EDA設(shè)計(jì)流程及其工具.ppt
2017-01-21 13:07:21
目錄1數(shù)據(jù)探索與數(shù)據(jù)預(yù)處理21.1 賽題回顧21.2 數(shù)據(jù)探索性分析與異常值處理21.3 相關(guān)性分析52特征工程82.1 光伏發(fā)電領(lǐng)域特征82.2 高階環(huán)境特征112.3 特征選擇113模型構(gòu)建
2021-07-12 08:37:20
數(shù)據(jù)做運(yùn)算分析了。除非你使用了數(shù)據(jù)中臺(tái),匯聚多數(shù)據(jù)源,統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析口徑,解決數(shù)據(jù)孤島的同時(shí)為BI系統(tǒng)精準(zhǔn)匹配數(shù)據(jù)打下基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)中臺(tái):統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析口徑,提高企業(yè)信息化效率BI系統(tǒng)是依靠統(tǒng)一的分析口徑來(lái)精準(zhǔn)
2021-10-28 10:11:40
數(shù)據(jù)量大,現(xiàn)在的軟件分析效率太低,操作也麻煩,有沒(méi)有更適合的數(shù)據(jù)分析軟件?或許BI數(shù)據(jù)分析軟件會(huì)是個(gè)好選擇。奧威軟件旗下的OurwayBI就是一款專(zhuān)做大數(shù)據(jù)可視分析的軟件,能在極短時(shí)間內(nèi)完成億級(jí)數(shù)據(jù)
2020-12-29 11:33:27
數(shù)據(jù)分析軟件
2012-05-28 22:31:52
智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)展到現(xiàn)在,一再突破數(shù)據(jù)分析效率、直觀度的天花板,操作步驟一再精簡(jiǎn),已經(jīng)簡(jiǎn)單到只需準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)就行了。現(xiàn)在做數(shù)據(jù)分析都簡(jiǎn)單成這樣了,你還能找借口不做數(shù)據(jù)可視化分析嗎?準(zhǔn)備好數(shù)據(jù),其他
2020-07-08 16:49:57
業(yè)務(wù)有了變化,數(shù)據(jù)分析報(bào)表還是老樣子,無(wú)法響應(yīng)新需求,無(wú)法展現(xiàn)新變化?你需要一份高效的智能可視化報(bào)表。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是通過(guò)拖拉拽、點(diǎn)擊就能根據(jù)分析需求制作的報(bào)表,就算是在瀏覽狀態(tài)下,也能想怎么分許
2020-06-09 17:21:45
探索以及預(yù)測(cè)都需要用到統(tǒng)計(jì)學(xué),因此,具有扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論知識(shí)儲(chǔ)備也是必不可少的!分析歷史、預(yù)測(cè)未來(lái)、優(yōu)化選擇是大數(shù)據(jù)工程師在“玩數(shù)據(jù)”時(shí)的三大任務(wù),對(duì)于一個(gè)想有更好的發(fā)展前景的數(shù)據(jù)分析師來(lái)說(shuō),光具備以上
2018-04-10 15:59:14
BI數(shù)據(jù)分析軟件做數(shù)據(jù)深度分析又快又直觀,還能靈活滿足不同人的數(shù)據(jù)分析需求,因此選擇BI數(shù)據(jù)分析軟件的企業(yè)與個(gè)人也越來(lái)越多,但卻仍有很大一部人對(duì)BI數(shù)據(jù)分析軟件的使用不太了解,本文將以?shī)W威軟件旗下
2021-01-04 11:00:47
由于以前的數(shù)據(jù)分析軟件并沒(méi)有一個(gè)開(kāi)放性的分析經(jīng)驗(yàn)共享板塊,因此很多的用戶基本上都是在閉門(mén)造車(chē),延續(xù)自己的分析思維。因此一旦遇到新的分析內(nèi)容、需求,以前的分析思維不足以支持時(shí),這些人很難轉(zhuǎn)變思維,也
2020-05-12 14:23:05
為什么企業(yè)每天累積那么多的數(shù)據(jù),也做數(shù)據(jù)分析,但最后決策還是靠經(jīng)驗(yàn)?很大程度上是因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)都被以不同的指標(biāo)和存儲(chǔ)方式放在各自的系統(tǒng)中,這就導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的分析口徑和標(biāo)準(zhǔn)不一致,無(wú)法在同一個(gè)分析軟件上做
2023-12-05 09:36:05
