栏目简介： 这里记录着小编对于数据的一些思考和反想， 希望对大家有所帮助，也希望各位大佬出来指点一二，探讨如何在数据领域更好的应用。一、数据思索和应用一 ：什么是数据企业中数据用的最多的点之一就在于数据分析，我们此案从数据分析的角度来聊一聊。数据分析的目的一个公司为什么做数据分析呢，无非是为了探寻一些信息 从历史的，到现在的，展望将来的， 那么根据这个目的来细分的话。历史的&n
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2024-01-11 11:58:41
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近年来，数据分析已经逐步的被应用到生活的各个领域。就在刚刚结束不久的#2020年线上智博会#上，马云在8分钟的演讲中，30次提到数字化问题。马云表示，数字化以前只是让一些企业获得更好，而今天是企业活下去的关键。随着数字化的加速推进，未来一二十年，中国有望实现数字化。并且，在未来，大到企业、小到个人，都将从数据分析中获益。由此观之，未来十年中，数据分析将成为指导企业科学决策运营的关键指标，数字化也将
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2023-08-11 17:25:42
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现在对于传统的行业也不能在严格意义上称之为传统的了，因为和现在的很多高科技产品相结合，而对于数据分析，无疑就是渗透到了各个传统的行业当中，无疑使得我们对人员流动、消费等有了更深刻的认知，而在未来，数据分析又将会有哪些应用呢？ 第一、智能的视频监控 对于智能视频监控可以说在很多地方都开始运用，而被大家广泛熟知的则是奥林匹克公园当中所设计的智能计数以及密度分析的系统，就是可以全天候
MATLABMATLAB是Matrix Laboratory（矩阵实验室）的缩写，是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。MATLAB不仅仅是一款可以用来做统计分析的软件，它还可以高效地处理其他很多的数学问题。它常被用于各种数学建模和工程设计，相比于它强大的统计分析功能，这可说是大材小用。它具有丰富的库函数（工具箱）；内嵌绘图功能，可实现数据的多维度展现；同时有良好的交互设计
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2024-01-14 14:28:06
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想必大家在刚接触AIS时，对AIS数据的解码感到困惑，其是采用6位ASCII压缩码传输的，所以对AIS数据的正确解析，就是完成任务的关键所在。通过最近的一个项目，了解了AIS数据的解码分析过程，现将其流程和相关代码列出，此参表可以参见快乐鹦鹉的AIS解码算法一文。Public Function fun_Decode(ByVal AISD
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2023-07-28 22:34:17
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# 数据分析应用的实现指南
作为一名初入行的开发者，数据分析应用的实现可能会让你感到有些复杂。为了帮助你理清思路，本文将详细介绍数据分析应用的实现流程，并提供相关代码示例和注释。我们将用一个表格展示整个步骤，并在适当的位置提供关系图和类图的Mermaid语法示例。
## 数据分析应用的流程
首先，让我们概述数据分析应用的基本流程。以下是一个表格展示的工作步骤：
| 步骤 | 内容
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
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2024-01-14 15:36:44
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一、数据分析简介：作为常识，数据分析中至少80%的时间都用在数据预处理，分析、建模、测试等工作占比不到20%。During the course of doing data analysis and modeling, a significat amout of time is spent on data preparation: loading, cleaning, transforming,
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2023-11-10 22:28:15
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1 数据分析的目的数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，这就需要知道几个业务指标，例如：月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势。2 数据分析基本过程数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消
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2023-09-04 10:55:59
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大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关数据科学在各个领域的应用的系列文章，足以证明这一说法。本文就主要介绍在政府相关的数据科学应用案例。 by Igor Bobriakov 来源：Data Science Central 介绍 大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关
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2023-11-16 21:57:39
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本实战案共分为五个部分：商业背景、指标设计、部署环境、数据准备、回归分析，其中回归分析包括：模型构建、模型诊断、模型结果、模型应用。©️数据STUDIO投稿 · 作者｜玄武1.商业背景众所周知，移动通信市场已经日趋饱和，增加规模已经变得异常艰难，通信运营商互挖墙角已经成为家常便事。很多消费者，今天还是中国移动的客户，明天只要中国电信给点好处，就变成中国电信的客户，后天一看中国联
