前两天刷知乎的时候看到这样的问题：“为什么我国人才流失如此严重？”题主的疑问来自于×××的数据：2014年出国人数为46万，而回国人数仅为36.5万。两者相除，得出“归国率”仅为79%，而2015年仅有78%。因此，题主得出结论：我国海外人才大量流失。随后，各路人马纷纷跳出来，开始一本正经地分析为什么中国人才流失这么严重。问题是，这样的数据解读正确吗？用同一年内的出国人数和归国人，计算出来的所
相信很多人在做数据分析时，会经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展分析；分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然来。所以做数据分析的时候一定要有一个明确的逻辑目标。数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。数据分析的一般步骤：解惑：数据分析的目的越明确，分析越有价值。明确目的后，需要梳理思路，搭建
大数据，这个被炒烂了的概念，现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能，就大数据而言，我们都是在强调他的技术，例如网络热词：hadoop+spark，data mining。而我们在用大数据时候，经常用它的来神话它的影响。例如，广告投放精准化，社会安全管理有序，医药行业智能化等。当然这些是我们的畅想，同时确实也离不开数据分析影响，但是我们有没有停下脚步去想一想，到底大数据怎么去落地呢，怎么去分析
数据分析一般分为两条主线：第一条主线是数据层面第二条主线是业务层面数据分析的一般步骤：产生数据—>收集数据—>存储数据—>提取数据—>数据预处理—>数据分析—>数据可视化—>数据报告的解释说明一、数据预处理的必要性目前，数据挖掘的研究工作大都集中在算法的探讨而忽视对数据处理的研究。事实上，数据预处理对数据挖掘十分重要，一些成熟的算法对其处理的数据集合都有一
数据挖掘中的十大实用分析方法1.基于历史的MBR分析 基于历史( Memory- Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性( attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较MBR中有两个主要的要素，分别为距离函数( distance function)与结合函数( combinationfunction)。距离函数的用意在找
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