最近在做畢設(shè),但以前從來(lái)沒(méi)接觸過(guò)LabVIEW,遇到問(wèn)題只能一邊學(xué)一邊解決。這次把畢設(shè)上數(shù)據(jù)分析模塊的問(wèn)題單獨(dú)拿出來(lái)給初學(xué)者參考一下。鑒于本人也是初學(xué)者,歡迎討論和指出不足。
2018-05-01 17:13:13
模塊,結(jié)合實(shí)際應(yīng)用案例對(duì)MDT數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行探索和研究。 MDT數(shù)據(jù)分析平臺(tái)介紹 2.1MDT數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的系統(tǒng)概要 通過(guò)不同類(lèi)型的用戶賬號(hào)登錄MR分析平臺(tái),平臺(tái)為用戶呈現(xiàn)不同的操作功能和頁(yè)面,其
2020-12-03 14:56:15
(時(shí)間偏差)來(lái)評(píng)估的。 我們通過(guò)專(zhuān)用的TestManagerPro數(shù)據(jù)分析軟件,可對(duì)測(cè)試記錄進(jìn)行專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析及模板比對(duì),統(tǒng)計(jì)分析時(shí)鐘同步信號(hào)的長(zhǎng)期漂移性能,可計(jì)算MTIE、TDEV,并按照G.811、G.812、G.813、G.823、G.8261等模板進(jìn)行比對(duì),并生成測(cè)試報(bào)表。`
2015-01-19 17:36:11
Python爬蟲(chóng):全國(guó)大學(xué)招生信息(二):生源數(shù)據(jù)分析(matplotlib)
2020-03-09 10:20:40
摘要: 在3月29日深圳云棲大會(huì)的數(shù)據(jù)分析與可視化專(zhuān)場(chǎng)中,阿里云產(chǎn)品專(zhuān)家陌停對(duì)大數(shù)據(jù)智能分析產(chǎn)品 Quick BI 進(jìn)行了深入的剖析。大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)的精彩分享也贏得觀眾們的一直認(rèn)可和熱烈的反響。 大數(shù)據(jù)分析
2018-04-03 11:42:18
USB數(shù)據(jù)采集在機(jī)車(chē)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)上的應(yīng)用是什么?
2021-05-19 07:18:13
數(shù)據(jù)分析-pandas數(shù)據(jù)處理清洗常用總結(jié)
2019-08-08 06:46:41
pandas數(shù)據(jù)分析中常用方法
2019-06-03 06:16:04
python 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) day12-python調(diào)用mysql
2019-10-23 13:34:58
python 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) day11-mysql安裝
2020-03-20 11:18:15
python 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) day16-使用statasmodels進(jìn)行線性回歸
2020-06-19 11:22:24
Python之所以這么流行,這么好用,就是因?yàn)镻ython提供了大量的第三方的庫(kù),開(kāi)箱即用,非常方便,而且還免費(fèi)哦,學(xué)Python的同學(xué)里估計(jì)有30%以上是為了做數(shù)據(jù)分析師或者數(shù)據(jù)挖掘,所以數(shù)據(jù)分析
2018-05-10 15:18:11
《數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》總結(jié)及代碼練習(xí)---chap3 數(shù)據(jù)探索
2020-05-25 13:25:38
一鍵下去,立即呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果。有這樣高效的,可一鍵生效的BI智能分析功能,才能大幅度提升數(shù)據(jù)分析效率,縮短分析到?jīng)Q策之間的時(shí)間距離。常用分析功能,一鍵生效數(shù)據(jù)分析過(guò)程免不了運(yùn)用到大大小小的運(yùn)算
2020-11-25 17:14:50
國(guó)產(chǎn)BI軟件做財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的性?xún)r(jià)比極高,主要得益于兩個(gè)因素,一個(gè)是國(guó)產(chǎn)BI軟件按功能模塊購(gòu)買(mǎi),大幅度降低BI大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的使用成本;另一個(gè)則是國(guó)產(chǎn)BI軟件已打磨出標(biāo)準(zhǔn)化、系統(tǒng)化的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方案
