数据分析-补

最新推荐文章于 2024-08-16 20:23:22 发布
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此博客围绕数据分析展开，虽内容仅提及‘补’，推测是对数据分析相关内容的补充，但具体补充信息未明确给出。

补

数据分析-思维分析逻辑day01
m0_66767594的博客
03-12 3365
文章目录一、国企数据分析工作招聘解析常规工作专题分析软技能及面试技巧二、BAT企业数据分析工作数据异常排查专题分析1、特点：2、例子面试1、准备2、三个必问的问题3、三个必问的问题解答三、中小型企业数据分析工作—斜杠青年工作内容转型分析1、规划好自己，再评估和准备2、评估自己3、优化自己4、寻找对象并实践四、数据分析工具介绍五、总结： 一、国企数据分析工作 招聘解析 根据招聘网站罗列的进行解读 常规工作 日报、周报、月报 临时数据:管理层需要、业务执行人员需要 常规工作技巧：机器人发日报、目标建立、寻找领
R-交通事故数据分析报告
weixin_43194506的博客
03-17 8984
美国交通事故分析引言数据基本分析缺失值处理2.2 各州事故总数2.3时间处理3影响因素3.1天气状况3.2时间因素3.3路况因素4 预测分析5 总结 引言 该数据来源于kaggle网站中的一个项目，其原数据集（US_Accidents_Dec20）是一个数据量49列，共400多万数据量包含2016-2020年交通事故信息。 本文的目标是对这些数据进行统计分析，探寻发生事故最多的州，并探查什么时候容易发生事故，事故发生时天气状况，并对此做出可视化展示：总结分析所得信息，讲述美国发生事故的总体情况，找出影响事故
电商数据分析-03-电商数据采集
IT从业者的成长历程
12-26 3393
本文是数据分析系列第3篇，介绍数据仓库的建设，项目需求规划，数据生成和数据采集等阶段，更具体内容可以参考链接
商业数据分析--思路总结
qq_41951254的博客
12-11 5965
一、概念 什么是商业 B2B/B2C/B2B2C/C2B/B2VC 什么是商业运作供应链-产品/服务-销售渠道-（营销/风控）-用户-售后客服->财务表现+数据表现 商业运作组织有哪些？ 前线（销售/渠道/业务）-中台管理（市场/运营/公关）-后台支持（客服/供应链/开发）-战略决策（总办） 它们关心什么？前线（卖货收钱）-中台（品牌客户产品线助力营销）-后台（供应质量服务）-战略决策（往哪走走多远走多快） 解决商业问题的能力？ 权力-魅力-创造力-协调力-执行力-数据分析能力 什么是商业分析？ 用数
数据分析师-求职篇
csdnbt的博客
04-25 2291
数据分析求职基本技能要求及干货分享
数据分析--缺失值填充的几种方法
sinat_37935727的博客
03-18 2万+
常见的缺失值填充方法有填充默认值、均值、众数、KNN填充、以及把缺失值作为新的label通过模型来预测等方式，为了介绍这几种填充方法的使用以及填充效果，本文将在真实数据集上进行简单比较。 1 数据集介绍: 数据集来源于 天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测。该数据集共有1000条数据，特征共83维，加上id和label共85列，每维特征缺失数量范围为0~911。为了简单比较各种填充方...
python数据分析案例简单实战项目（二）--疫情数据分析
a1105425455的博客
06-26 3万+
项目背景 2020 年 1 月新型冠状病毒（以下简称新冠）肺炎在极短时间内就在全球范围内大规模流行，据美国约翰斯·霍普金斯大学 11 月 8 日发布的新冠疫情最新统计数据显示，截至美国东部时间 11 月 8 日 11 时 24 分全球累计确诊人数超过 5000 万，死亡人数超过125 万。由于新冠病毒的传播速度快、致死率较高，世界卫生组织称新冠是百年一遇的人类公敌。自新冠肺炎爆发以来，面对社会对疫情信息的迫切需求，各级政府部门通过多种渠道及时发布第一手相关数据，许多组织和个人也迅速行动，利用多种分析手段为
2023数模国赛E 题 黄河水沙监测数据分析-思路代码文章详解
最新发布
xb459149247的博客
08-16 3653
最近在准备国赛，拿往年的数模比赛练手，做了去年国赛的e题，发现其中的问题的通用性很强，因此写下本篇文章记录一下，对于这类综合性问题进行处理的常用方法和具体的求解过程。
python人口普查数据数据分析_7、Python 数据分析-Pandas人口分析案例
weixin_39992660的博客
12-05 2704
需求：1.导入文件，查看原始数据2.将人口数据和各州简称数据进行合并3.将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除4.查看存在缺失数据的列5.找到有哪些state/region使得state的值为NaN，进行去重操作6.为找到的这些state/region的state项补上正确的值，从而去除掉state这一列的所有NaN7合并各州面积数据areas8.我们会发现area(sq.mi)这...
我的数据分析师转型之路，从零到字节跳动数据分析师
热门推荐
勇往直前的专栏
03-06 8万+
