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陈革007

Python 统计学习: 正经解释 --过拟合欠拟合

正经解释 --过拟合欠拟合测试集在训练集的正负5% 之内的,属于拟合训练集高于测试集, 叫过拟合, 即,原模型对数据解释过度 (10% 基本确定过拟合,20% 确定过拟合)训练集低于训练集, 叫欠拟合, 即,原模型对数据解释的不准确(情况比较少见,常见于小数据)

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啦啦啦29

指标汇总图：

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李名奎

大数据方向就业前景如何？

去年，247所高校开设了大数据专业，这一举动证实了国家对于大数据行业的重视，学生们在报考这一专业前最关心无非是大数据专业就业前景如何？未来的就业方向？大数据专业就业前景听小编来给大家分析，在此之前一直没有数据分析师的专业，从业人员或是兴趣使然参加培训学习，或是工作中接触到这一岗位，从而转行做了数据分析师。据最新统计2018年全国的大数据人才仅46万，在未来五年内企业对大数据专业人才

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Kevin66832

非关系型表结构

1、一对一类型一2、一对多多表出度量一表出维度3、多对多错误跨表连接避免使用类型二

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陈革007

数据清洗: 缺失值填充-实用

使用分组, 不同组下的缺失值,用其对应组的均值填充,实用!!!df = pd.DataFrame([ ['1','小明', 18], ['2','小强', 19], ['2','小丽', 20], ['2','小花', np.NaN], ['1','小张', np.NaN]],columns=['班级','name', 'age'], index=['

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bowan.

power pivot 不同表连接时注意点

表连接时注意点：连接的类型（找出一表，多表，根据关键字段取值是否会重复）类型一（正确的连接方式）：一表出维度，多表出度量类型二（维度下对应关键字段的汇总）：跨表求值取字段求值，双向多表出维度双向一表出度量错误：单向一表出度量单项多表出维度避免出现类型二连接：1. 不要跨表取字段，2. 不要一表出度量3. 维度与连接用关键字段是父子级关系时，类型一与类型二的汇总方式结果相

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啦啦啦29

链接规则说明

双向：多表 → 维度，单表 → 值========类型2（Type2）多表 → 值，单表 → 维度========类型1（Type1）单向：多表 → 维度，单表 → 值========错误（×）多表 → 值，单表 → 维度========类型1（Type1）跨表取字段（路径要通）==========类型2（Type2）要尽量避免类型2: 1.不要跨表取字段；2.不要一表出度量维

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啦啦啦29

三种变量类型

注：连续型变量分组后就变成了有序型变量。

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liting李

指数平滑法有几种不同形式？

指数平滑法有三种种不同形式：一次指数平滑法针对没有趋势和季节性的序列，二次指数平滑法针对有趋势但没有季节性的序列，三次指数平滑法针对有趋势也有季节性的序列。“Holt-Winters”有时特指三次指数平滑法。

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liting李

指数平滑法的准确性取决什么？

简单指数平滑模型预测的准确性在相当程度上取决于平滑指数的取值，我们如何选择平滑指数的取值。1.一次指数平滑预测公式： 2.二次指数平滑预测； 3.三次指数平滑预测；选择平滑指数的取值的一般规则是：如果时间序列是属于比较平稳型的，应尽量选择比较小的a值，这样做可以降低指数平滑时间序列的敏感程度；而当时间序列的波动比较大时，应尽量选择较大的a值，使得预测结果能较迅速地对新出现

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cxm272965

如何在Power BI和Tableau之间进行选择

此处省略公司背景，看实用性1、可视化在模板方面，Power BI提供29种标准视觉效果，而Tableau在其Show Me功能中提供24种。但这不是一场数字游戏。两种服务的标准视觉效果的元素可以组合和修改，从而导致数千种组合。Tableau的可视化更加标准化 - 这意味着，插入一个非常快速生成仪表板的数据集会更容易一些。Power BI的视觉效果更具可定制性 - 熟练的用户可以做更多工作来优

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李名奎

一定要搞清楚的基本存储和基本计算单位

以字段为基本的存储单位和计算单位每一个字段必须有字段名，且同一个表中的字段名不能重复每个字段的数据类型必须一致主键是表中非空不重复的字段，它可以唯一的标识表中的一条记录。作为主键的字段取值不能为空，也不可以重复,并且一张表中只能有一个主键，但是构成主键的字段可以是一个也可以有多个。3.1修改表名alter table rename ;3.2修改字段名alt

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cxm272965

power BI 用自定义函数与判断语句，创建由三个参数构成的自定义函数,自定义函数用来选择做四则运算中的哪种运算，并返回计算结果

前两个参数用来参与四则运算，第三个参数用来判断做哪种类型的计算例：当第三个参数为1是做加法，为2时做减法，为3时做乘法，为4时做除法运算。除此之外的参数值时返回“参数错误”提示(a as number,b as number,salcal as number)=>let 源 =if salcal=1 then a b else if salcal=2 then a

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啦啦啦29

关系型与非关系型的区别

1、数据结构不同关系型：table（表结构）非关系型：多种数据结构2、存储方式不同关系型：平级的（表与表之间没有层级关系）非关系型：有不同的层级（嵌套关系）3、使用目的不同关系型：用来记录企业的业务数据非关系型：用来分析企业的业务数据

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颜夕小妞

周权重指数----寻找零售规律的企业标准<不是课程内容,开拓思维的>

本来这周想做促销活动效果专题的,但发现数据结果不太理想,为了不误导大家,现改成理论分享,如果有需要相关数据,可以私聊我.周权重的应用:1.各分部的零售规律.2.每日计算当天的日目标.3.根据每月销售计算当月的销售预测值.4.计算每天的单位权重值,进行销售跟踪,发现销售是否异常.5.促销评估等事件的量化处理.知识点如下,有百度网盘链接. 链接：https://pan.baidu

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liting李

做数据分析的项目一般分工是怎么样的？

一般分4个：首先是项目负责人：沟通需求，梳理宏观分析框架其次是分模块负责人：人、货、场（细化分析框架，并实现分析过程）再者是数据支持：外部数据的获取最后是项目汇报，一般有专门的人来汇报，没有的话就是项目负责人来。

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颜夕小妞

pandas 向量化字符串函数 >VS< python 内置字符串函数比较

链接：https://pan.baidu.com/s/1pxS1eydX60bQCHHaT4xpOg 提取码：iol3

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shang9252

Pandas Dataframe数据转换为二维数组array

一个Dataframe如下： age astigmatic lenses_target prescript tearRate0 2 0 1 1 11 2 0 2 1 02 2

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shang9252

pandas中的map()、apply()、applymap()函数的区别

它们的区别就在于应用对象的不同1、mapmap()是Series对象的一个函数，DataFrame中没有map()，map()的功能是将一个自定义函数作用于Series对象的每个元素。eg：1 frame = pd.DataFrame({　　　　　　　　　　　　　　　'key1':['a','b','c','d'],　　　　　　　　　　　　　　　'key2':['one','two',

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shang9252

Hive中SELECT TOP N的方法(order by与sort by的区别)

SELECT TOP N是取最大前N条或者最小前N条。Hive提供了limit关键字，再配合order by可以很容易地实现SELECT TOP N。但是在Hive中order by只能使用1个reduce，如果表的数据量很大，那么order by就会力不从心。例如我们执行SQL：select a from ljntest01 order by a limit 10;控制台会打印出：Num

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