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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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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在数据分析领域，掌握一系列技术和工具是非常重要的。以下是一些关键技术和技能，它们对于成为一名成功的数据分析师至关重要：统计
原创
2024-04-24 10:29:22
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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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# 正相关数据分析
## 简介
在数据分析领域，我们经常需要研究变量之间的关系。其中，正相关关系是指两个变量的值呈现出同步增长或同步减少的趋势。本文将介绍如何进行正相关数据分析，帮助刚入行的开发者快速掌握这一技能。
## 流程概述
下面是进行正相关数据分析的具体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 计算相关
原创
2023-09-15 16:19:08
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# 数据分析相关思维
在当今这个信息化高速发展的时代，数据分析已成为各行业决策的重要依据。通过数据分析，我们不仅能够揭示隐藏在数据背后的规律，还能为未来的决策提供理性支持。本文将探讨数据分析的相关思维，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## 数据分析思维框架
数据分析的过程可以划分为几个主要步骤：
1. **问题定义**：明确需要解决的问题。
2. **数据收集**：收集与问题相关的数据
# 数据分析相关原则
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习实现数据分析相关原则。数据分析是一个重要的技能，可以帮助我们从数据中发现规律和趋势，为决策提供支持。在这篇文章中，我将向你介绍数据分析的流程和每一步需要做的事情。
## 数据分析流程
为了更好地理解数据分析的流程，我们可以用一张旅行图来展示。让我们看一下下面这张旅行图：
```mermaid
journey
原创
2024-06-07 05:54:21
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第六章：视频分析本章节你将学习Meanshift和Camshift、光流和背景消除等OpenCV视频分析的相关内容。一、Meanshift和Camshift目标：本章节你需要学习以下内容:*我们将学习Meanshift和Camshift算法来查找和跟踪视频中的对象。1、MeanshiftMeanshift 算法的基本原理是和很简单的。假设我们有一堆点（比如直方图反向投影得到的点），和一个小的圆形窗
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2024-08-27 09:55:38
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数据分析有极广泛的应用范围，这是一个扫盲贴。典型的数据分析可能包含以下三个步：1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析，通常
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2023-08-24 11:10:47
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为了认真学习还是需要写写博客来记录和督促自己的学习过程。对于数据分析的学习目标用一张网图来表示吧： 然后是数据分析所需要学习的知识结构图，用知乎大V王知无的图： 这是一个大框架，但是我的学习是很有目的性的，不仅仅是针对技术层面的学习，而是要针对特定问题的分析，数据只是一个方面的支撑。所以，在学习时需要多结合实例，更加需要锻炼的是思维能力。这样你不但可以成为一名数据科学家，而且能够更加接地气，针对问
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2024-01-16 06:46:28
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目录题目任务 1 数据处理与分析任务 2 数据可视化分析任务 3 自动售货机画像任务一任务二任务2.1任务2.2任务2.3任务2.4任务2.5 题目任务 1 数据处理与分析任务 1. 1 根据附件 1 中的数据，提取每台售货机对应的销售数据，保存 在 CSV 文件中，文件名分别为“task1-1A. csv”、“task1-1B. csv”、…、 task1-21E. csv”。任务
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2024-01-11 13:52:36
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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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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
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2024-01-30 07:25:55
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1、如何做好数据分析？分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你的商业意识、数据分析思维、技能得到提升，广积粮，缓称王，实现厚积而薄发。 2、如何做好数据挖掘？数据挖掘和数据分析在我认为，都是实现数据价值的“工具”、“方式”。数据挖掘相对于数据分析来说，入门门槛会
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2023-12-08 23:52:00
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首先，从技术体系结构上来看，当前的大数据技术已经趋于成熟了，在数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等方面，已经形成了一整套技术框架，相关的技术生态也在不断完善当中。当前大型科技公司也开始逐渐形成自己的大数据平台，不同平台也都有自身的技术特点，总的来说，当前在技术上已经为大数据的行业应用创新奠定了基础。从大数据的生态体系来看，大数据领域的产业链正在逐渐形成和完善，行业内逐渐形成了一定的行业分工，比
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2024-01-01 16:50:35
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为什么你的数据分析成果总是难以落地？数据分析的价值总是远远低于预期？相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。本人先后在电力、军工、金融等行业担任数据分析师，有多年行业经验。从平时的工作中总结出以下六个数据分析时要注意的原则，希望能对大家有所帮助。 1、遵循数据分析标准流程 数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析最终的结果更加准确，
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2024-01-16 16:39:27
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