“数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器 ...
2020-07-07假设检验是根据一定的假设条件，由样本推断总体的一种方法。 假设检验问题是统计推断中的一类重要问题，在总体的分布函数完全未知或只知其形式，不知其参数的情况，为了推断总体的某些未知特性，提出某些关于总 ...
2020-07-07重复值处理是python数据清洗过程中的重要步骤，小编今天给大家整理了重复值检测及重复值处理的方法，希望对大家有所帮助。 python重复值处理的常用方法是删除，用duplicates(subset,keep,inplace)方法对进行重 ...
2020-07-07数据湖或hub的概念最初是由大数据厂商提出的，表面上看，数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。但数据量越大，越需要各种不同种类的存储。最终，所有的企业数据都可以被认为是大数据，但并不是 ...
2020-07-07虚拟机是什么?这可能对于没有一定计算机基础的小伙伴很难理解。虚拟机就是虚拟的年脑?其实这样理解也不错。虚拟机是在虚拟硬件上运行的虚拟操作系统(或应用程序环境，如JVM)，它的硬盘是在一个文件中虚拟出来的， ...
2020-07-07
Hadoop是一种分析和处理大数据的软件平台，是Appach的一个用Java语言所实现的开源软件的加框，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，对那种对几个记录随机读写的在线事务处 ...
2020-07-07Linux与windows相比最大的不同就是，很多操作都需要命令来控制。小编整理了一些文件和目录经常会用到的Linux基本命令，希望对各位小伙伴使用Linux有所帮助。 文件和目录 cd /home 进入 \'/ home\' 目录\' ...
2020-07-07
RDD 即 Resilient Distributes Dataset, 叫做弹性分布式数据集，是spark中最基础、最常用的数据结构。其本质是把input source 进行封装，封装之后的数据结构就是RDD。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知 ...
2020-07-07SQL语言，是结构化查询语言(StructuredQueryLanguage)的简称。SQL语言是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。下面小编整理了SQL语言的基本语法-增删改查，希望对大家 ...
2020-07-07
数据分析是目前最火的行业之一，很多人都想加入，小编今天跟大家分享一些从数据分析就业指导老师那里偷师的求职小技巧，希望能帮助大家成功找到数据分析相关工作。 1. 职位搜索 我们平常搜索求职岗位的 ...
2020-07-07数据清洗是整个数据分析过程的第一步，也是整个数据分析项目中最耗费时间的一步，下面小编整理了几种常用的python数据清洗工具，希望对大家有所帮助。 目前在python中, numpy和pandas是最主流的数据清洗工具，N ...
2020-07-06缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。 python缺失的处理一般情况下有三种方法： （1）删掉缺失值数据 删除法是 ...
2020-07-06
在处理数据的过程中，经常会遇到原数据部分内容的缺失，为了保证我们最终数据统计结果的正确性，通常我们有两种处理方式，第一种就是删除掉这些部分缺失的数据;第二种就是填补这些缺失的数据。接下来，我们主要介 ...
2020-07-06
numpy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象(如掩码数组和矩阵)，以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、 ...
2020-07-06
1、打开python的官网：https://www.python.org/downloads/windows/，选择Downloads，并选择需要的版本。 2、安装 (1)勾选Add PythonXXto PATH是把Python的安装路径添加到系统环境变量的Path变量中 ...
2020-07-06pandas 是 Python 的外部模块，基于NumPy ，是为了解决数据分析任务而创建的，对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，而且纳入了大量库和一些标准的数 ...
2020-07-06数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。 在数据分析与挖掘中，我们通常需要根据一些数据建立起特定的模型，然后处理。模型的建立需要 ...
2020-07-06进行商业分析时，自然少不了BI分析工具的应用，小编今天就整理了一些常用的BI分析工具，供大家参考。 1.tableau tableau是目前市面上较为成功的BI分析工具。产品既有针对性，又有普适性。拖放式界面，操作简 ...
2020-07-06
说到数据管理和数据可视化工具，往往大家第一个想到的就是tableau。tableau是用来做数据的管理和数据可视化的工具，致力于帮助人们查看并理解自己的数据，可以说是在数据分析工具中最好用的数据管理及可视化软件， ...
2020-07-06
powerBI 是微软新一代商业分析工具，用于在组织中提供见解。能够根据filter条件，对数据执行动态筛选，从不同的角度和粒度上分析数据;可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析;能够把相关的静态数据转换为 ...
2020-07-06在使用Excel透视表进行数据汇总分析时，我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中，经常需要将UAT（用户验收测试）环境的表数据同步到SIT（系统集成测试）环境，且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中，常有这样的困境：分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁，而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中，层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量（如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中，“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天，企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析（PCA）、因子分析等降维方法中，“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念，而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据，零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代，“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑，但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”，而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估，到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值，mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例，通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型（如 Transformer、CNN、多层感知机）的结构设计中，“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是：内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代，“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而，多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
2025-11-06在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
2025-11-06
