在使用机器学习算法进行分类预测的过程中，往往最困难的部分在于如何提高模型预测的准确率。有时候当我们辛辛苦苦准备了数据集，进行了繁琐的数据预处理，编码，提交到集群完成了模型训练之后，忽然发现预测的准确率低到让人无语，笔者曾经遇到过进行0,1分类，结果训练出来的模型准确率是51.8%，这和人工随机分类几乎没有差别，非常令人沮丧。往往在这个时候，才是数据分析真正开始的时候，数据工程师才会真正回来审视数据
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2023-08-10 14:21:02
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python就业方向人工智能机器学习大数据数据分析自动化运维自动化测试web开发网络爬虫数据分析简介在我们如今这个时代，相信大多数人都能明白数据的重要性，数据就是信息，而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段为什么利用python进行数据分析1.Python的代码语法简单易学2.python可以很容易的整合C，C++等语言的代码3.python有大量用于科学计算的库4.python不仅可
# Python数据分析报告心得
## 1. 简介
在进行Python数据分析报告时，我们通常会遵循以下步骤来完成整个过程。本文将详细介绍每个步骤需要做什么，并附上相应的代码示例。
## 2. 数据分析报告流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据收集 | 收集需要分析的数据 |
| 2. 数据清洗 | 处理数据中的缺失值、异常值等 |
| 3. 数据探索
原创
2023-08-02 12:04:47
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就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用 数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数 据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当
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2023-07-17 12:25:01
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1、关于本人的各种癖好以及想说的话因为我在之前一直就想从事相关互联网相关的工作，此类随笔仅仅为在工作或学习之外，自己通过书籍以及提升自己的软实力而想要去学习的内容，因为我个人是属于干什么事情都不服的人，所以我想要通过该随笔来证明我的学习能力，以及我对我喜欢的东西想要去钻研的态度 因为利用Python进行数据分析 对于我本人来说是一个特别特别高深的东西并且对于数学知识很薄弱的我来说是一个特
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2023-07-05 22:37:21
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当我们拿到数据集的时候，我们应该做些什么呢？在数据的汪洋大海中，你是否体会到了同在北上广奋斗的人们一样的在午夜的孤寂感？在充实着林林总总的数据表格中，你试图从中发现规律，可是否感受到了像心上人在身边却无法说出口的那层窗户纸。今天写下这篇文章，算是自己对处理数据的一些感受，同大家分享。导入，清洗当我们拿到初始数据的时候，我们首先要做的是将数据读入并对数据进行筛选和规整。原始数据的类型有很多，有的存在
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2023-08-10 15:14:25
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数据分析认知课（一）：数据分析思维观各位同学大家早上好呀，从数据分析认知课现在开始项目周的第一天～ 文章 点击链接阅读 本篇文章内容为如何建立数据分析思维观，希望大家在做数据分析时可以建立正确的数据分析思维观，努力挖掘数据背后的意义，阅读完文章要在群里分享读后感哦～读后感字数不限我的读后感1.数据分析我觉得得从学会是有Excel、Python、sql、机器学习等工具开始（没有技术，后面的思维观是空
计算机财务管理学习心得把整理好的计算机财务管理学习心得分享给大家，欢迎阅读，仅供参考哦 !计算机财务管理学习心得 1：电算化财务管理实习我们在这短短的一周实习了函数、数据表 (资产负债表、利润表、现金流量表 )、图表、财务分析、财务数据分析 (杜邦分析 )、投资决策模型、流动资产管理模型设计 (最优订货批量 )、筹资分析与决策模型设计、销售与利润模型等几个模块。(一)函数在函数的运用中，我们学了很
## Python数据分析心得体会
在当今大数据时代，数据分析已经成为了各行各业的必备技能。Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，成为了数据分析的首选工具之一。在实际应用中，我积累了一些心得体会，想要和大家分享一下。
### 数据的加载和处理
在进行数据分析之前，首先需要将数据加载到Python环境中。Python提供了许多库来处理不同格式的数据，比如pandas库用于处理结构
原创
2023-08-25 08:13:54