2023-05-16 11:06:11
探索性測(cè)試ET(exploratory)是和ST(script based test)相比較而言的.籠統(tǒng)地說(shuō),ST就是有確定的步驟和預(yù)期目標(biāo)的測(cè)試.探索性測(cè)試可以說(shuō)是一種測(cè)試思維。它沒(méi)有很多實(shí)際
2019-07-05 06:38:55
數(shù)據(jù)分析為什么能夠打敗傳統(tǒng)的商業(yè)分析(二)
2020-04-13 11:48:51
《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》 112時(shí)間序列基礎(chǔ)
2020-03-20 09:30:20
在這個(gè)數(shù)字化、智能化的時(shí)代,一味埋頭苦干只會(huì)換來(lái)效率低下的結(jié)果,還是得巧用各種現(xiàn)成資源,以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析為例,就可以下載奧威BI財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方案。一鍵套用,立得覆蓋各個(gè)主題的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)表,快速摸清
2023-09-05 10:06:44
努力也換不來(lái)高回報(bào)?那是你努力錯(cuò)方向了,就像做數(shù)據(jù)分析,在要求高效率、高直觀度、高靈活度的今天,如果你還用費(fèi)時(shí)費(fèi)力不直觀的一般數(shù)據(jù)分析軟件,就不能怪別人用SpeedBI數(shù)據(jù)分析云更快地獲得高回報(bào)
2020-06-22 17:02:41
本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 09:52 編輯
請(qǐng)教關(guān)于JMP在半導(dǎo)體封裝數(shù)據(jù)分析中的使用案例,希望高手能多多指教。
2012-11-20 16:01:51
埃森哲是如何系統(tǒng)化做好數(shù)據(jù)分析的
2019-10-18 14:36:30
《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》 113日期范圍、頻率和移位
2020-05-01 11:24:11
基于labview的串口調(diào)試與數(shù)據(jù)分析
2012-05-06 11:34:30
以色列實(shí)時(shí)分析和異常檢測(cè)的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司Anodot目前正在使用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)克服人類(lèi)在數(shù)據(jù)分析方面的限制。人工智能可以通過(guò)分析所有數(shù)據(jù)提出更多的答案,而Anodot認(rèn)為沒(méi)有將機(jī)器學(xué)習(xí)整合到數(shù)據(jù)分析中的電子商務(wù)公司將會(huì)出現(xiàn)虧損。
2019-07-29 08:06:36
大數(shù)據(jù)分析邏輯,全英文,請(qǐng)勿公開(kāi)
2018-10-08 17:08:52
《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》 122高階GroupBy應(yīng)用
2020-04-23 07:29:16
一條很有意思的娛樂(lè)新聞——警方在某歌手的演唱會(huì)上抓捕了好幾個(gè)被網(wǎng)上追逃的人。這同樣是大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用······工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)發(fā)搭建的為工業(yè)企業(yè)服務(wù)的一體化信息平臺(tái)。我們國(guó)家
2018-11-12 15:56:57
就不會(huì)追加報(bào)表了?但這種數(shù)據(jù)分析報(bào)表真能做得出嗎?能,用SpeedBI數(shù)據(jù)分析云就能做。SpeedBI數(shù)據(jù)分析云,一張報(bào)表相當(dāng)于一個(gè)數(shù)據(jù)分析庫(kù)因?yàn)椴捎枚嗑S動(dòng)態(tài)可視化分析,又能提供多種秒響應(yīng)的智能分析
2020-06-19 17:21:55
Python在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域受到火熱追捧,很大程度上在于它擁有非常龐大的第三方庫(kù),以及強(qiáng)大的通用編程性能。因此,快速掌握Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,就是學(xué)習(xí)Python各種第三方庫(kù)、工具包
