：“知己知彼，百战不殆”。对比是组成部分的对比知道我最重
转载
2023-10-24 10:06:48
210阅读
运用SPSS进行PCA主成分分析（因子分析）一、 SPSS数据标准化二、 SPSS主成分分析三、 EXCEL权重计算四、 思考1. 数据标准化的方法：“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”；2. 关于KMO检验标准; 写在前面：很抱歉，因课题转换，已经不做这方面的研究了，各位的评论就不再回复了，欢迎自行在评论里讨论！PCA主成分分析是以降维方式提取主成分，提取出的主成分是原始变量的综合考
转载
2024-01-08 17:49:48
596阅读
虽然JavaScript是一种解释型编程语言，数据类型也并不多，但是作为Web开发者，一些基本的JavaScript数据类型还是需要掌握的。本文就主要介绍了JavaScript中所有的数据类型以及它们之间的互相转换。JavaScript数据类型1.Boolean（布尔）布尔：（值类型）var b1=true;//布尔类型2.Number（数字）数值：（值类型）var n1=3.1415926;//
转载
2023-08-11 15:50:52
246阅读
