今天的任务是阅读数据分析的概述，老师的建议是带着问题去学习，今天的任务结束之后，我要能回答为什么学习数据分析。所以，为了更好地记录我今天的学习，我决定边学边写博客。那么，开始吧！ 一、数据分析的含义、作用和分类。 数据分析就是一个基于一定目的，有目的地收集、整理、加工和分析数据，从数据中提炼出有用信息的一个过程。&nb
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2024-01-16 04:22:50
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本书的缘起与成书过程大数据经过分析能够产生高价值，这无疑已在大数据火爆的今天成为共识，从而使得大数据分析在 “大数据+” 涉及的领域（如工业、医疗、农业、教育等）有了广泛的应用。大数据分析的相关知识不仅是大数据行业的从业人员应该必备的，也是和大数据相关的各行各业的从业者需要了解的。然而，人们对大数据分析的解读有多个不同方面。从 “分析” 的角度解读，大数据分析可以看作统计分析的延伸；从 “数据”
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2024-01-31 18:31:38
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《ChatGPT 数据分析实践》——人人都是数据分析高手！
在使用机器学习算法进行分类预测的过程中，往往最困难的部分在于如何提高模型预测的准确率。有时候当我们辛辛苦苦准备了数据集，进行了繁琐的数据预处理，编码，提交到集群完成了模型训练之后，忽然发现预测的准确率低到让人无语，笔者曾经遇到过进行0,1分类，结果训练出来的模型准确率是51.8%，这和人工随机分类几乎没有差别，非常令人沮丧。往往在这个时候，才是数据分析真正开始的时候，数据工程师才会真正回来审视数据
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2023-08-10 14:21:02
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数据分析认知课（六）：数据增长实验实例我的学习心得：做增长，是数据分析师最好的立功方式1.虚假的数据增长最为现实的问题没数据。2.最基础的增长模型店铺上新品（上新前，上新中、上新后）3.考虑增长基础店铺不能随机找，得提前做好筛选4.考虑增长周期淡季、旺季5.考虑增长落地考虑业务落地动作部分同学心得：这个案例主要是通过数据设计增长实验。如何设计增长实验？ 1.虚假的数据增长 2.最基础的增长模型 3
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2023-09-05 10:39:39
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当今企业可以收集客户在互联网使用过程中的各种数据。这些信息可能包括移动应用使用情况、网络点击、社交媒体互动等，所有这些数据构成了其所有者独特的数据使用轨迹。然而，就在不久之前，客户分享诸如什么时候醒来，早餐吃什么，去哪里度假等信息的想法至少还是一件令人奇怪的事情。 客户的社交规则确实有所改变，其结果是期望也在升级。本文将概述企业可以从数据和分析
大数据多维分析平台的实践一、 大数据多维分析平台搭建的初心随着公司业务量的增长，基于传统关系型数据库搭建的各种报表查询分析系统，性能下降明显。同时由于大数据平台的的日趋完善，实时的核心业务数据逐步进入大数据平台。数据进入了大数据平台，相伴而来的是各种业务需求，这里主要聚焦在如何高效稳定的基于大数据平台的数据进行查询。通过分析，我们面临的挑战如下：亿级别表下任意维度和时间跨度的高效的统计
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2023-11-12 18:57:55
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1.5 全书概览本书将较为全面地描述大数据分析的模型、技术、实现与应用。其中第2～7章介绍大数据分析模型，包括关联分析模型、分类分析模型、聚类分析模型、结构分析模型和文本分析模型；第8～11章介绍大数据分析相关的技术，包括大数据预处理、特征选择和降维方法、面向大数据的数据仓库和大数据分析算法。第12～14章介绍三种用于实现大数据分析算法的平台，分别是大数据计算平台、流式计算平台和大图计
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2024-01-11 13:30:27
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学习重在与理论在实践中的运用，数据分析更为如此。而我们所知的数据分析包括很多的理论知识，简单的有统计学中的参数与非参，复杂的有机器学习中的神经网络和支持向量机。在学习的过程中我们不可能在一开始就把这些理论全部弄清楚，需要理论与实践反反复复的去磨，才能把这些融汇贯通。比如说学习一些统计学理论，我们从刚开始的数据分类开始学，一章一章的学到多元线性回归，这算基础统计学的理论学习完成了。但是我们真的会进行
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2023-09-05 10:39:42
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一.前言数据分析是为了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数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当的策略与行动在统计学领域，有些学者将数据分析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：常见的方法有对比分析法，交叉分析法，学习与
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2024-08-26 09:44:12
