目录什么叫距离变换图算法的实现效果图 引用请标明出去： 距离变换图图在自动驾驶路径规划中最为基础，同时也至关重要，比如A 算法，以及改进的A（混合A*等）算法。其中距离变换是计算机视觉、图像处理和模式识别中的一个重要工具。 什么叫距离变换图针对二值图像（只有背景和目标（前景目标））的一种变换，计算一个图像中非零像素点（前景目标，1）到最近的零像素点（背景，0）的距离（即到零像素点的最短距离
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2022-07-29 15:12:47
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1. 数据仓库基本介绍 英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。 数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。2. 数据仓库的
一个成功的产品离不开精准定位，在大数据时代，企业的精准定位自然离不开数据分析技术。企业如果想要顺利的进入市场，就需要构架大数据战略，通过数据分析了解行业的情况，市场的特征以及用户的需求，从这些方面来看的话，数据分析技术有助于企业的市场定位。 在互联网时代，每天的信息都在增长，这些信息包括企业信息，产品信息，用户信息等，这些信息中提取出来的都是竞争信息，其中都包含着企业的巨大财富
统计分析分为统计描述和统计推断。统计描述是通过绘制统计图、编制统计表、计算统计量等方法来描述数据的分布特征。它是数据分析的基本步骤，也是统计推断的基础。一.描述统计量已知一组试验（或观测）数据为，它可以是从所要研究的对象的总体X中取出的，这n个观测值就构成了一个样本。在某些简单的实际问题中，这n个观测值就是所要研究问题的全体。数据分析的任务是要对这全部n个数据进行分析，提取数据中包含的有用信息。分
前言数据分析是通过明确分析目的，梳理并确定分析逻辑，针对性的收集、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析，提取有用信息和展示结论的过程，是数据科学领域的核心技能。本文从数据分析常用逻辑框架及技术方法出发，结合python项目实战全面解读数据分析，可以系统掌握数据分析的框架套路，快速上手数据分析。一、 数据分析的逻辑 --构建系统的分析维度及指标1.1 PEST分析法PEST分析是指宏观环境的分析，
原创
2021-04-14 10:08:47
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今天给大家分享一波很硬的干货，20张数据分析相关的知识地图，马起来慢慢消化~1、数据分析步骤地图2、数据分析基础知识地图3、数据分析技术知识地图4、数据分析业务流程5、数据分析师能力体系6、数据分析思路体系7、电商数据分析核心主题8、数据科学技能书知识地图9、数据挖掘体系10、python学习路径11、线下店铺数据分析12、小程序数据分析13、用户分析14、用户画像法15、Excel常用公式16、
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2022-07-25 07:57:03
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在进行数据建模之前，我们一般会进行数据探索和描述性分析，发现数据规律及数据之间的相关性，本文主要从检验方法和可视化图形两个方面对不同数据类型的相关性分析方法进行总结，以加强对数据的了解和认识，为建模打下基础。目录一、不同数据类型的相关性总结二、不同数据类型的相关性案例2.1 连续变量 与 连续
高校数据治理发展趋势2019年11月，美国院校研究会、EDUCAUSE和大学商务官员协会三个机构联合发表声明称：数据分析可以解救美国高等教育。 根据某集团的数据显示：单是学生留校率的提高每年就能给大学带来大约100万美元的收入。如果大学扩展数据分析来挖掘他们所掌握的信息财富，他们可以利用这些数据来创新招生、提高机构效率，有效控制成本。 中国高校借助数据分析改进并提升教育教学质量，还是有必要的。
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
探索性数据是一种态度，是对我们相信存在抑或不存在的事物保持灵活的审视。---- EDA 之父 John Tukey Exploratory data analysis is an attitude, a state of flexibility, a willingness to look for those things that we believe are not the
