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如何评估数据集的质量并减少数据 偏差 ?

如何评估数据集的质量并减少数据偏差
2024-03-13
在机器学习和数据分析领域,数据集的质量对于模型的准确性和稳定性至关重要。一个高质量的数据集应具有合适的样本量、代表性良好的样本以及无偏的标签。然而,在实践中,数据集常常存在着各种问题,如数据偏差。本 ...

如何解决数据 偏差 和模型不确定性问题?

如何解决数据偏差和模型不确定性问题?
2024-03-12
在数据分析和机器学习领域,数据偏差和模型不确定性是常见的问题。数据偏差指的是数据集中的样本在某些方面与整体数据分布存在差异,而模型不确定性则是指模型在进行预测时的不确定程度。解决这些问题需要综合运用 ...
如何在数据分析过程中避免偏差出现?
2023-12-27
数据分析是现代商业决策和研究的重要工具,但在进行数据分析时,经常会面临偏差的挑战。偏差是指由于数据收集、样本选择、处理方法等因素引起的系统性误差,可能导致分析结果不准确或产生误导性结论。本文将探讨一 ...
在数据分析中如何避免偏差和错误?
2023-10-10
在当今信息时代,数据分析已成为业务决策和问题解决的重要工具。然而,如果不谨慎处理和分析数据,就可能出现偏差和错误,从而导致错误的结论和决策。本文将探讨在数据分析中如何避免偏差和错误,以提高分析结果的 ...
如何避免数据分析中的偏差和误解?
2023-08-18
随着大数据时代的到来,数据分析在各个领域变得越来越重要。然而,数据分析过程中存在着一些常见的偏差和误解,这可能导致错误的结论和决策。本文将探讨如何避免数据分析中的偏差和误解,从而确保准确和可靠的分析 ...
如何避免数据分析中的偏差和误差?
2023-08-18
在当今信息时代,数据分析扮演了重要角色,帮助企业和组织做出明智的决策。然而,数据分析过程中常常存在偏差和误差,可能导致不准确的结论和错误的判断。本文将探讨常见的数据分析偏差和误差,并提供一些有效的避 ...
分析数据时如何避免偏差
2023-06-15
在分析数据时,避免偏差是至关重要的。偏差是指数据收集或分析过程中可能发生的错误或倾向性,导致结果不准确或不可靠。如果数据偏差严重,那么任何基于这些数据得出的结论都可能是错误的。因此,处理数据偏差是数据 ...

SPSS共同方法 偏差 检验结果怎么看?

SPSS共同方法偏差检验结果怎么看?
2023-06-02
共同方法偏差(Common Method Bias,简称CMB)是指在研究中使用的多个变量因具有相似的测量方式、评价标准或评估者而导致的系统性偏差。当存在CMB时,会使得变量间的关系被错误解释,从而影响研究结论的有效性和可 ...

机器学习中的 偏差 和方差是什么?有哪些区别?

机器学习中的偏差和方差是什么?有哪些区别?
2020-07-20
偏差与方差是我们在机器学习中经常遇到的两个概念,而且在有关机器学习的面试中,偏差与方差也经常拿来考验面试者的机器学习的基础知识。偏差与方差这两者看似简单,但要真正弄清楚两者之间的联系与区别,必须要下 ...

为什么说朴素贝叶斯是高 偏差 低方差?

为什么说朴素贝叶斯是高偏差低方差?
2019-04-04
大家在学习机器学习的时候可能听说过一种算法,这种算法就是朴素贝叶斯算法,而很多人说朴素贝叶斯算法是高偏差低方差,在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下朴素贝叶斯为什么被说高偏差低方差的原因 ...

存在 偏差 的机器学习模型会有什么影响?

存在偏差的机器学习模型会有什么影响?
2019-04-04
大家都知道,现如今,人工智能是一个十分火热的概念,其实就目前而言,人工智能已经不能够用概念来形容了,需要用技术来形容,而人工智能的核心就是机器学习,机器学习的要素之一就是模型,那么存在偏差 ...

数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁

数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁
2025-07-17
数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁​ 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的商业洞察,为企业发展提供精准导航。这个看似只需与数据打交道的职业,实则需要构建一 ...

CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论

CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论
2025-07-16
CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课”。但许多企业投入大量资源搭建数据平台后,却面临 “数据一大堆,问题解决不了” 的 ...

CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎

CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎
2025-07-15
CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎​ 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有价值的信息,转化为切实可行的业务决策,成为企业保持竞争力的关键。CDA(Certified Da ...

【CDA干货】t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test?

【CDA干货】t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test?
2025-07-14
t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox.test? 在统计学假设检验中,t 检验(t-test)和 Wilcoxon 检验(Wilcoxon test,又 ...

数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化

数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化
2025-07-10
数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化​ ​ 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数据价值转化为实际成果的关键起点。对于 CDA 数据分析师而言,查询结束后的数据处理、验 ...

【CDA干货】LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略

【CDA干货】LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略
2025-07-07
LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略​ 长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的一种变体,凭借独特的门控机制,在处理时间序列数据和自然语言处理等领域展现出强大的能力。然而,在实际应用中,LSTM 模 ...

【CDA干货】Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错

【CDA干货】Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错
2025-07-03
Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错​ ​ 引言​ 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有效控制至关重要。尤其是当需要限制用户在过滤器中选择项目的数量,并在超出规定数量时 ...

【CDA干货】Power Query 中实现移动加权平均的详细指南

【CDA干货】Power Query 中实现移动加权平均的详细指南
2025-06-24
Power Query 中实现移动加权平均的详细指南​ 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据的权重,动态地计算平均值,帮助我们更准确地分析数据趋势和特征。Power Query 作为 Ex ...

数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用

数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用
2025-06-23
数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用​ ​ ​ ​ 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者、提升品牌影响力的关键手段。而数据分析作为网络营销的 “智慧引擎”,正深刻改变着企 ...

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