大数据分析：顾名思义，就是对规模巨大的数据进行分析，是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。那么，大数据分析的数据有哪些类型呢？我们一起来看看。 1.交易数据(TRANSACTION DATA) 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包
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2023-07-21 17:24:41
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商业化的智能时代已经来临，智能化的应用不仅大大提高了劳动生产效率，同时为企业降低了管理成本，提升了企业的竞争优势。什么是商业智能，商业智能的解决方案又是什么呢？商业智能商业智能，简称BI。是一种统称，泛指用于对一个企业的原始数据进行分析的各种各样的软件系统。商业智能（BI）是由若干相关的活动组成的领域，包含数据分析，查询和报表等。企业用商业智能（BI）来提高决策制定，降低成本和识别新的商机。对于个
数学建模比赛一般分为四大类，优化、预测、评价和机理分析，少见信号处理分析（2022年华为杯）一、优化类 指在满足一定的约束条件下，建立相应的目标函数，使目标函数达到最优（最大或最小）。例如常见的旅行商问题。优化类问题需要根据题目分析得到三个重要因素：目标函数、决策变量和约束条件。此类题目一般较难，不建议小白上手。解决该类赛题的一般步骤为：1
在上一篇文章中我们给大家介绍了数据分析的框架，就是常用的5W2H法和逻辑树。当然，只靠这些方法我们还是很难保证数据分析框架的体系化的，还有很多的方法，比如PEST、4P理论、用户使用行为。我们就在这篇文章中给大家详细的介绍一下这些内容。首先是PEST分析法，PEST即政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）和技术（Technological），
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2024-01-13 22:09:35
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决策树，随机森林，k邻近模型一. 决策树(Decision Tree)二. 随机森林(random forest)三. K-近邻(KNN)三. 结语 在本章，小弟将与大家分享一些在机器学习里很常用的模型，机器学习这个领域是计算机科学和数据科学的杂糅，过去它有时候经常被称为数据挖掘(Data mining)或者人工智能。但我们又不能很轻易的说机器学习就是统计模型，举个例子，在自然语言处理中有个注
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2023-08-24 14:30:23
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今天大概温习了一下数据结构相关知识，在此小结，以备以后查阅。 数据结构是什么？应该如何定义？简单的说，数据结构是研究数据的存储，数据之间的关系，及对数据实现各种操作的一门科学。以下就行数据结构概念三个方面结合Java中常用数据结构进行实例分析（数据结构大同小异思想都一样），以此更直观的链接数据结构相关概念。 数据存储：例如对一个工厂员工的登
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2023-09-18 17:31:43
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数据分析题归纳模型总结1 数据预处理1.1 数据丢失1.2 数据异常点1.2.1 数据异常的依据2 数据降维2.1 主成分分析_复杂型2.1 主成分分析_简单型2.2 K-means聚类分析_复杂型2.2 K-means聚类分析_简单型3 数据拟合4 数据求解5 图片统计 模型总结先是模型建立，这一部分不写具体数据带入，只是列公式，第二部分模型求解，给出结果，包括图像，表格数据，最后公式，系数，
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2023-06-07 12:25:36
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经常有一些企业家会听到“搭建数据分析体系”打造超级产品，却不知道怎样才算搭建了一个体系，今天我就来大家系统解答一下，如何搭建数据分析体系，是企业打造超级产品必备的一环。01在搭建数据分析体系过程中，不少人会犯的错误1）找不到重点很多人在做数据分析过程中都会铺设大量指标，先看哪个，后看哪个，却说不清楚重点，光是把好几百个指标看一遍都要消耗大量时间，更别提进行分析了。2）贪大求全，不分职责将用户、产品
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2023-11-11 22:14:07
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回归分析法基本思想：根据历史数据的变化规律，寻找自变量与因变量之间的回归方程式，确定模型参数，据此预测。回归问题分为一元和多元回归、线性和非线性回归。特点：技术比较成熟，预测过程简单;将预测对象的影响因素分解，考察各因素的变化情况，从而估计预测对象未来的数量状态;回归模型误差较大，外推特性差。适用范围：回归分析法一般适用于中期预测。回归分析法要求样本量大且要求样本有较好的分布规律，当预测的长度大于
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2023-08-11 14:26:52
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在做数学建模大数据题型时，拿到数据第一步便是要分析数据的特征，其中探究数据分布分析是很重要的一步，研究数据的分布特征和分布类型，分定量数据、定性数据区分基本统计量，主要观察数据间极差，频率分布情况和分组组距及组数等 引入相关模块import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inl
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2023-10-18 05:23:50
