PAGEPAGE 2数值分析的重要性数值分析是帮助科研人员了解和进行有效科学计算的桥梁，也是现代科学计算的基础，其理论性和实用性都很强。数值分析的核心是算法构造和误差分析，与理论数学立足准确追求准确结果不同的是，数值分析是立足近似追求“可用”结果。它面对有误差的原始数据，采用近似方法来获得满足精度要求的近似结果。这种近似处理技术是解决实际问题的重要手段之一。此外，数值分析含有丰富的科学研究方法和创
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2024-01-26 09:19:23
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目前，物联网，人工智能，大数据，数据分析的不断发展让各行各业积累了很多数据，特别是在现在这个互联网的时代，数据一直在逐渐增大。但是某些数据对各自的企业是否有用，是否重要，这就需要判断，这也就逐渐形成数据分析这个行业，但是初入数据行业的小白估计还不清楚数据分析和数据挖掘，Smartbi知道会有很多人混淆这两者，所以现在就来为各位讲讲这两者的区别。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
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2024-01-26 12:33:57
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作者 | ODSC翻译 | Lemon来源 | Medium数据分析和数据科学的四个时代巴布森学院，哈佛商学院和麻省理工学院斯隆管理学院的托马斯达文波特教授在波士顿2017年东部开放数据科学大会上发表了关于数据分析历史的主题演讲，题目是分析和数据科学的四个时代。达文波教授的演讲涵盖了从商业角度看数据分析的范围，从20世纪70年代开始到现代，将实践分为四个主要时代。与生物学，化学和其他学科的悠久历史
原创
2021-01-21 16:18:20
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最近发现很多人讨论BI数据分析，今天给大家全面介绍下BI数据分析相关的信息。首先给大家科普一下，什么是BI分析。BI分析其实是指通过BI分析工具，对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、处理和分析，以提供有价值的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解业务运营状况，制定更明智的战略和决策。那BI分析可以让企业管理者和决策者了解哪些信息？（1）战略目标的实现情况BI数据分析可以帮助企业管理者和决策者
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2023-08-01 16:20:41
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数据分析的概念 什么是数据分析 就是从现有的数据中挖掘出价值 数据分析应用领域 商品推荐 eg：在淘宝上搜索了一款商品之后 接下来会疯狂给推荐相关的产品 相关产品 量化交易 股票 期货 等数据分析 短视频推送 抖音 今日头条等短视频推荐 数据分析是未来所有公司不可或缺的岗位，目前社会上获取数据的方式 ...
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2021-10-12 15:29:00
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一、用于数据分析、科学计算与可视化的扩展模块主要有：numpy、scipy、pandas、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV。1.numpy模块：科学计算包，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成、并可与C++ /Fortran语言无缝结合。Pyth
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2024-06-13 20:53:56
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百科是这样定义数据挖掘和数据分析的。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研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。数
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2024-01-26 12:55:55
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数据科学家和数据分析师的区别在哪儿？数据科学家和数据分析师在所用编程语言、平台/工具，以及所解决的问题方面都有共同之处。这些工具包括但不限于SQL、Tableau，以及相似的分析流程，定义问题、分析数据和输出结果；一部分差异在分析的自动化上，数据科学家专注于使用Python等语言编写算法，进行自动化分析和预测;而数据分析师则使用静态的或者过往的数据，在某些情况下会使用Tableau和SQL等工
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2024-01-25 22:18:00
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需求分析和数据分析有什么区别 1.概念不同 需求分析也称为软件需求分析、系统需求分析或需求分析工程等，是开发人员经过深入细致的调研和分析，准确理解用户和项目的功能、性能、可靠性等具体要求，将用户非形式的需求表述转化为完整的需求定义，从而确定系统必须做什么的过程。 需求分析是软件计划阶段的重要活动，也是软件生存周期中的一个重要环节，该阶段是分析系统在功能上需要“实现什么”，而不是考虑如何去“实现
