什么是数据分析数据分析是根据业务问题，对数据进行收集，清洗，处理和建模的过程，用于识别有助于业务的信息，获取关键业务结论并辅助决策制定。这个定义实际上是从两个层面来解释数据分析：它具体是在做什么： 业务问题的界定、数据的收集与整理、分析与模型。它能产生什么样的价值：为企业盈利，为企业的生存和发展建立基础。数据分析越发重要的原因数据增长，用户创造了大量的数据数据的储存与计算能力不断提升在大数据环境下
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2024-01-10 15:57:45
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作者：东哥起飞首发于公众号：Python数据科学对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其
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2023-08-31 21:28:47
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写在前面本文主要面向的读者是在校计算机/软件相关专业想踏足大数据领域寻找相关实习机会的学生，以及刚工作1-2年想转大数据方向的同学。读完本文，你将收获大数据技术学习的基本方向，以及在面试前需要准备和复习的常见面试题。❖正文：在数据时代的今天，大数据行业是最热门的行业之一。在大数据行业中，大数据分析师是需求量最大的岗位，很多高校也都专门开设了大数据专业，培养数据分析方面的人才。 今天我们就
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2023-08-14 14:33:59
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【数据分析】：什么是数据分析？一、什么是数据分析随着数据时代的到来，数据分析师、数据科学家等职位越来越热门。纽约时报将数据科学家称为“21世纪最sexy”的职业。我们接下来来看看什么是数据分析。1.什么是数据？数据：是科学实验、检验、统计等所获得的用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。在企业中，我们每天有大量的数据产生。那么我们怎样使用这些数据呢？首先，我们的数据有以下三个特性数据的变异性：
数据分析离不开， 计量和记录一起促成了数据的诞生 。伴随着数据记录 。伴随着数据记录 的发展 （尤其是技术） （尤其是技术） （尤其是技术） ， 人类受益也越来多， 人类受益也越来多， 人类受益也越来多， 人类受益也越来多计算机 出现带来的 出现带来的 数字测量， 数字测量， 更 加大 的提高了数据化的效率。 提高了数据化的效率。 提高了数据化的效率。 人
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2023-08-30 12:39:26
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目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。1大数据生命周期 图1展示了一个典型的大数据技术栈。底层是基础设施，涵盖计算资源、内存与存储和网络互联，具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和
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2023-10-29 14:01:37
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在数据分析行业中，衍生了很多的技术，比如数据挖掘、数据分析、人工智能、深度学习、人工神经网络、机器学习。很多人对于这些技术都不是十分的清楚，在接下来的几篇文章中我会给大家好好介绍一下这些知识，希望这篇文章能够帮助大家对这些技术有一个全面的了解。首先我们说一下数据分析，其实数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简
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2023-07-31 22:30:01
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# 如何实现“CSDN MFC添加数据分析”
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在CSDN MFC中添加数据分析功能。这篇文章将分为以下几个部分：流程概述、具体步骤及代码示例、状态图和旅行图。
## 流程概述
在添加数据分析功能到CSDN MFC中的过程中，我们需要遵循以下步骤：
1. 创建一个数据分析模块
2. 将数据分析模块集成到CSDN MFC中
3. 使用数据分析模块对CSD
原创
2024-07-09 03:58:03
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知到《Python金融数据分析》章节答案商务谈判的有哪些特征？答：合作性 互助性 不平等性 公平性 矛盾性党章分为总纲和条文两部分。条文部分共章条答：11，55陶渊明是中国文学史上第一个大量写诗的诗人。他的以“醉人”的语态或指责是非颠倒、毁誉雷同的上流社会；或反映仕途的险恶；或表现诗人退出官场后怡然陶醉的心情；或表现诗人在困顿中的牢骚不平答：饮酒社会主义核心价值观把涉及()的价值要求融为一体，体现
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2023-08-13 23:49:13
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调研机构Gartner公司最近的调查表明，增强分析、持续智能和可解释的人工智能(AI)是数据和分析技术的主要趋势之一。根据调查，深入了解以下十大技术趋势是推动这一发展的关键，并根据业务价值优先考虑这些趋势以保持行业领先地位。 数据和分析是一个不断发展的故事。从任命首席数据官到采购最新的分析软件，企业领导者都在充分利用这一技术，但这并不容易。 Gartner公司副总裁
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2024-01-14 20:11:30
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模型Xgboost import xgboost as xgb
def xgb_model(X_t, X_v, y_t, y_v, test):
print("XGB model start")