为了便于理解，我们先简单介绍下相关分析，然后按照分析流程顺序，对每一步可能会涉及的问题进行简要说明。 相关分析使用相关分析，通常是研究两个变量的相关性情况。比如学习成绩和听课质量的关系；员工敬业度与薪资的关系等等。 1.数据类型 相关分析的适用范围很广，理论上讲，凡是考察两个变量相关性，都可以叫做相关分析。但依据习惯，我们通常说的相关分析，多指的是两个定量
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2023-08-27 18:24:42
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# 验证性数据分析举例
作为一名刚入行的小白，你可能对“验证性数据分析”这个概念感到陌生。其实，验证性数据分析是一种通过收集数据来验证假设或理论的方法。在这个过程中，我们通常会使用统计学的方法来分析数据，从而得出结论。下面，我将通过一个简单的例子，教你如何实现验证性数据分析。
## 流程概述
首先，我们来梳理一下验证性数据分析的基本流程。以下是一个表格，展示了整个流程的各个步骤：
| 步骤
# PostgreSQL库全量数据分析
在大数据时代，数据分析已经成为企业决策的重要依据。而在各种数据库中，PostgreSQL（简称pg）因其开源特性和强大的功能，成为许多企业的首选。本文将介绍如何进行PostgreSQL库的全量数据分析，并附上相关的代码示例。
## 什么是全量数据分析？
全量数据分析是指针对数据库中所有数据的全面分析。这种分析方式通常用于生成报表、识别数据趋势或者为后续
Python数据分析与应用1.1数据分析概述1.认识数据分析数据分析的概念数据分析的流程了解数据分析应用场景1.客户分析2.营销分析:3.社交媒体分析4.网络安全5.设备管理6.交通物流分析7.欺诈行为检测了解数据分析常用工具2.熟悉Python数据分析的工具了解Python数据分析的优势了解Python数据分析常用类库1. IPython——科学计算标准工具集的组成部分2. NumPy(Num
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2023-08-17 11:35:44
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中小企业管理者经常会提出这样的问题：我们公司不是淘宝、京东、新浪这样的大网站（甚至不是互联网企业），没有那么多用户和流量，我们需要大数据吗？这是一个很有意思的问题。比较幽默的回答就是如果您们是12306.cn，那您们就肯定需要大数据了。要解答这个问题，企业（或其他机构）首先要仔细分析清楚自己的信息现状：1、您现在已经有多少数据量？多少M还是多少G或者已经多少T？2、最大的一张表有多少条记录？几千条
文章目录一、数据导入二、数据清洗简述2.1 缺失值—观察与处理2.1.1 缺失值观察（2种方法）2.1.2 对缺失值进行处理2.1.3 对缺失值进行填充2.2 重复值—观察与处理2.2.1 查看数据中的重复值2.2.2 对重复值进行处理2.2.3 将前面清洗的数据保存为csv格式三、特征观察与处理（重点）3.1 特征观察（重点）3.2 特征处理3.2.1 数值型特征处理—对年龄进行分箱（离散化）
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2023-09-08 09:52:20
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大家好，我是jacky，很高兴继续跟大家分享《MySQL数据分析实战》课程，前面的课程基本上我把MySQL的原理都做了一定的介绍，有好多朋友说学习MySQL是没有逻辑的，其实jacky是非常不认同的，学习是没有捷径的，但一定有规律，学习就是一个总结规律举一反三的过程；对于MySQL来说，只有先了解我们要做什么，我们才能相应的操作，大家说是不是？ 从本节课程开始，到这门课程结束，我们都是围绕SQL
一、数据采集：根据指标要求取数，例如：1. 2. 3.二、数据处理及描述性分析1.基础篇：需要用到的一些基础知识，例如排序、筛选、统计量的计算、汇总等2.基础统计量： 平均数：AVERAGE() &nb
1、运用场景 相关性分析是研究两个或两个以上随机变量间相关关系的统计方法。在数据分析中rd数
原创
2023-01-04 18:05:40
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