【1】为什么要设计、为什么恰当的软件设计是一种过程、它很重要吗？答：良好的设计，能够使待开发系统更准确地满足客户的需要，同时有更大的可能性满足今后的需求变化，比如 客户业务扩展、技术更新、运行环境的改变等，极大地降低客户运营成本。软件设计有一定的步骤，它的输入是领域模型、用例模型、前景文档、补充需求说明文档等资料。在此基础上，给出初步的架构设计、模块划分、类图。对一些重要的功能模块，通过
转载
2024-07-24 18:41:04
23阅读
今天来说说简单的线性回归，分别是用统计分析包statsmodels和机器学习包sklearn，数据来源是回归数据。 这个例子网上已经写烂了，大家可以自行搜索看看。 某公司在多个媒体渠道上发布了广告，业务人员想了解各媒体的广告费用对产品销售额的影响程度到底如何。 数据结构如下所示： 首先做个相关系数矩阵，看看是不是有相关关系：import pandas as pd
data=pd.read_csv(
转载
2024-09-25 13:46:47
115阅读
[toc] 统计建模与回归分析是机器学习领域的重要分支，用于建立预测模型，以预测某种变量值。这种预测模型通常基于一系列统计学假设和数学方程，以实现对数据的预测。在这篇文章中，我们将介绍统计建模与回归分析的技术原理、实现步骤和应用场景，并提供相关的示例和代码实现。 ## 1. 引言 机器学习是人工智能
原创
2023-06-24 06:54:28
126阅读
零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，
转载
2023-10-10 14:23:03
31阅读
使用java很多年了，但一直都是用它做后台，没有做过前台。在java的构架方面，知道很少（如spring, hibernate），但对java如何做后台，还是有比较深刻的理解，对jdk的源码，也做过很多分析。再次把这些和数据结构有关的东西总结一下，算是对多年使用的java的一个敬意吧。
转载
2023-06-07 09:47:00
103阅读
数据挖掘算法学习笔记汇总 数据挖掘算法（一）–K近邻算法 （KNN） 数据挖掘算法（二）–决策树 数据挖掘算法（三）–logistic回归在介绍logistic回归之前先复习几个基础知识点，有助于后面的理解。基本数学知识点1、对数似然函数若总体X为离散型，其概率分布列为 &
转载
2023-06-07 12:46:16
124阅读
一、需求描述DT时代，数据量呈指数级增长，信息资源爆炸式激增。各行业的决策者已经意识到了数据是的核心资产，并期望对数据进行存储和挖掘以达到资产保值甚至增值的目的。大多数企事业单位在面对海量、异构、实时的大数据时，往往没有足够的技术能力和经验，进行复杂的大数据处理，并支撑多元化的应用。数据分析工具和懂数据分析的人正在成为企事业单位稀缺资源，数据建模工具是数据分析过程中重要的一个环节，自助建模将是数据
转载
2023-09-15 23:12:21
19阅读
数学建模标准流程包括商业理解、数据理解、数据清洗、建立模型、部署应用留个流程，具体如下：
我们将数据建模标准流程转化为可执行可实施部分，那就是以下几个步骤：商业理解即对建模的项目需求和目标进行综合分析，对项目的可行性和数据条件进行评估，对业务进行梳理和深入了解，根据实际情况评估模型建立的价值。以下主要介绍用KNIME（国外比较流行的数据挖掘建模工具，类似于SPSS Modelar工具）工具建立模
转载
2023-09-26 13:42:01
251阅读
目录一、团队课程设计博客链接二、个人负责模块或任务说明三、自己的代码提交记录截图四、自己负责模块或任务详细说明五、课程设计感想(题外话，终于可以用markdown建目录)一、团队课程设计博客链接博客作业教学数据分析系统(From：网络五条狗)二、个人负责模块或任务说明网络爬虫技术，爬所有学生博客作业的分数链接,并用数据库表示三、自己的代码提交记录截图四、自己负责模块或任务详细说明爬去每个人每次作业
转载
2024-01-16 19:11:51
29阅读
因素之间存在着相互依赖又相互制约的关系，通常是复杂的非线性关系。为了分析其相互作用机制，揭示内部规律，可根据理论推导，或对观测数据的分析，或依据实践经验，设计一种模型来代表所研究的对象。模型分析数据分析和模型Codd根据处理数据的范围、用户-分析人员的交互需要、多维分析需求及现有工具的支持等因素,将数据分析模型分为四种模型：1.绝对模型(categorical model); 2.解释模型(exe
转载
2023-06-07 14:09:40
111阅读
大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来