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国外其中主要是 美国、日本 这个两个国家。谢谢！ 游戏观察网站主要是游戏资讯、测评、推荐等内容。 楚云帆
游戏爱好者 喔，第一次在知乎被邀...欧美 产业方面基本看Gamasutra（www.gamasutra.com/）就好了，欧美游戏产业的主要新闻基本都覆盖到，Features里很多深度文章也很有价值，游戏开发者杂志的Postmortem封面文章精华也会登在那里
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2023-11-12 22:33:48
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阅读提示：文章中与FineReport软件使用的相关内容，基于软件的V7.0旧版本编写，不代表软件最新的使用方式。FineReport最新版免费试用：https://www.finereport/product/activeFineReport最新版使用教程：https://help.fanruan/finereport/不论企业真实业务场景如何复杂多变，不仅仅是财务数据而言， 其
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2023-08-21 10:22:07
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文章目录1、 数据集说明2、各年份被淘汰的公司总数对比3、被淘汰公司的倒闭时间集中所在的月份4、被淘汰公司在倒闭当年的寿命5、被淘汰公司的主要死亡原因6、死亡公司的地区分布7、行业排行TOP108、细分领域TOP209、年份分布10、企业存活时长11、投资人词云12、倒闭原因词云13、ceo描述词云 1、 数据集说明这是一份来自和鲸社区的倒闭企业数据集，总计 6,272 条记录，大小为 2.3
距离度量需求：计算两点间的欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、堪培拉距离实现：利用commons.math3库相应函数 1 import org.apache.commons.math3.ml.distance.*; 2 3 public class TestMetrics { 4 public static void main(String[] args) { 5
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2021-04-25 19:34:25
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如何实现 Docker 数据分析类容器
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现一个 Docker 数据分析类容器。下面是整个过程的步骤：
步骤 | 操作
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1 | 搭建 Docker 环境
2 | 创建 Docker 镜像
3 | 运行 Docker 容器
4 | 在容器中进行数据分析
现在，让我们来详细介绍每一步需要做什么，并提供相应的代码和注释。
### 步骤一：搭
原创
2023-12-12 06:49:12
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数据分离问题：数据源写在case类中，数据和代码耦合度高引入excel处理的依赖poiexcel数据读取excel数据转成二维数组捕获异常注册案例类RegisterCase的@DataProvider修改成excel读取数据，实现数据和代码分离 问题：数据源写在case类中，数据和代码耦合度高一般接口测试的数据源我们可以使用别的方式管理，比如excel，那么如何将excel中的数据源转换成tes
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2024-07-15 09:23:51
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# 企业数据分析框架概述及实践示例
数据分析在现代企业运营中扮演着至关重要的角色，能够有效帮助企业做出数据驱动的决策。本文将介绍一个标准的“企业数据分析类框架”，并通过代码示例进行具体说明，帮助读者更好地理解数据分析的过程与应用。
## 数据分析框架概述
一个标准的企业数据分析框架通常包括以下几个主要步骤：
1. **需求分析**：明确业务需求，了解待解决的问题。
2. **数据收集**：
数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1. 分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2. 回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量
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2024-01-12 22:52:13
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# Python类SQL数据分析
Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，广泛应用于数据科学和数据分析领域。在数据分析中，我们经常需要将数据从SQL数据库中提取出来，并对其进行处理和可视化。本文将介绍如何使用Python中的类库进行SQL数据分析，并使用代码示例进行演示。
## Python类库介绍
在Python中，有几个常用的类库可以用于与SQL数据库进行交互和数据分析，其中包括
原创
2023-12-04 06:08:00
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在当前数字化时代，游戏行业的竞争愈演愈烈，因此游戏类数据分析显得尤为重要。游戏数据分析能够帮助开发者理解用户行为、提升用户体验、优化游戏设计，并最终实现更高的收入。在这篇博文中，我将分享一个全面的游戏类数据分析的解决方案，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在进行游戏数据分析之前，我们需要搭建各种环境设施。以下是我所需的前置依赖安装。
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