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2023-12-12 19:07:54
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1、基于客户行为分析的产品推荐 产品推荐的一个重要方面是基于客户交易行为分析的交叉销售。根据客户信息、客户交易历史、客户购买过程的行为轨迹等客户行为数据，以及同一商品其他访问或成交客户的客户行为数据，进行客户行为的相似性分析，为客户推荐产品，包括浏览这一产品的客户还浏览了哪些产品、购买这一产品的客户还购买了哪些产品、预测客户还喜欢哪些产品等。产品推荐是Amazon的发明，
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2023-12-12 17:41:39
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随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢？下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域：1.理解客户、满足客户服务需求大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更
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2023-11-16 13:40:58
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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
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2023-12-16 18:13:09
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对于零售业企业来说，大数据应用技术的使用在这个领域是优先的，例如沃尔玛等零售业巨头对于客户关系的管理，不断是在实体的企业还是在网络商业上，都相关的数据分析技术和工具的应用，也是其他零售业业企业无法比拟的，使用数据分析技术，收集客户信息，通过数据分析来了解客户的行为和消费习惯，从而进行营销管理，数据分析技术的使用将大大提高团队协作的能力和员工销售能力。下面我们就来说说优秀的零售业企业是如何将数据分
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2023-10-23 22:01:36
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前言数据分析是目前数据时代的热门方向，统计学又是数据分析必备的基础知识。 本文简单总结了一下需要的统计学知识。基础的统计学知识1.集中趋势(Central Tendency) 2.变异性(Variability) 3.归一化(Standardizing) 4.正态分布(Normal Distributions) 5.抽样分布(Sampling Distributions) 6.估计(Estimat
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2024-01-26 07:28:42
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大家整理了，数据分析入门常用的EXCEL在数据分析行业，EXCEL是最基础的、入门级的，也是最常用，最容易上手的工具了。想要学习数据分析的小伙伴可以选择先从EXCEL入手，下面小编就给函数，希望对各位小伙伴有所帮助。Excel常用函数分类：关联匹配类、清洗处理类、计算统计类逻辑运算类、、时间序列类一、关联匹配类：VLOOKUP：按列查找HLOOKUP：按行查找INDEX：返回表格或区域中的值MAT
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2023-08-10 15:47:03
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一、拓扑概念拓扑主要研究的对象为几何图形或空间结构，探究在连续改变形状后还能保持不变的一些性质。它只考虑物体间的位置关系而不考虑它们的形状和大小。简单的描述为：一些特殊的几何性质，在图形连续改变形状后还能继续保持不变。二、拓扑数据分析拓扑学研究的是一些特殊的几何性质，这些性质在图形连续改变形状后还能继续保持不变，称为“拓扑性质”。而在复杂的高维数据内部也存在着类似的结构性质，我们可以形象地称之为数
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2024-01-16 16:46:49
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我们在上一篇文章中给大家介绍了三个大数据应用的领域，就是了解和定位客户、解和优化业务流程、提供个性化服务。我们在这篇文章中继续给大家介绍出更多的大数据应用的领域范围，希望这篇文章能够给大家带来帮助。首先给大家说一说改善医疗保健和公共卫生。比如大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿
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2024-01-12 22:48:55
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在数据分析任务中，尤其是建立模型的过程，我们常常会对数据进行标准化处理，期望获得较好的模型效果。当然，经过标准化处理后的特征，由于数据分布变得更为均匀，往往是对模型的拟合是有利的。但是，很多童鞋仅仅认为特征标准化是建模过程一个重要环节而直接采用，并没有去真正理解为什么要标准化，或者什么时候需要特征标准化，以及特征标准化适用于什么场景。这些问题才是我们合理利用特征标准化的前提，也是必须掌握好的一项数
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2024-01-20 20:25:22
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