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文章目录一、入门数据分析1.大数据时代的基本面2.数据分析师职业前景3.成为数据分析师之路二、Python的安装与环境配置1.Python版本2.不同系统安装Python3.环境变量配置4.安装pip5.集成开发环境选择三、Anaconda的介绍与安装1.Anaconda是什么2.下载和安装Anaconda3.conda工具的介绍和包管理四、Jupyter Notebook1.Jupyter N
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2024-04-19 12:32:12
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Excel是数据分析中最常用的工具，本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理 ，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何通过python完成数据生成和导入，数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类 汇总，透视等最常见
摘要：在12月7日召开的云栖大会苏州峰会上，杭州数心网络科技有限公司的副总陈强为我们带来了“跨越鸿沟-工业大数据的实践与思考”的演讲，分享了从工业测试数据视角看工业大数据未来所遇到的机遇与挑战，对综合机电一体化技术、DIAdem、TDM测试数据管理系统、风洞实验数据管理系统、核电管道泄漏远程在线监测系统进行了介绍。 以下为精彩视频内容整理：发展背景在工业发展的阶段，可以分为四个时期： 在
数据分析就是对数据分析，具体的说，就是运用适当的统计方法和工具，对数据进行处理和分析，提取有价值的信息；数据挖掘是从大量数据中，通过统计学、机器学习等方法，挖掘出未知的、有价值的信息，找到隐藏的规则。从本篇文章开始，我会持续更新数据分析与挖掘入门的系列文章。搭建python开发平台为什么选择python语言？A:Python是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构，并且能够用简
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2024-01-22 21:17:54
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上篇中，我们对比了各种方式下的爬虫效率，并得到了安居客平台杭州的二手房数据3000条。今天，以此3000条数据为对象，我们尝试应用Pandas、Matplotlib和Pyecharts...
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2022-08-22 10:28:58
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原文链接：http://click.aliyun.com/m/13919/ 从游戏发展的角度来看，不管是端游、页游，还是现在发展迅猛的手游，其生命周期与盈利情况都与数据分析能力息息相关。同时数据分析对游戏的运维也起到了至关重要的作用。精确的数据分析有助于在做游戏运营时推出合理的新手引导，在及时的渠道推广和丰富的消费场景设计，这些将极大地影响游戏玩家对游戏的关注度，从而延长游戏的生命周期，并从中更好
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2017-03-16 17:38:42
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文章目录8.3. 语言模型和数据集8.3.1. 学习语言模型8.3.2. 马尔可夫模型与n元语法8.3.3. 自然语言统计8.3.4. 读取长序列数据8.3.4.1. 随机采样8.3.4.2. 顺序分区8.3.5. 小结 8.3. 语言模型和数据集在给定这样的文本序列时，语言模型（language model）的目标是估计序列的联合概率. 一个理想的语言模型就能够基于模型本身生成自然文本。8.3
# 数据分析实践主要内容
数据分析是现代数据驱动决策的重要组成部分，对于数据分析初学者来说，掌握数据分析的流程和相关工具是必要的。本文将为你提供一个关于数据分析实践的详细指南，包含流程、每一步需要做的事情以及示例代码。
## 数据分析流程
数据分析的流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据获取 | 收集并导入数据 |
| 2. 数
课程简介:Python数据分析基础与实践Python数据分析实践课程Python视频教程----------------------课程目录------------------------------├<章节1Python概况>├<章节2Python安装>├<章节3数据准备>├<章节4数据处理>├<章节5数据可视化>├<章节6网页数
原创
2018-07-26 14:39:06
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1.HDFS-HA架构原理介绍hadoop2.x之后，Clouera提出了QJM/Qurom Journal Manager，这是一个基于Paxos算法实现的HDFS HA方案，它给出了一种较好的解决思路和方案,示意图如下：1）基本原理就是用2N+1台 JN 存储EditLog，每次写数据操作有大多数（>=N+1）返回成功时即认为该次写成功，数据不会丢失了。当然这个算法所能容忍的是最多有N台
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2023-10-30 20:55:15
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