转载
2023-06-07 14:59:53
97阅读
文章目录一、前期准备1.1 载入数据二、模型搭建2.1 模型选择2.2 切割训练集和测试集2.3 模型建立2.4 输出模型预测结果 一、前期准备1、对数数据的本身进行处理，比如数据本身的增删查补，还可以做必要的清洗工作——>得出处理好的数据2、数据分析的目的：运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。第一步：建模，搭建一个预测模型或者其他模型第二步：评估，从这个模型的到结
转载
2023-08-16 10:59:06
82阅读
道1、大数据分析之道1.1、做好数据分析的关键什么是数据分析–传统数据分析与大数据分析 分析方法上，两者没有本质不同。数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所承载的数据量是十分有限的，因此需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的结果供人分析。 对统计学知识的使用重心上，存在较大不同。大数据时代，涌现出大量的个性化匹配场景。 与机器学习模型的关系上，有着本质差别。大数据
转载
2023-10-13 23:19:45
271阅读
Python数据分析Python基础常用操作符算术操作符：赋值操作符比较操作符逻辑操作符其他运算符变量和赋值数据类型和转换print()函数条件语句if语句assert 关键词循环语句for循环range()函数enumerate()函数其他语句异常处理Python标准异常总结Python标准警告总结try-except语句try - except - finally 语句try-except-
转载
2023-06-19 17:46:20
166阅读
1.双变量相关分析1.1理论基础1.2简单散点图的绘制介绍1.3相关性分析1.4分析相关性结果2.简单线性回归分析2.1简单概括2.2分析过程2.3结果分析3.曲线回归分析3.1问题介绍3.2分析过程3.3结果分析
提示：DS C君认为的难度：C<A<B，开放度：B<A<C 。A题：无人机定点投放问题这道题是传统的物理类题目，基本每次建模竞赛都会有。由于这道题目并未给明数据，所以数据获取和搜集资料是前期最重要的工作。可以使用到模拟仿真来进行求解。这道题目由于太过公式化，存在最优解。如果你要参加国赛，选择这道题不会有很好的训练效果。寻找因素之间的关系可以用的方法为：1相关性分析：通过计算
一、分析背景
根据小红书的部分用户数据以及消费行为数据，使用Python建立线性回归模型，找到对用户消费影响较大的因素，预测用户的消费金额变化。根据模型，确定销售额较高用户的相关特征，并由此提出营销方案建议。
二、数据分析的流程
数据分析的整体流程如图所示：
(一)数据概况分析
1、调用基本包和读取数据
import pandas as pd
import seaborn as sns
impor
转载
2023-08-09 19:35:02
133阅读
线性回归需求：从文件读取数据对，计算回归函数及系数实现1：commons.math的SimpleRegression，定义函数getData从文件读取数据返回SimpleRegression类 1 import java.io.File; 2 import java.io.FileNotFoundException; 3 import java.util.Scanner; 4 import org
转载
2021-04-22 10:11:45
1690阅读
2评论
在之前我们给大家讲了讲什么是数据分析以及数据分析的目的，数据分析就是通过使用合适的方法进行统计，统计也不是随随便便的统计的，需要找对方法。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。而数据分析的目的就是通过分析数据找到企业未来的发展情况。今天就给大家讲一下如何分析数据分析。那么如何进行数据分析？首先我们需要进行数据建模。数
转载
2023-08-10 09:31:34
89阅读
提示：本文是基于excel，对数据进行分析目录前言一、Excel数据处理1、缺失值和空值的处理2、去除重复值 3、异常值的处理4、数据标准化二、建模1、一元线性回归：2、多元回归总结前言excel的数据分析功能很强大，其中就包含了数据据预处理，数据分析，对数据进行建模等功能。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、Excel数据处理1、缺失值和空值的处理如图所示，指标缺失了一个
转载
2023-08-28 19:31:54
601阅读
