从数据到观点的实现流程

最新推荐文章于 2025-11-19 22:00:57 发布
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        1、不仅要对比差异，而且要对比趋势；
        2、在形成结论前请深入分析数据的异常；
        3、细分更深入的分析的基础；
        4、在报告中与对商业的影响联系在一起；
        5、让观点可执行   

linwaterbin
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第一章（简述数据清洗的基本流程）
m0_69235938的博客
10-30 5471
由于海量数据的来源是广泛的，数据类型也是多而繁杂的，因此数据中会夹杂着不完整、重复以及错误的数据，如果直接使用这些原始数据，会严重影响数据决策的准确性和效率。因此，对原始数据进行有效的清洗是大数据分析和应用过程中的关键环节。
数据分析之落地sop流程
公众号《溜溜笔记说》
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本人介绍了数据分析四大阶段以及进行了各阶段的详解，纯干货
数据库的几种去重方法总结
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数据的五种去重方法
别忘却了曾经的那份执着！！！
05-21 9320
方法一： private static String toHeavyArray1(String [] arr) { List list = new ArrayList<>();  for (int i = 0; i < arr.length; i++) {   if(list.indexOf(arr[i]) == -1) {    list.add(arr[i]);
数据去重
weixin_30347335的博客
10-24 660
平时，我们将c#中的Distinct大多用于对数组去重，一般数组为基础的数据类型，例如 int,string.也可以用于对象去重，我们看看C#对Distinct方法的定义： 有重载，第一个参数都加了this,是拓展方法，有关拓展方法，请百度了解。 下面我们来研究下Distinct的对象去重，假设我们现在有一个People类： public class People ...
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wei_shuo的博客
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从 Demo 到生产：基于ModelEngine的智能体全流程工程实践与方法论！
**My Coding Family**
11-19 2万+
本文探讨了智能体工程化落地的关键挑战与方法，以企业级“智能工单运营助手”为例，通过ModelEngine平台系统化演示了从知识库构建到多智能体协作的全流程解决方案。 核心内容： 工程化路径：提出需求建模→知识工程→智能体设计→工作流编排→评测迭代的五阶段方法论，强调从“能跑通”到“可运维”的转化； 关键技术： 知识库自动生成（文档结构化→QA对生成→分层检索验证） 提示词半自动化开发（角色边界定义→模板生成→失败案例优化） 可视化编排多智能体协作（对话/工单/分析Agent协同） 落地对比...
C语言数据结构篇——约瑟夫环的实现
Demo不是emo的博客
02-08 2万+
大一新生自学中，有不完善的地方希望大家见谅，有什么好的改进想法欢迎提出来一起交流，感谢大家的阅读。 目录 什么是约瑟夫环 约瑟夫环的实现方式 循环链表的构建 循环链表在约瑟夫问题上的应用 完整代码 什么是约瑟夫环 约瑟夫环是循环链表的一个典型应用，其描述如下：m个人围成一圈，从任意一个人开始，按顺时针顺序使所有人依次从1开始报数，报到n的人出列，然后使n之后的人接着从1开始报数，再次使报到n的人出列，不断重复此操作，并输出出局的先后顺序，直到最后只剩下一个人，如下示意图所示 ...
电商文本评论数据挖掘 （爬虫 + 观点抽取 + 句子级和观点级情感分析）.zip
03-25
数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫...
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大数据安全治理框架：从数据采集到销毁的全生命周期管理
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【干货】城市体检的秘密武器曝光！GIS全流程实战：从数据采集到问题整治，效率提升300%
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内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目，采用蚁群算法（ACO）与多层感知机（MLP）相结合的混合模型（ACO-MLP）。该模型通过三维环境离散化建模，利用ACO进行全局路径搜索，并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化，实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题，结合并行计算与参数自适应机制，提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例，涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师；适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员； 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划，如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景；②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化；③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持； 阅读建议：此资源结合理论模型与MATLAB实践，建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上，结合代码示例进行仿真调试，重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现，以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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