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关于《利用python进行数据分析》心得今天终于把关于python的第二本书完全的读完，并且做了20mb左右的笔记。算上培训班，也算是正儿八经的在python这门最优雅的语言上入门了。加上值几天边看书，边用python对600多mb的数据进行清洗，并且发现一部分小错误，我在此写下部分心得以便于供各位同学，同行共勉。我将围绕本书的库，环境和问题进行讨论。首先是库，本书围绕三个库进行讨论——numpy
利用python进行数据分析numpy:数组与向量化计算pandaspandas读取和写入数据集及文件格式数据清洗与准备数据规整：连接、联合和重排列绘图与可视化数据聚合与分组操作时间序列高阶pandasPython建模库介绍高阶numpy 本篇是《利用python进行数据分析》的学习笔记。numpy:数组与向量化计算ndarray，一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能
本文转自公众号首席数据科学家RFM分析，是用户精细化运营中比较常见的分析方法了。今天和大家分享一篇历史文章，内容做了微调。是数据分析中比较常用的一个分析框架：RFM分析。该模型用的很多，说明有模型自身的优势；但同时也存在很多的问题。今天和大家一起探讨。关于分析方法及产品化，之前有分享过《留存分析》、《漏斗分析》、《路径分析》、《归因分析》，可以查看回顾。01—什么是RFM分析RFM分析，其实是一种
写在前面时间序列是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列，其中隐藏着一些过去与未来的关系。时间序列分析试图通过研究过去来预测未来。时间序列分析在工程、金融、科技等众多领域有着广泛的应用。在大数据时代，时间序列分析已经成为 AI 技术的一个分支，通过将时间序列分析与机器学习模型相结合，更好的对时间序列进行建模。时间序列模型，早期主要是进行充分的假设与检验，例如平稳性检验，自相关性
转行入职已经过了一个星期了，由于之前是主要学习web方向，入职的工作是数据挖掘（应该以后还会进行网站开发，所以web技能不能落下，应该抽空回顾复习相关知识）。一开始，工作主要内容是进行数据分析。由于自己也并不熟悉这一块，便从看教程，书本，视频，论坛，Q群等渠道进行快速学习，期间学会了学习并了解了Mumpy的基本结构与常用方法，熟悉了Pandas的基本操作与数据处理等，学会了Matplotlib绘图
【推荐原因】无意中逛到这个博主的博客，看到了他的这篇心得，觉得是有过数据处理、统计分析、SAS编程丰富经验的专业人士学习SAS的一些真实感想，值得分享。其实，还有一大帮哥们是做SAS开发的，他们的工作可能更偏向于底层的程序开发。其实，自己用了这么久的SAS，很想说的是，统计软件都是用来解决统计分析问题的，真正需要的是扎实的数理统计学背景和业务分析能力。而不同的统计软件就类似高级厨师的不同刀具根据不
# 数据分析课设报告心得
## 引言
在现代社会中，数据分析已经成为了一项非常重要的技能。无论是企业决策还是学术研究，都需要对大量数据进行分析和处理。数据分析课设是一门培养学生数据分析能力的重要课程。在这门课上，学生需要选择一个感兴趣的数据集，并进行数据清洗、可视化和模型建立等工作。通过这个过程，我们不仅提高了对数据的理解和处理能力，同时也锻炼了编程和数据分析的能力。
在本文中，我将分享我在
原创
2023-09-03 12:02:23
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数据分析的综合应用数据清洗数据整理数据分析（可视化） 在之前的讲述之中，我们已经介绍了数据分析的各种基本技能，这节就来把这些技能综合起来使用，进行一套完整的数据分析。 数据清洗我们使用的资源是某招聘网站的2017年数据分析师职位数据进行数据分析。对于一组数据，我们在使用之前需要查看他的基本情况：import pandas as pd
# 使用gbk进行解码以免出现乱码
data=pd.read
这篇文章主要介绍了Python运用于数据分析的简单教程,主要介绍了如何运用Python来进行数据导入、变化、统计和假设检验等基本的数据分析，需要的朋友可以参考下我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下： 数据导入 导入本地的或者web端的CSV文件；
本文来自阅读书籍《精益数据分析》的学习笔记，加上自己的一些理解，整理出来的思路。 精益数据分析的周期：上面这张图概括了书籍第二章的内容。精益数据分析的核心，即上图的这整个周期：1. 确定一个好的数据指标；这个指标是根据所面对的问题或者业务来确定的。对于企业来说，就是推动公司业绩增长的指标，即关键绩效指标（KPI）。书中说，一个好的数据指标，应当是比较性的、简单易懂的，通常情况下是一个比率
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2023-08-07 16:03:44
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数分这个岗位最近异常的火热，个人感觉和前两年的Python有过之而不及，目前自己也在转行中，一直在学习中，不由想起来之前，我从电气工程转到Python开发的过往，没有什么是不可能的。所以，对于那些和我一样想要入门或者转行数据分析岗位的伙伴，我还是希望能够提高大家转行和学习的自信心，快速入门也不是没有可能的。① 应该具备的技能：Excel、PPT、MySQL、Python、BI可视化、Hive必须要