2018-06-28 15:18:14
,可以說(shuō)數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景十分廣闊了。好的數(shù)據(jù)分析師一個(gè)月不止16000+。現(xiàn)在,數(shù)據(jù)分析才是風(fēng)口。一、數(shù)據(jù)分析師需要具備的技能熟悉Excel數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)敏感度較強(qiáng)熟悉公司業(yè)務(wù)和行業(yè)知識(shí)掌握數(shù)據(jù)分析方法
2021-06-23 12:16:28
,可以說(shuō)數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景十分廣闊了。好的數(shù)據(jù)分析師一個(gè)月不止16000+。現(xiàn)在,數(shù)據(jù)分析才是風(fēng)口。一、數(shù)據(jù)分析師需要具備的技能熟悉Excel數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)敏感度較強(qiáng)熟悉公司業(yè)務(wù)和行業(yè)知識(shí)掌握數(shù)據(jù)分析方法
2021-06-30 11:42:09
好端端一個(gè)數(shù)據(jù)分析師,天天被業(yè)務(wù)部門(mén)指揮著去拉數(shù)據(jù),累死累活不說(shuō),還擠兌得沒(méi)時(shí)間做深度分析。久而久之數(shù)據(jù)分析師都被逼成取數(shù)機(jī)了。數(shù)據(jù)分析師大材小用的背后,說(shuō)來(lái)說(shuō)去還不是缺少一個(gè)能夠讓業(yè)務(wù)上手的智能
2020-12-24 14:05:03
現(xiàn)在做企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析的,哪個(gè)離得開(kāi)秒分析、秒呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)可視化工具?不說(shuō)那日增月累的億級(jí)數(shù)據(jù)分析量大的驚人,就說(shuō)數(shù)據(jù)可視化工具那隨時(shí)隨地自助式分析,就已經(jīng)是很多一般數(shù)據(jù)分析工具望塵莫及的了。越是行業(yè)
2020-07-21 15:06:30
給我之后,面對(duì)繁瑣的數(shù)據(jù)分析質(zhì)量問(wèn)題,真是無(wú)從下手。而且公司做的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)直是五花八門(mén),一點(diǎn)都不統(tǒng)一。后來(lái)我跟我們領(lǐng)導(dǎo)談過(guò),很真心的說(shuō)了自己的一些想法,要想進(jìn)入工業(yè)4.0時(shí)代,必須引進(jìn)高科技的數(shù)據(jù)分析
2020-08-11 10:57:53
電商數(shù)據(jù)分析報(bào)表要怎么做,才能讓每個(gè)報(bào)表瀏覽者都能自主分析,根據(jù)自己的需求去分析數(shù)據(jù)?首先,你要用BI數(shù)據(jù)可視化分析軟件來(lái)做電商數(shù)據(jù)分析報(bào)表,然后才能在報(bào)表上自主分析數(shù)據(jù)。為什么要用BI數(shù)據(jù)可視化分析
2021-07-06 10:13:05
在當(dāng)今的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析來(lái)促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)已然成為一種普遍行為,擁有一套系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)分析方案尤為重要。奧威BI電商數(shù)據(jù)分析方案是一種基于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的解決方案,以豐富BI經(jīng)驗(yàn)結(jié)合電
2023-06-27 09:22:14
訊成立于2002 年,總部位于***。 由太引資訊所研發(fā)的工程數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) Engineering Data Analysis (EDA) System 、Premium SPC 產(chǎn)品及 Yield
2014-03-09 10:37:52
Matlab的串口通信該如何去實(shí)現(xiàn)呢?Matlab的串口方式波形數(shù)據(jù)傳輸和后期數(shù)據(jù)分析功能有何作用?
2021-11-18 06:33:07
怎樣去設(shè)計(jì)一種CAN總線數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)?
