数据分析需要很多步骤，在整个过程中，数据的预处理往往会占用项目很长的时间，包含清洗、融合、异常值处理等。而作为数据分析的第一步，数据预处理在人工智能的落地实现中是非常重要的一环，这一步的整体质量直接决定了后续建模的准确性，数据越多、训练模型越复杂，对数据预处理的工作需求量就越大。数据预处理的核心工作往往包含了数据融合、异常值处理、数据类型转换、归一化、去噪等多个方面，这些都是数据挖掘任务中不可缺少
## 深入探索TensorFlow数据分析
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，广泛应用于数据分析、机器学习和人工智能等领域。在数据分析领域，TensorFlow提供了丰富的工具和库，可以帮助用户更高效地处理和分析数据。本文将介绍如何使用TensorFlow进行数据分析，并通过代码示例展示其强大功能。
### TensorFlow数据分析基础
在开始之前，我们先来了解一下Tenso
原创
2024-06-10 04:07:24
40阅读
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
转载
2023-11-30 11:11:24
96阅读
第四百一十六节，Tensorflow简介与安装TensorFlow是什么Tensorflow是一个Google开发的第二代机器学习系统，克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法、难以配置、依赖Google内部硬件等局限性，应用更加广泛，并且提高了灵活性和可移植性，速度和扩展性也有了大幅提高。字面上理解，TensorFlow就是以张量（Tensor）在计算图（Graph）上流动（Fl
转载
2024-01-02 23:37:18
67阅读
MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会被用作深度学习的入门样例。而TensorFlow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字。图片的大小都为28*28，且数字都会出现在图片的正中间，如下图
转载
2024-02-19 11:36:46
32阅读
利用MATLAB进行实验数据处理摘要 在科学实验中，我们常需要对大量实验数据进行处理以得到或者验证某些结论。本文介绍了利用MATLAB软件进行多项式插值和拟合以及简单的数值微积分处理。并且在介绍曲线拟合的时候我们又介绍了最小二乘法原理及利用最小二乘法线性拟合，还有将指数形式的模型转化为线性模型进行处理。关键字 MATLAB；多项式插值；曲线拟合；最小二乘法；微积分利用MATLAB进行实验数据处理1
转载
2023-08-11 17:56:06
234阅读
在当今大数据时代，数据分析被广泛应用于各种业务场景中。尤其是R语言，由于其强大的数据处理能力和丰富的统计分析功能，成为数据分析师们的首选工具。然而，很多初学者在使用R语言进行数据分析时，往往会遇到各种各样的问题。本文将为您详细介绍“数据分析R怎么用”的解决过程。
在很多公司中，数据分析能够有效支持业务决策，提升工作效率。假设我们正在处理一家电商公司的销售数据分析，业务影响主要体现在以下几个方面：
最近一段时间，工作上花了不少时间用MATLAB处理工厂下线的数据，数据庞大不说，复杂度也高，各种推算和统计所以今天我打算总结一下，平时我在用MATLAB做数据分析时常用的几个小技巧正好全国大学生数学建模竞赛下周就要开始了，希望今天的分享对参赛的朋友有所帮助虽然不知道到时候会有哪些选题，但是能肯定的是，不管是什么题目，都离不开数据分析，这是唯一比赛前能好好准备的01数据类型的转换有一类问题，不论你M
转载
2024-08-28 21:08:56
85阅读
在当今的数据驱动世界中，Anaconda是进行数据分析的一个强大工具。然而，许多人在使用Anaconda进行数据分析时会遇到一些障碍。本文将深入探讨如何有效利用Anaconda进行数据分析的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化。
## 问题背景
随着数据分析需求的增加，许多企业开始使用Anaconda作为数据科学的主要工具。这不仅提高了工作效率，还增强了决策
Date_Analysis1.环境安装1.安装Anaconda,进入官网https://www.anaconda.com/Anaconda集成了当前系统下，大多数Python的模块库，包含了1500+/R的用于科学技术的数据包，是一个环境集。conda工具，便于管理依赖库及创建虚拟环境anaconda2常用于python2 anaconda3常用于python3.7及以上按住window +R,输
转载
2023-11-10 10:56:04
309阅读
如何使用BDP进行数据分析
