欠拟合与数据预处理的关系

2024-12-05

数据分析中，欠拟合是一种常见问题，指机器学习模型在训练和测试数据上表现不佳，往往由模型过于简单所致。这篇文章将探讨欠拟合与数据预处理之间的关系，以及如何通过合适的方法解决这一挑战。 欠拟合案例分享与影 ...

竞赛中常用的数据预处理方法有哪些？

2023-10-18

数据预处理是在竞赛中非常重要的步骤之一，它对于提高模型的性能和准确度至关重要。 数据清洗：数据清洗是指处理缺失值、异常值和噪声等问题、。常见的处理方法包括删除含有缺失值的样本或特征、使用插补方法填充 ...

数据预处理中最常见的错误有哪些？

2023-10-11

在数据预处理过程中，常见的错误有许多。下面是一些常见的错误和建议的解决方法。 缺失值处理错误：缺失值是数据集中经常遇到的问题。常见的错误包括简单地删除带有缺失值的行或列，或者用一个默认值来 ...

数据预处理中最常见的错误有哪些？

2023-10-08

在数据预处理过程中，常见的错误有许多。下面是一些常见的错误和建议的解决方法。 缺失值处理错误：缺失值是数据集中经常遇到的问题。常见的错误包括简单地删除带有缺失值的行或列，或者用一个默认值来填充缺失值 ...

在SQL中如何实现数据预处理？

2023-08-09

数据预处理在SQL中是通过各种技术和方法来准备和清洗数据，以便进行后续分析和建模。这个过程是数据科学和数据分析的关键一步，它有助于提高数据质量、减少错误和不一致性，从而得到更准确、可靠的结果。本文将介绍 ...

如何进行数据预处理和清洗？

2023-06-20

数据预处理和清洗是机器学习和数据分析中非常重要的一步。这个过程涉及到将原始数据转换为可用于建模和分析的格式，包括处理缺失值、异常值、重复值、错误数据等问题。在本文中，我们将介绍数据预处理和清洗的基础概 ...

4000字归纳总结 Pandas+Sklearn 带你做数据预处理

2021-11-24

作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 今天我们就来讲讲数据预处理过程当中的一些要点与难点。我们大致会提到数据预处理中的 加载数据 处理缺失值如何处理 ...

CDA LEVEL 1 考试，知识点汇总《数据预处理方法》

2024-08-13

数据预处理的基本步骤 第一步：数据集成 第二步：数据探索 在进行了基本的了解后，我们还需要把集合中的数据通过一定形式的变换，转换成适合分析和建模的形式。主要的数 ...

数据预处理的一些方法

2018-03-19

数据预处理的一些方法 现实世界中，数据集存在着不完整、包含噪声和不一致等特点，无法直接用来挖掘知识。收集数据的设备可能出故障，人为输入数据时出错或缺失，数据传输中引起的错误都将造成数据集含有不正确 ...

【CDA干货】神经网络最后一层：激活函数加还是不加？核心逻辑与选择指南

2025-12-05

在神经网络模型搭建中，“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活，导致回归任务输出异常；有人在分类任务中省略激活函数，使得模型无法输出合理概率分布。实际上，这一问题 ...

CDA二级备考经验

2025-12-04

作者简介：姜天翼 数据分析从业者 我是一名统计学专业出身的数据分析师，在经过了3年的数据分析工作与踩坑后，我对数据分析这个职业和工作内容有了更深的理解，本次借着报考CDA二级的备考分享聊聊对数据分析师的一些 ...

【CDA干货】经纬度热力图：从离散坐标到空间密度的可视化方法

2025-12-04

在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景区打卡点、车辆定位）转化为色彩渐变的密度分布图，直观呈现“哪里是热点、哪里是冷区 ...

【CDA干货】季节分解法：解锁时间序列数据的“四季密码”

2025-12-03

每到“双十一”，电商平台的销售额会迎来爆发式增长；每逢冬季，北方的天然气消耗量会显著上升；每月的10号左右，工资发放会带动零售消费的小幅波动——这些数据的周期性波动，藏着业务运行的“季节密码”。季节分解 ...

【CDA干货】数据标准化后出现负值？别急！场景化解决全方案

2025-12-02

在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一尺度，为模型训练或业务分析扫清障碍。但很多数据从业者会陷入“负值恐慌”：Z-score ...

CDA数据分析师：用透视分析方法，让表结构数据秒变业务洞察

2025-11-28

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工具包中，透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码，仅通过维度拖拽、指标配置，就能快速完成多维度交叉分析，从海量表结构数据中提炼核心业务洞 ...

【CDA干货】序列模式挖掘在电商零售中的应用

2025-11-17

核心结论：“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘（含序列模式挖掘） 技术——它聚焦“时间序列下的行为与结果关联”，通过量化“浏览行为”对“下单概率”的提升幅度，挖掘用户行 ...

【CDA干货】Excel透视表进阶：两个字段相乘的完整实现指南

2025-11-14

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×毛利率=毛利额”“人数×人均产值=总产 值”。透视表默认的“求和、计数、平均值” ...

【CDA干货】层次回归分析：变量是否需要标准化？——从原理到实战的决策指南

2025-11-13

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变量，再引入心理特质变量），观察模型R²的变化、F检验显著性及回归系数，判断新增变 ...

CDA 数据分析师：企业数字化转型的核心引擎 —— 从数据底座到业务价值的落地路径

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、收集数据” 的浅层阶段，面临 “数据碎片化难整合、业务与数据脱节、转型效果难量化” 的核 ...

【CDA干货】用模型挖掘数据中的隐性特征：方法、案例与落地指南

2025-11-07

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 “隐性特征”—— 它们隐藏在数据关联、行为模式或语义背后，比如 “用户潜在消费偏好” ...