数据分析之决策树ID3算法什么是分类算法？ 分类算法跟之前的聚类都是让不同对象个体划分到不同的组中的。但是分类不同之处在于类别在运算之前就已经是确定的。 分类是根据训练数据集合，结合某种分类算法，比如这篇讲的ID3算法来生成最终的分类规则，这样当提供一个对象的时候我们可以根据它们的特征将其划分到某个分组中。 决策树ID3算法是分类中的经典算法，决策树的每一层节点依照某一确定程度比较高的属性向
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2024-01-16 15:34:50
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1 、sum（）函数求和语法是 SUM(number1,[number2],…)2 、sumif（）函数条件求和sumif函数语法是：=SUMIF(range，criteria，sum_range) sumif函数的参数如下： 第一个参数：Range为条件区域，用于条件判断的单元格区域。 第二个参数：Criteria是求和条件，由数字、逻辑表达式等组成的判定条件。 第三个参数：Sum_range
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2023-05-23 13:41:21
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1.数据分析可划分为： 描述性数据分析、 探索性数据分析 、 验证性数据分析。 描述性数据分析属于初级数据分析，我们平时用到或者应用的主要就是这个层面， 探索性分析属于高级数据分析，一般我们处理分析数据的时候，要求得到相关需求的结果，在可控范围内，而探索性分析更加注重于在处理分析数据的时候，得到一些新的结果，甚至有些时候的探索性分析从开始就没有去固化它的结果，而是要求这些结果的
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2024-01-13 07:48:07
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ZD至顶网软件频道消息：在和客户的沟通中，我们经常会被问到：为什么我们酒店每年拼了命维持住一定的出租率甚至有时还有些提高，但是最终却发现酒店的收入不升反降？如果酒店已经能够达到一个比较高的出租率的话，那么收益管理到底还怎么能帮助酒店继续提高收益呢？为了能够帮助客户寻找提升收益的机会，我们尝试着让客户利用系统的数据对酒店的业务情况进行分析，却发现这些数据中连一些最基本的信息都不够完整。比如，酒店有多
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2024-01-16 05:20:00
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对于大部分人来讲，大数据离我们的生活还是很遥远的，但它的威力却已经无处不在了。如今，我们只有理解大数据并借助其优势做出决策，才能发挥它的巨大作用。今天就由千锋大数据开发培训的讲师来为大家讲一下大数据的类型。 交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录
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2023-11-03 11:21:39
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Evernote Export 分类数据分析与卡方统计量统计数据的类型有：分类数据、顺序数据和数值型数据，分类数据是对事物进行分类的结果，其特征是，结果虽然是用数值显示，但是不同的数值描述了调查对象的不同特征。对分类数据进行分析的统计方法主要是利用卡方分布，又称卡方检验。卡方检验的应用主要表现在：1.拟合优度检验--一个变量的检验2.独立向检验(列联表是进行独立性检验的重要工具)--两个变量之间的
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2023-09-08 12:15:37
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2023-11-15 10:11:44
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大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 那什么是大数据分析呢? 1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预
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2023-07-18 16:52:51
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Python 为数据分析和机器学习提供诸多工具, anaconda 是其中一个著名的科学计算发行版, 包括近200多个工具包, 常见的有 numpy, scipy, pandas, ipython, matplotlib, sklearn 等等conda 是它的一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并
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2024-01-09 12:56:13
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互联网为我们的生活增添了不少色彩，提高了我们的生活质量，越来越多的互联网技术融入我们的生活中，还把人类带进了大数据时代，比如大数据可视化、AI智能等等。这些可以提升我们的生产、交易、融资和流通等各个环节的效率，其中在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。
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2023-08-10 10:56:02
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前言今天，Python已经成为每个人首选的语言，特别是当它涉及到无处不在的数据时。在数据分析、可视化、数据挖掘等方面，它从未让任何人失望。它的广大用户的唯一目的是它的外行人的语言，这使它很容易执行各种任务，这是它在过去几年获得流行的原因。作为一种开放源码的编程语言，Python还构建了大量的库，这些库非常适合CPDA数据分析师的工作，这使他们能够毫无麻烦地执行几乎任何任务。Top-5-Python
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2023-11-16 14:39:51
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传统的医疗服务是一个被动型的服务产业，当参与者有了疾病，或者是有了不舒适的体感，才会去体检中心或者医院做检测，用高精度的仪器对身体进行分析，来判断疾病形成的原因给出诊断，并给出相应的治疗建议。 但随着 大数据处理技术的进步，通过智能硬件，在家庭环境中连续采集用户体征数据，不但可以对用户的身体基本指标进行分析，也是对未来健康风险的一个主动预警。 所以，围绕着体征数据的采集，并且对相应波动规
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2024-01-01 16:54:31
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一、大数据分析介绍与移植环境1.大数据分析什么是大数据 大数据是一个术语，用来描述这样的一种数据集，它极其庞大、复杂，以至于传统的数据处理应用程序难以应付。术语大数据通常指的是应用预测分析，用户行为分析，或者某些其他从数据中提取有价值信息的高级数据分析方法，并不是专指某种特定规模的数据集（维基百科）大数据的特征 多样性（Variety）:大数据的异构和多样性；很多不同的形式（文本、图像、视频、机械
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2023-11-11 14:36:21
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随着数据量越来越大，维度越来越多，交互难度越来越大，技术难度越来越大，以人为主，逐步向机器为主，用户专业程度逐步提升，门槛越来越高。企业对数据、效率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的平台。大数据技术在各个领域都有不同程度的应用，而今天我们就一起来了解和学习一下，大数据分析过程都包含了哪些内容。 大数据分析过程都包含了哪些内容 1、采集
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2023-08-21 17:05:11
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信息化时代的高速发展为企业带来了丰厚的效益，在数据发展的背后，造就了一批从事于数据分析的专业人员，挖掘数据背后的价值，为企业发展带来强有力的数据支持。很多人都在说大数据，什么是大数据呢，大数据分析又是什么，大数据分析有哪些方面，下面我将一一展开说明。大数据大数据是无形的，无法使用常规的工具进行获取、管理和处理的数据集合。其具有数据量大、速度快、类型多、价值、真实性等特点。正是因为它的海量性，造就了
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2023-08-08 14:57:38
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我们会发生各种极有可能出现的混淆，数据抽取之后“迷恋”于数字，脑子里没有分析的目标，自己的局限影响指标选择......当分析数据的时候我们都很容易犯错。不过，用户体验团队需要用户行为的准确画像，你就要记下分析数据(用户体验分析)时最常见的几个错误，或者说读数据时几个最大的失误。这些都与对用户行为进行错误的假设有关，然后你就会发现：较小的数字通常表示负面信号如果数据结果表明有一个相关性，那么肯定存在
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2024-01-16 06:29:54
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通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、Oracle、SQL Server、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。大数据时代初期，随
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2024-06-07 17:54:29
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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
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2024-01-13 20:01:43
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
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2024-01-16 00:39:18
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自我介绍在大学期间主要学习一些数据分析的课程例如，统计学，多元统计学，数据挖掘，matalb，R语言统计分析，时间序列分析，也参加了几次数学建模竞赛。对数据分析也有些了解。 实习时进了一家大数据公司，实习岗位为数据分析，主要为业务方面的数据分析。工作方面： 一、取数机器人，利用程序员开发的大数据平台的接口（一些封装的API）提取数据。 二、利用这些数据分析业务的异常点，利用SPSS、R语言和统计方
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2024-01-28 01:11:42
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