在今天的数据驱动的时代，数据分析已经成为企业决策和发展的重要手段之一。而百度的BDP平台（百度数据平台）提供了一套完整的数据分析解决方案，帮助用户从数据中发现价值，进行深入分析和洞察。本文将介绍如何使用BDP进行数据分析，并通过一个实际问题的示例来演示。
### 1. 准备数据
首先，我们需要准备数据。在BDP平台中，可以通过上传文件、连接数据库等方式将数据导入到
原创
2024-01-04 12:21:04
151阅读
PART 1 数据分析概念与职业操守** 1 ** ** 、 ** 数据分析概念、方法论、角色 ** （占比 ** ** 1% ** ** ） **【领会】数据分析基本概念（数据分析、数据挖掘、大数据） 数据分析目的及其意义数据分析 （Data Analysis）：是以数据为分析对象，以探索数据内的有⽤信息为主要途径，以解决业
务需求为最终⽬标，包含业务理解、数据采集、数据清洗、数据探
转载
2024-02-06 13:01:09
234阅读
文章目录0前言1 求最大元素与最小元素2 求平均值与中值3 求和与求积4 累加和与累乘积5 求标准差与相关系数6 排序7 结语 0前言本文是科学计算与MATLAB语言的专题6的第1小节总结笔记，并结合了自己一点的理解，看完本文，可以轻松借助MATLAB对数据进行分析，如求矩阵或向量的最大元素、最小元素、平均值、中值等等。1 求最大元素与最小元素max（）：求向量或矩阵的最大元素。 min（）：求
转载
2023-11-10 13:23:58
165阅读
不懂数据分析的程序猿不是好的产品经理之前写过一篇关于获取流量的文章，里面提到了数据分析在提升收入里会起到至关重要的作用，笔者有幸毕业后从事第一份的工作便是与数据挖掘与分析相关，做的是网站方面的统计分析，公司是覆盖了几十万中小站长的统计平台，每天漂浮在脑子里的就是各种各样的指标和数据——PV、UV、IP、新增用户、活跃用户、用户属性、页面跳转率、页面到达率、访问深度、访问时长......之后便慢慢学
随着竞争的加剧，想稳定企业的长远发展，都开始重视数据分析和挖掘。越来越多的企业开始了解和使用CRM系统来搭建企业信息化管理平台， 借助CRM系统做数据分析，实时处理数据、预测分析、指导下一步行动，进行数据化管理。数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。数据化管理
转载
2024-01-16 01:36:26
23阅读
# TensorFlow 与数据分析的关系
在现代机器学习与深度学习的领域中，数据分析和 TensorFlow 这两个概念相辅相成。无论是进行预测、分类还是图像处理，良好的数据分析是高效模型构建的前提。本篇文章将带你了解 TensorFlow 和数据分析之间的关系，并提供具体的实施步骤和代码示例。
## 1. 工作流程概述
为了更好地理解整个过程，我们首先可以将执行数据分析与 TensorF
数据分析中如何探究两个或者多个变量之间的相关性？注意⚠️相关性并不等于因果性，因此基于相关性，数据分析师还会开展一系列的因果性分析。相关性分析是数据分析中较为常用的方法，数据分析师在日常工作中经常会使用该方法。举个例子，对于游戏用户留存分析来说，数据分析师会去探讨用户在线时长、好友组队、比赛场次等多种因素与用户留存之间的相关性，以辅助运营人员或产品专员及时调整策略提升用户留存率。一、相关系数两变量
转载
2023-11-07 00:34:03
125阅读
使用python进行数据分析时，numpy和pandas这两个包对数据处理具有重要的意义，对于它们的基本用法我会单独写一篇文章。一、提出问题在与业务部门沟通后，通常会更加明确我们要分析的业务问题。本案例中从销售数据中主要分析月消费次数、月消费金额、客单价、消费趋势四大业务指标。二、理解数据注意：使用网页版jupyter notebook读取桌面Excel文件时，刚开始我写的文件路径的代码如下：fi
转载
2023-09-21 22:19:39
65阅读
众所周知，可以用作数据分析的语言有很多，包含Python、R语言等，而且Python被誉为数据分析的一大利器，更是该领域的首选语言，那么用Python做数据分析有哪些优势呢?跟着小编往下看。第一、Python语言自身的优势Python简单易学，可读性强，阅读起来像是在读一篇外语文章一样，可以使你只关心完成什么工作任务，而不是纠结Python语法。除此之外，Python还拥有非常多优秀的库可用于数据
转载
2023-09-14 16:17:08
79阅读
对于客服管理来说，数据分析是辅助决策的一项重要能力。数据能够提供清晰的、可视化的结果。现在电商行业每年的情况都在变，客服团队做好客服数据分析是有必要的。那要怎样才能做好客服数据分析呢？| 一、数据分析常用的3种方法1.对比分析法对比分析法是一种常见的数据分析方法。通过数据分析比对，能告诉你过去发生了什么（现状分析）、告诉你某一现状为什么发生（原因分析）、告诉你将来会发生什么（预测分析）。对比分析法
转载
2024-06-17 13:45:53
47阅读
