摘要： 创建数据集是报表分析的基础，合理建模可以达到事半功倍的效果哦！产品核心流程第二步为创建数据集，进行数据建模，如果说数据是海，那么创建数据集并合理建模就是划船的浆，有了浆才能在数据的海洋里畅游。目前创建数据集有两种方式：（1）数据表直接创建数据集 （2）通过自定义sql创建数据集，以实现初步建模。创建数据集：（1）直接新建数据集：如下图，在数据源列表页，找到目标表，点击创建数据集按钮并选择
转载
2023-09-27 19:53:26
84阅读
这一章我们要做的就是使用数据，我们做数据分析的目的也就是，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。那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的模型是不是足够的可靠，那么就需要评估这个模型。我们拥有的泰坦尼克号的数据集，那么我们这次的目的就是，完成泰坦尼克号存活预测这个任务。import pandas as pd
import
转载
2024-02-02 12:09:36
44阅读
对于刚刚接触数据分析的人来说，经常会有这样的困惑和疑问：数据分析究竟难不难？难的话难在哪？为什么有时候作分析不知道从何下手，只能眉毛胡子一把抓？其实就连我这种已经在数据分析行业浸淫十几年的老油条，有时候做起分析来也会手忙脚乱，根本原因就在于没有抓住数据分析的本质，我们是为了用大量数据去分析、解释和预测基于数据的事实，你首先要明白自己做数据分析的目的是什么，是为了描述事件分析？还是为了预测？又或者是
转载
2023-09-27 13:53:24
6阅读
建模 1.建模标准 ①处理完前面的数据我们就得到建模数据，下一步是选择合适模型。 ②在进行模型选择之前我们需要先知道数据集最终是进行监督学习还是无监督学习。 ③模型的选择一方面是通过我们的任务来决定的。 ④除了根据我们任务来选择模型外，还可以根据数据样本量以及特征的稀疏性来决定。 ⑤刚开始我们总是先尝试使用一个基本的模型来作为其baseline，进而再训练其他模型做对比，最终选择泛化能力或性能比较
转载
2023-08-08 10:48:24
217阅读
1、业务理解最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求，同时将这个只是转化为数据挖掘问题的定义和完成目标的初步计划。2、数据理解数据理解阶段从初始数据收集开始，通过一些活动的处理，目的是熟悉数据，识别数据的质量问题，首次发现数据的内部属性，或是探测引起兴趣的子集去形成隐含信息的假设3、数据准备数据准备阶段包括从未处理数据中构造最终数据集的所有活动。这些数据将是模型工具的输入值。这个阶段的任
转载
2023-10-09 22:58:56
72阅读
# Python模型建立简介
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于数据科学和机器学习领域。在Python中，我们可以使用各种库和框架来构建和训练各种机器学习模型。本文将介绍如何使用Python建立一个简单的线性回归模型。
## 什么是线性回归模型？
线性回归是一种用于建立连续数值预测模型的方法。它通过寻找最佳拟合线来建立自变量（输入）和因变量（输出）之间的关系。线性回
原创
2023-08-01 17:08:27
87阅读
# 初学者指南：如何用Python建立模型
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python建立模型感到困惑。别担心，这篇文章将带你一步步了解整个过程。我们将从基本的流程开始，然后详细解释每一步需要做什么，以及需要使用的每一条代码。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定问题和目标 |
| 2 |
原创
2024-07-24 08:18:31
52阅读
# 大数据分析与分析模型建立入门指南
作为一名刚入行的小白，接触大数据分析和模型建立可能会让你感到有些无从下手。下面，我们将逐步介绍这一过程，包括重要的步骤、所需的工具和代码示例。通过这些内容，你将更清楚如何进行大数据分析及分析模型的建立。
## 一、整体流程概述
在开始任何大数据分析项目之前，了解整体流程是非常重要的。下面是一张简洁的流程图，展示了完成大数据分析与模型建立的主要步骤。
|
深度学习框架搭建模版 文章目录深度学习框架搭建模版一、框架搭建四部曲1.导入包2.定义类和函数3.定义网络层4.实例化网络二、完整代码三、运行结果 一、框架搭建四部曲1.导入包首先是导入包因为使用的是pytorch框架所以倒入torch相关包，summary是可以获得自己搭建模型的参数、各层特征图大小、以及各层的参数所占内存的包作用效果如p2；安装方法：pip install torchsumma
转载
2023-09-14 23:50:07
135阅读
一、什么是模块？Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。（模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。）简单的说：模块就是包含函数（对象）的文件。二、为什么要创建模块？首先，直接回答这个问题，为什么要创建和使用模块？———为了更好的共享代码，即为了代码的重用。当然我们可以在代码基中需要的地方通过复
