如果你刚接触大数据，你可能会觉得这个领域很难以理解，无从下手。近日，Ramesh Dontha在DataConomy上连发两篇文章，扼要而全面地介绍了关于大数据的75个核心术语，这不仅是大数据初学者很好的入门资料，对于高阶从业人员也可以起到查漏补缺的作用。本文先介绍 了25 个基本大数据术语，帮助你温故知新，那么开始吧~01 算法(Algorithm)算法可以理解成一种数学公式或用于进行
数据分析（Data Analysis） 数据分析概念
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。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。
数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。
数据分析与数据挖掘
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2023-08-04 15:06:55
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数据分析的8种方法详解 对于具体的业务场景问题，我们该怎么办呢?我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品 GrowingIO 对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给大家分享这 8 种常见的数据分析方法。 1 数字和趋势 看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。 在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，
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2023-09-14 16:44:46
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时间序列数据分析—概述概述 随着工业界大规模时间序列数据（例如物联网，医疗数字化，智慧城市等领域）的出现和算力的提升，时间序列数据分析的重要性日益凸显。因此伴随着大量时间序列数据被检测和收集，对于基于统计学和机器学习的具有竞争力的分析方法的需求也越来越强。因此在之后的章节中，我们将对时间序列数据分析进行一个全面的探讨。时间序列分析的定义时间序列分析是指从按时间排序的数据点中抽取有价值的总结和统计信
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2023-10-13 16:35:33
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什么是数据分析？对于想要从事数据工作的入行者来说，各种相关的入门数据教学的内容都是大同小异的，这里为大家整理一下相关的读书笔记以及重点。 第一、什么是数据分析 数据分析就利用相关的统计技术以及方法从大量的有序或者无序数据中提取出数据价值，研究数据背后的价值和规律。 第二、数据分析的分类 数据分析主要分为三大类，描述性数据分析
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2024-01-29 01:33:59
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自从AlexNet 神经网络问世以来，Convolutional Neural Network(CNN)是深度学习领域璀璨的明星之一。特别是Computer Vision(CV)领域。基本上CV领域的大多数的任务都是基于CNN神经网络。 当然最近又兴起了GCN。 但是从数学上讲GCN是CNN的一种推广。这个暂时不进行详细的讨论。事实上不仅仅在处理图片这种数据需要用到CNN神经网络。更一般的来说涉及
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2024-04-02 07:03:38
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欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；在创作
新手必知的数据分析概念！
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2021-08-11 15:24:59
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perf 是Linux的一款性能分析工具，能够进行函数级和指令级的热点查找，可以用来分析程序中热点函数的CPU占用率，从而定位性能瓶颈。perf：Performance analysis tools for Linux.系统性能优化通常可以分为两个阶段：性能分析和性能优化。性能分析的目的是查找性能瓶颈、热点代码，分析引发性能问题的原因；基于性能分析，可以进行性能优化，包括：算法优化(空间
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2024-05-08 20:04:11
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今天听了一个数据分析的培训：数据的深度与假象。也没有听太懂，总结几个点分享下：1. 数据的含义只有和人的行为联系起来才有意义；比如苹果手机的销量，是因为其主流用户的想法导致的；2. 简单的，脱离人性的拟合预测是不靠谱的，举例，三星的手机销量一直直线上升，但预测它明年也会上升不太合理；3. 对人群分类进行分析是正确分析的前提，分类的标准包括学历水平，年龄，收入等；不加区别的统计分析，难以得出有意义的
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2024-05-18 11:03:54
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常见名词：一、 数据结构变量（指标、特征、属性、字段）、样本（观测、记录、实验）变量取值类型：字符、数值、时间等变量测量类型：名义、有序、度量二、 数据预处理数据编码及转换（特征重新构造）缺失值填补、异常值识别/处理 （箱盒图识别法）数据去量纲：标准化、规范化数据概化数据集的筛选/合并/拆分/排序
SPSS实现模块：转换--计算变量/重新编码/创建虚拟变量/替换缺失值SPSS实现模块：数据-
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2023-11-21 10:27:37
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一、数据分析概念1.1 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，将他们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。1.2 数据分析包括描述性数据分析（初级数据分析）探索性数据分析（中级数据分析）验证性数据分析（高级数据分析）1.3 企业数据分析的目标进行市场分析和研究把握产品的市场动向指定产品研发和销售计划二、数据分析的三大作用2.1 现状分析告诉你企业的
数据质量可以从八个维度进行衡量，分别是真实性、完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、关联性、及时性。① 真实性：数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务，是一切管理工作的基础。数据的真实性取决于数据采集过程的可控程度高，可追溯情况好，数据的真实性容易得到保障，而可控程度低或者无法追溯，数据造假后无法追溯，则真实性难以保证。② 完整性：数据的完整性是从数
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2023-06-28 16:54:48
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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前言下面分别从这四个方面来带大家了解：第一，做数据分析要精通Python吗？ 第二，数据分析流程是什么？学什么？ 第三，如何培养数据分析思维？ 第四，数据分析书籍推荐一、数据分析要精通Python吗？做数据分析不必精通Python，但至少要掌握Python基础内容。第一步是要了解一些Python的编程基础，知道Python的，什么是向量、列表、数组、字典等等；了解Python的各种函数及模块二、数
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2023-10-17 19:47:09
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用Python处理数据大家都不陌生了，属于常规操作，但常规之下也还是暗藏技巧的，本篇就来分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。一、Pandas ProfilingPandas Profiling提供数据的一个整体报告，是一个帮助我们理解数据的过程。它可以简单快速地对Pandas的数据框数据进行探索性数据分析。其实，Pandas中df.describe()和df.info()函数也可以实现数据探
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2024-08-01 21:11:48
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规划仓储物流系统，第一步是流程环节，更进一步的是数据的收集。 许多供应商为客户提供的更多是流程环节方面的梳理服务，很少对于数据的分析与整理提供服务并纳入到系统的设计当中。 需要注意的是：数据分析的结果并不是直接应用于设计，而是要据此提出设计指标。 其中，有些数据的变化是比较缓慢的，如产品特点、订单结构、品项数、作业方式等；有些却会变化剧烈，如设计指标等。 据
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2023-10-03 15:32:10
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数据分析是指用最适当的分析方法对大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论的过程。在现实生活中，数据分析已经被广泛应用，下面我们就来看看，在不同的场景下，应该用哪种分析方法做出有效分析，以帮助人们作出判断。1、根据手机的相似度判断各自竞争力多维尺度分析根据具有很多维度的样本或变量之间的相似性或非相似性来对其进行分类的一种统计学研究方法，用空间和距离来体现各个点之间的关系，是研究品牌竞争力的常用分析方
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2023-08-24 20:06:57
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