数据分析领域中最为人称道的七种降维方法(2)

2015-10-08

数据分析领域中最为人称道的七种降维方法(2) 同样也需要注意的是，新的主成分并不是由实际系统产生的，因此在进行 PCA 变换后会丧失数据的解释性。如果说，数据的解释能力对你的分析来说很重要，那么 P ...

数据分析领域中最为人称道的七种降维方法(1)​

2015-10-08

数据分析领域中最为人称道的七种降维方法(1) 来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。 近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平 ...

数据分析：常用的降维方法之主成分分析

2015-09-24

数据分析：常用的降维方法之主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 　　在统计学中，主成分分析是一种简化数 ...

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps

2015-04-02

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps 引言 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 ...

神经系统和大数据，新降维算法让大脑变得简单

2014-09-03

         神经系统和大数据，新降维算法让大脑变得简单，科学家现在已经可以检测和记录大脑中数百个神经元的活性，并不断进行技术开发承诺成倍增加这个数目。 然而， ...

CDA数据分析师实战：聚类分析的业务应用与落地指南

2026-01-19

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量用户行为数据无明确分层标签、产品属性数据无法快速定位同类群体、市场调研数据难以识 ...

CDA数据分析师实战：主成分分析的业务应用与落地指南

2026-01-15

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时长、加购次数”等10+个行为指标，市场调研涵盖“价格敏感度、品牌偏好”等多个维度，这 ...

CDA数据分析师实战：逻辑回归的业务应用与落地指南

2026-01-14

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的业务实操中，“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判断客户是否存在违约风险”“识别用户是否为流失高潜人群”。这类需求的核心是“将数据 ...

CDA数据分析师实战：线性回归的业务应用与落地指南

2026-01-13

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心能力体系中，“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测下月销售额”“分析哪些因素对用户消费金额影响最大”“评估营销策略对销量的贡献度” ...

【CDA干货】一文厘清主成分载荷矩阵与成分矩阵的核心区别

2026-01-07

在主成分分析（PCA）的学习与实践中，“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分析的重要输出结果，却承载着不同的数学内涵与应用价值——载荷矩阵聚焦原始变量与主成 ...

CDA数据分析师核心技能：特征处理的全流程实战指南

2026-01-06

在数据驱动的建模与分析场景中，“数据决定上限，特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后，往往难以直接支撑模型训练或深度分析——要么特征维度冗余、要么数据分布不均、要么无法精准刻画业务逻辑 ...

【CDA干货】因子分析核心公式解析：得分系数的推导、应用与实操

2025-12-31

在多元统计分析的因子分析中，“得分系数”是连接原始观测指标与潜在因子的关键纽带，其核心作用是将多个相关性较高的原始指标，转化为少数几个互不相关的综合因子得分，实现数据降维与核心信息提取。而“得分系数 = ...

【CDA干货】数学界中的统计学高级算法：原理、应用与价值

2025-12-26

统计学作为数学的重要分支，是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现，传统统计方法已难以应对高维、非线性、异构数据的分析需求。数学界由此衍生出一系列统计学高级算法，这些算法以深厚 ...

【CDA干货】超小数据集训练Loss的极限探索：非过拟合前提下的边界与突破

2025-12-17

在机器学习实践中，“超小数据集”（通常指样本量从几十到几百，远小于模型参数规模）是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、工业场景的故障样本、科研中的初期实验数据等，都可能受限于采集成本或样本稀缺性，只 ...

【CDA干货】成分得分系数矩阵与载荷矩阵：不是同一概念！从定义到实战的清晰区分

2025-11-12

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 —— 有人误将载荷矩阵当作计算样本得分的依据，也有人将两者视为 “不同名称的同一矩阵” ...

CDA 数据分析师：因子分析实战指南 —— 高维数据的潜在维度挖掘与业务价值提炼

2025-11-03

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次数、评论数、复购频次、消费金额” 等 10 + 特征，表面上分散独立，实则可能由 “消费 ...

【CDA干货】Excel 辅助 K-Means 聚类实操手册

2025-10-29

这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是：Excel 透视图本身无法直接执行聚类分析，它是 “数据汇总与可视化工具”，而聚类分析是需要算法 ...

【CDA干货】机器学习特征重要性分析：原理、实战与业务落地指南

2025-10-11

在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模型效率，更能揭示 “哪些因素真正影响目标结果”（如用户流失的核心原因、房价波动的关 ...

【CDA干货】深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径

2025-09-25

深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关键超参数之一 —— 过少的神经元会导致模型 “欠拟合”（无法学习到数据的复杂规律）， ...

【CDA干货】随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析

2025-09-05

随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning）中 Bagging 算法的经典代表，凭借对单决策树缺陷的优化，成为分类、回归任务中的 “万 ...