xgb_val = xgb.DMatrix(X_v, label=y_v)
xgb_train = xgb.DMatrix(X_t, label=y_t)
xgb
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2023-07-23 20:51:39
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线性回归实现告数据分析
在当今数据驱动的时代，数据分析的能力成为了企业决策中的关键因素。线性回归作为一种基础的统计分析技术，能够帮助我们理解变量之间的关系，从而为决策提供支持。在本文中，我将详细记录线性回归在数据分析中的实现过程，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化等多个方面。
## 背景描述
线性回归是一种用于建模变量之间关系的统计方法。随着大数据和机器学习的兴起，这一技术
摘要：大数据分析，即对规模巨大的数据进行分析，能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。大数据分析的定义：大数据分析，即对规模巨大的数据进行分析，能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。Gartner将大数据分析定义为追求显露模式检测和发散模式检测，以及强化对过去未连接资产的使用的实践和方法，意即一套针对大数据进行知识发现的方法。通俗地讲，
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2024-01-14 13:11:21
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数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1. 分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2. 回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量
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2024-01-12 22:52:13
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1.什么是数据分析： 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介绍和概括总结的过程。数据分析的目的有很多种，总的来说有三种：现状分析、原因分析和预测分析。现状分析简单来说就是告诉你过去发生了什么；原因分析就是告诉你发生这一现状的原因；预测分析就是预测未来会发生什么。2. 数据分析步骤：&
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2023-08-11 20:52:27
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在大数据分析技术是多种技术和加工方法的组合。使它们有效的原因是企业集体使用它们以获得战略管理和实施的相关结果。 尽管投资热情高涨，而且雄心勃勃地利用数据的力量来改造企业，但成功的结果却各不相同。组织仍在努力打造所谓的“数据驱动”文化。报告启动该项目的高管中，只有40.2%的报告成功。大型转型需要时间，而绝大多数公司都渴望实现“数据驱动”，但只有极少数公司意识到了这一雄心。文化转型很少在一夜之
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2024-01-14 11:58:00
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数据结构：大量数据的组织方法；算法分析：算法运行时间的估算。涉及到计算效率。设想，如果能把时间限制从16年减至不到1秒，不很神奇吗？在很多问题中，一个重要的观念是：写出一个可以工作的程序并不够。如果这个程序在巨大的数据集上运行，运行时间就成了重要的 问题。算法，是为求解一个问题需要遵循的、被清楚地指定的简单 指令的集合 。对于一个问题，一旦给定某种算法，确定其是正确的，那么接下来重要的一步就是该算
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2023-06-30 21:01:36
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1.什么是大数据？不弄明白这个根本性的问题，是无法深入理解今后数据分析技术和工具的意义。大数据指的是规模超过现有数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集，并同时强调并不是超过某个特定数量级的数据集才是大数据。大数据的定义聚焦在“大“。从表面上看，数据规模的增长的确为处理数据带来了很大的问题。具体来说，在同样时间内获取与以前相同价值的数据变得不可为了。换言之，本质问题是数据的价值密度变
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2024-01-03 10:09:01
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数据分析平台的目标
产品上线有一定流量后都会有数据分析的需求，分析运营状态、用户行为、应用运行情况等等，为产品改进提供数据支撑。但是数据分析可大可小：既可做到只提供概览，也可做到对每条数据的分析；既可只分析业务指标像用户增长情况等，也可能要分析用户行为或者系统参数等。因此，搭建一个数据分析平台之前一定要了解自己的需求才知道要做到什么程度。
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2024-01-14 21:36:13
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1.帕累托分析所谓的帕累托分析即“二八定律”，在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，其余尽管是多数，却是次要的。例如公司要撤销一部分商品时，就可以优先选择撤销次要商品。根据事物的主要特征，进行分类排队，把被分析的对象按照占比分成 A、B、C 三类（可根据实际需求按照不同的比例分成多类），从而分清重点和一般，有区别地确定管理方式。 上图通过组合图综合展现品牌销售额情况。按照0-
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2023-09-08 23:23:39
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