从一个什么都不懂的小白，到现在字节跳动的数据分析师，我用了大概1年的时间，在这里想给大家分享一下我的转行经历，希望能有一些帮助。 出于隐私考虑，我就全部打码了。。。先说一下个人背景，本科是工科相关，非计算机非统计学，硕士是金融相关，基本也算是和数据分析没什么关系，毕业之前有过迷茫，因为自己其实也不知道到底适不适合金融行业，而且上学的时候没有认真搞过什么银行、券商的实习，基本毕业就是凉凉的节奏。所...
基于python的大数据分析-数据处理（代码实战）
测试帮日记
06-19 2万+
接着上篇继续。数据获取之后并不能直接分析或使用，因为里面有很多无效的垃圾数据，所以必须要经过处理才可以。数据处理的主要内容包括数据清洗、数据抽取、数据交换和数据计算等。 数据清洗 数据清洗是数据价值链中最关键的一步。垃圾数据即使是通过最好的分析也可能会产生错误的结果，并造成较大的误导。 数据清洗就是处理缺失数据以及清除无意义的信息，如删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪音...
PYTHON大数据分析-IWC赛题1（企业投资价值评估）数据分析方法总结
ZuoFengYeCao的博客
04-27 3079
PYTHON大数据分析-IWC赛题1（企业投资价值评估）数据分析方法总结一、目的二、代码结构简述三、数据分析过程1、数据清洗2、模型选型3、参数调优4、模型校验5、结果预测四、比赛心得 一、目的 本次比赛主要解决的问题是根据官方提供的37个EXCEL表信息与企业评分，训练出一个模型，使之能够根据对新企业进行评分估计。 表格的数据是这样的 企业评分是这样的 二、代码结构简述 整个工程包括原始数据...
深入浅出数据分析 - 误差
wyz191的专栏
03-05 5040
11 误差 11.1 插值法 在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。 插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。 11.1.1 定义 给定 n个离散数据点（称为节点），k=1,2,...,n。对于x，(x≠,k=1,2,…n )，求 x所对应的 y的值称为内插。 f(x)为定义在区间 [a,b]上的函数。...为[a,b]上n个互不相同的点，G为给定的某一函数类。若G上有函数 g(x)满足：,k=1..
AI的基本概念和数据建模调参
jacobwe的博客
04-01 1857
1监督学习：利用一组带标签的数据，学习从输入到输出的映射，然后用新数据对照映射关系得到映射结果，达到分类或回归目的 D=(X, y) X:数据 y:标签 学习X y的映射关系 算法:线性回归、逻辑回归、朴素⻉贝叶斯、决策树、随机森林林、SVM、神 经⽹网络 2 非监督学习 输入数据没有被标记，也没有确定的结果 D=(X) ⽆无标签 寻找X中的特征或规律律eg:⽤用户分层(兴趣/特征等等)，降维⼯工...
EDA
jacobwe的博客
03-23 1132
一，缺失数据概要 　1 .缺失原因 分为无意的，有意的，不存在。 2.缺失类型 ，缺失分为完全随机缺失，随机缺失，完全非随机缺失 　3.缺失处理方法      删除法,数据补充(替换补充，拟合补充)，虚拟变量，不处理 二，缺失数据的类型 　1，缺失分为完全随机缺失，随机缺失，完全非随机缺失 　2 完全缺失- MCAR(missing completely ...
pairwise的排序算法
jacobwe的博客
06-24 1011
在对常用地点进行排序并分类中，来进行用户行为预测的置信区间判断
车场景音乐推荐
jacobwe的博客
10-05 303
车场景音乐主题推荐 开车，停车，音乐的展示推荐位置。 曲目 -> 流行，2轻音乐 3 古典 4 摇滚 ->加入热门曲目 -》 推荐相似曲目 --》 转按曲目 艺人/专辑 1 艺人画像 2 艺人的相似度 专辑相似度–》二次推荐 （由专辑过滤到曲目） — 协同 召回 |-- 主题相似度 — 用户兴趣 — 热门 排序 1 LR+GBDT FM FRM 2 NDCG ...
推荐11-25 模型评估
jacobwe的博客
11-26 252
1 编程基础知识准备 函数编程环境 函数编程语言 2 推荐理论知识准备 协同过滤 基于物品的item-cf 基于用户的item-cf FM 根据内容语意的词频 余弦相似度：数字表达后的夹角相似度 特征编码：对分类类型进行数字表示 独热编码：将类别编码 作为 数据表达，稀疏维度过高 emedding：稠密向量 向量：加入方向 矩阵：图片网格变成数字矩阵，销售省市数据变成数字矩阵 张量： 欧式距离：两点之间的距离 3 模型评估 均方根误差：两个向量平方相减开平方根 ROC：预测结果按照正，负概率排序，绘制真正率
特征工程
jacobwe的博客
03-23 244
特征工程 -brief 特征工程 一 脑图 1特征提取 统计特征 文本类型特征（tfidf,embeeding） 模型特征 stacking 特征 2单个特征处理 归一化 哑变量 分箱 数据变换 log，指数 3 多特征处理 特征交叉 二特征工程 概念 1 特征工程很重要 2 从x 到 X‘ ，衍生（升维），筛选（将维） 3从原始特征的分布抽取统计量 拟合数据标签的分布 三特征工程过程 sour...
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