注：下面视频的编号与文章的章节对应，比如02.03中02对应的是第2章，03是这一章录制的第3个视频，依次类推，下面不再赘述。上下拉动翻看整个目录01.01. SQL背景介绍02.01. 创建和使用MySQL02.02. 创建和使用MySQL：创建表02.03. 创建和使用MySQL：操作与修改表02.04. 创建和使用MySQL：大致错误的语句情况03.01. 查询入门：查询机制、select子
第1章 MapReduce概述1.1 MapReduce定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。 MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运真程序，并发运行在一个Hadoop集群上。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点1.MapReduce易于编程它简单的实现一些接口，
javase基础数据类型与变量数据类型分为简单数据类型（基本类型）和复合数据类型（引用类型），String属于引用类型装箱是将基本类型装换成引用类型的过程；拆箱就是将引用类型转换成值类型的过程；自动装箱是Java编译器在基本数据类型和对应的对象包装类型之间做的一个转化。比如：把int转化成Integer，double转化成Double，等等。反之就是自动拆箱。为什么要进行拆箱和装箱？Java是一种
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2024-08-14 12:20:03
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Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据
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2023-08-09 15:46:47
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# 如何实现“数据科学家和数据分析师的需求”
## 流程图：
```mermaid
gantt
title 数据科学家和数据分析师需求实现流程
section 数据科学家和数据分析师需求
分析需求: done, 2022-01-01, 7d
数据收集: done, after 分析需求, 5d
数据清洗: done, after
原创
2024-04-29 03:30:12
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### 大数据分析和数据建模入门指南
#### 流程概述
首先，我们来看一下整个“大数据分析和数据建模”的流程。通过以下表格展示每个步骤的详细内容。
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据探索分析 |
| 4 | 数据建模 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 结果可视化 |
#### 具体步骤及代码
原创
2024-03-16 06:12:59
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# 教学文档：实现数据结构和数据分析的完整流程
在数据科学的世界中，数据结构和数据分析是至关重要的环节。作为一名刚入行的小白，建立扎实的基础将帮助你在未来的开发中发挥更好的能力。本文将为你概述数据结构和数据分析的流程，并逐步介绍每一步所需的代码和相关解释。
## 一、数据结构和数据分析的流程
以下是实现数据结构和数据分析的基本流程：
| 步骤 | 描述
相信大家都知道数据分析和数据挖掘的概念，但是你知道数据分析和数据挖掘的基础是什么吗？今日小编就和大家一起来了解一下数据分析、数据挖掘基础——数据采集。数据采集是数据分析、挖掘的一个环节，在数据处理过程中是非常基本和重要的，但经常被忽视。但再好的分析原理、建模算法，没有高质量的数据都是没有用的。以下小编将介绍数据采集的概念、基本特征和企业在数据采集过程中面临的主要问题这几个方面，来为大家介绍数据采集
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2023-08-01 20:34:30
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随着数据时代的到来，各行各业的经营发展开始注重数据分析思维。通过数据，我们可以了解产品的好坏、用户的喜爱程度，从而用数据去解决产品存在的问题。数据分析更多的是基于业务背景来解读数据，把隐藏在数据背后的问题总结出来，发现其中最有价值的东西，再加以优化。在提炼数据的整个过程中，人是主观的，而数据是客观的。同样的数据但不同人解读出来的结果肯定是不一样，但结论的本身并没有错。那么我们做电商数据分析师常用的
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2024-01-16 16:35:55
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数据采集和数据分析系统是现代社会中非常重要的工具之一。随着互联网和物联网的快速发展，大量的数据被生成和收集，这些数据对于决策和预测具有重要意义。数据采集和数据分析系统通过采集、存储和分析这些数据，帮助企业和个人做出更准确的决策和预测。
数据采集是数据分析的基础。在采集数据之前，我们需要确定我们想要采集哪些数据，以及采集的目的是什么。比如，我们想要采集一家电商网站的用户购买记录，以便分析用户的购买
原创
2023-10-24 14:26:19
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在"新基础设施"和疫情等外部因素的推动下，数字化转型正对越来越多的行业而言变得重要且紧急。如何更好地利用数据已经成为企业数字化转型的关键，因此数据治理变得越来越重要。 数据治理的目的 确保企业数据的质量，可用性，可集成性，安全性和易用性。数据是公司的资产，组织必须从中获取业务价值，最大程度地降低风险并寻求方法进一步开发和利用数据，而这一切就是数据治理需要完成的工作，