转载
2023-08-09 15:46:08
147阅读
# 数据分析模型建立算法指南
## 引言
在数据科学的领域，数据分析和模型建立是至关重要的环节。对于刚入行的小白来说，了解整个流程以及如何编写代码是一个重要的技能。本文将详细介绍数据分析的整体流程，并逐步指导如何建立模型。
## 整体流程
下面是数据分析的基本流程，包含了每一步的主要任务。我们将通过表格的形式清晰展示。
| 步骤 | 描述
经过前面的学习，可以对数据本身进行增删查补、清理等处理，那么下面就要开始使用处理好的数据，数据分析的目的也就是运用数据以及结合业务来得到某些结果。分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；得到模型结果后，要分析模型是不是足够可靠，即进行模型评估。针对泰坦尼克号数据集，数据分析目的就是完成泰坦尼克号存活预测的任务。目录一、建立模型1.切割训练集和测试集2.模型创建3.输出模型预测结果二、模
# 如何建立数据分析模型
数据分析模型是数据科学中至关重要的一部分，它可以帮助我们从数据中提取有价值的信息，并为决策提供支持。在这篇文章中，我们将详细讨论如何建立一个数据分析模型，涵盖数据准备、模型选择、训练、评估和优化等步骤。此外，我们还将通过代码示例来演示每一步的实际应用。
## 1. 数据准备
在建立数据分析模型之前，我们首先需要准备数据。这包括数据收集、数据清洗和数据转换。
###
文章目录一、算法介绍二、适用问题三、算法总结四、应用场景举例五、SPSS操作六、实际案例七、论文案例片段（待完善） 多元回归分析模型主要针对数学建模问题中的一些小的子问题进行求解，如果想直接使用请跳转至——四、五视频回顾一、算法介绍回归分析定义： 回归分析是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。
转载
2023-12-05 15:05:54
22阅读
数据建模方法论及实施步骤了解数据建模之前首先要知道的是什么是数据模型。数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽象的框架。一、概要：数据建模简介数据基本用于两种目的：1、操作型记录的保存2、分析型决策的制定。简单地说就是操作型系统保存数据，分析型系统使用数据；前者反映数据的最新状态，后者反映数据一
转载
2023-08-04 11:36:44
355阅读
# 用Python建立LSTM模型
在深度学习领域，长短期记忆网络（LSTM）是一种非常流行的神经网络结构，它能够处理时间序列数据，并且能够捕捉到数据中的长期依赖关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python语言来建立LSTM模型。
## LSTM模型简介
LSTM模型是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM模型通过引入
原创
2024-07-23 11:44:57
122阅读
# 使用Python建立AIC模型的简明指南
在数据科学和机器学习的领域中，准确性、复杂性以及模型的解释性是我们进行模型选择时必须考虑的三个主要因素。AIC（赤池信息量准则，Akaike Information Criterion）提供了一种衡量统计模型的相对质量的方法。通过考虑模型的复杂性和枢纽的拟合度，AIC帮助我们选择最佳模型。
## 什么是AIC？
AIC是由日本统计学家赤池弘次提出
原创
2024-09-07 04:51:06
67阅读
# 使用 Python 建立 SARIMA 模型的详细指南
在时间序列分析中，SARIMA（季节性自回归积分滑动平均模型）是一种强大的模型，用于预测带有季节性周期的数据。本文将带您逐步学习如何在 Python 中建立一个 SARIMA 模型。
## 整体流程
以下是建立 SARIMA 模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 导入必要的库 | 准备
# Python无法建立模型：原因、技巧与示例
在机器学习和数据科学领域，Python广泛用于建立各种模型。然而，出现“无法建立模型”的情况也时有发生，可能是由于多种原因，包括数据问题、库的使用方法不当，或模型选择错误等。本文将探讨造成这一问题的常见原因，并提供一些解决方案和示例代码。
## 一、常见的模型建立问题
### 1. 数据问题
在建立模型之前，数据是最重要的基础。数据问题通常包
文章目录项目背景读取数据数据分析分析 Recent分析 Frequency分析 MountRFM模型分位数分层自定义分层定义客户标签数据可视化结论源码地址 本文可以学习到以下内容：RFM 模型的原理及代码实现使用 pandas 中的 read_sql 读取 sqlite 中的数据使用 dropna 删除含有缺失数据的行使用 to_datetime、map 方法计算距离用户上次消费所过去的天数使用
转载
2023-12-19 21:49:39
147阅读
