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数据探索和数据准备的步骤: 2018-02-22; 数据探索和数据准备的步骤如我们所知，数据分析工作的70%的时间都用作于数据清洗，数据探索和数据准备当中，这可以说是数据分析的核心所在。数据清洗主要是工具层面上的，这里先不讨论。我们这里讨论数据探索 ...

R语言：异常值检验、离群点分析、异常值处理: 2017-04-29; R语言：异常值检验、离群点分析、异常值处理笔者寄语：异常值处理一般分为以下几个步骤：异常值检测、异常值筛选、异常值处理。其中异常值检测的方法主要有：箱型图、简单统计量（比如观察极值）异常值处理 ...

R语言画数据图形: 2017-02-21; R语言画数据图形 plot是一般的画图函数，hist是直方图，boxplot是箱型图。这些函数会覆盖前面的图形，如何创建多个图形便于同时查看呢？方法有三： 1、创建新图形之前先打开一个新的图形窗口，每一幅新图形 ...

机器学习基础与实践之数据清洗！: 2016-07-04; 想写这个系列很久了，最近刚好项目结束了闲下来有点时间，于是决定把之前学过的东西做个总结。之前看过一些机器学习方面的书，每本书都各有侧重点，机器学习实战和集体智慧编程更偏向与实战，侧重于对每个算法的实际 ...

用大数据管理企业,HR大数据思路与腾讯实践: 2015-12-03; 用大数据管理企业,HR大数据思路与腾讯实践 HR管理经过几十年的发展，理论基础仍是工业时代的科学管理经验。近年来面对汹涌而来的移动互联网大潮以及层出不穷各种新的管理挑战，HR管理的理论和方法并没有 ...

用大数据管理企业，HR大数据思路与腾讯实践: 2015-11-25; 用大数据管理企业，HR大数据思路与腾讯实践 HR管理经过几十年的发展，理论基础仍是工业时代的科学管理经验。近年来面对汹涌而来的移动互联网大潮以及层出不穷各种新的管理挑战，HR管理的理论和方法并没 ...

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