2021-05-19 06:41:44
BI數(shù)據(jù)可視化工具通常是可以用戶各行各業(yè),用于不同主題的數(shù)據(jù)可視化分析,但面對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析這塊難啃的骨頭,能夠好好地完成的,還真不多。接下來(lái)要介紹的這款BI數(shù)據(jù)可視化工具不僅擁有內(nèi)存行列計(jì)算模型這樣
2023-08-29 09:44:49
航模可以像真飛機(jī)一樣飛上天空,深受人們的喜愛(ài)。同時(shí)航模運(yùn)動(dòng)是一項(xiàng)實(shí)踐性,探索性,開(kāi)放性極強(qiáng)的運(yùn)動(dòng)。所謂的實(shí)踐性即以航模運(yùn)動(dòng)為切入點(diǎn),進(jìn)行針對(duì)的實(shí)踐訓(xùn)練;探索性即保
2011-10-13 16:49:34103 常用數(shù)據(jù)分析方法,有需要的朋友可以下來(lái)參考下。
2016-01-14 17:56:340 深入淺出數(shù)據(jù)分析,有需要的朋友下來(lái)看看。
2016-01-15 14:22:000 數(shù)據(jù)分析 高級(jí)分析入門(mén)
2017-09-08 09:52:0419 很高興看到本書(shū)出版了,我要感謝所有為本書(shū)的出版做出貢獻(xiàn)的人。本書(shū)是Python網(wǎng)絡(luò)編程方面的探索性指南,涉及了很多網(wǎng)絡(luò)協(xié)議
2017-09-14 10:47:065 數(shù)據(jù)挖掘就是從海量數(shù)據(jù)中找到隱藏的規(guī)則,數(shù)據(jù)分析一般要分析的目標(biāo)比較明確,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)則是單純的使用樣本來(lái)推斷總體。 主要區(qū)別: 數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)是觀察數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)規(guī)則KDD
2017-09-28 19:20:0918 基于高性能計(jì)算集群這樣的新一代測(cè)序器和快速演化分析平臺(tái),基因研究領(lǐng)域已經(jīng)被海量數(shù)據(jù)淹沒(méi)。眾多基因、癌癥、醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)和制藥公司不斷產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),已不再能被及時(shí)的處理并恰當(dāng)?shù)拇鎯?chǔ),甚至通過(guò)常規(guī)通訊
2017-10-11 09:46:050 所謂探索性數(shù)據(jù)分析,是指對(duì)已有的數(shù)據(jù)(特別是調(diào)查或觀察得來(lái)的原始數(shù)據(jù))在盡量少的先驗(yàn)假定下進(jìn)行探索,通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。
2018-04-13 18:38:004011 數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。這一過(guò)程也是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在實(shí)用中,數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷,以便采取適當(dāng)行動(dòng)。
2018-01-04 18:04:2218355 離散數(shù)據(jù)是指其取值是不連續(xù)的分離值,數(shù)據(jù)只能在一些特定點(diǎn)取值。這樣的數(shù)據(jù)不能定量測(cè)量但可以進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)量,并可將其蘊(yùn)含的信息通過(guò)分類(lèi)的方式進(jìn)行表示。擲硬幣便是最著名的例子,我們無(wú)法預(yù)測(cè)出下一次硬幣的正反但是可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)歷史數(shù)據(jù)來(lái)估測(cè)概率的分布。
2018-04-20 16:47:424691 數(shù)據(jù)科學(xué)的另一個(gè)重要技能是探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)。當(dāng)有人扔給你一份數(shù)據(jù)時(shí),你對(duì)這份數(shù)據(jù)完全陌生,又沒(méi)有足夠的業(yè)務(wù)背景,會(huì)不會(huì)感覺(jué)無(wú)從下手?如果你什么都不管,直接把數(shù)據(jù)喂給各種模型,卻發(fā)現(xiàn)效果不好,因?yàn)槟銢](méi)有好的特征,那么你可能需要的是數(shù)據(jù)探索。
2018-07-11 16:35:211788 近年來(lái),t 分布隨機(jī)鄰域嵌入 (tSNE) 算法已成為高維數(shù)據(jù)探索性數(shù)據(jù)分析中最常用和最具洞察力的技術(shù)之一。
2018-07-25 10:28:145387 大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為4個(gè)V, 數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類(lèi)型多(Variety)、價(jià)值(Value)。
2018-11-10 09:27:1625024 本文將通過(guò)介紹一個(gè)代碼模板的四個(gè)基本步驟,來(lái)幫助您完成數(shù)據(jù)分析的初期探索。
2018-11-25 10:52:323307 智能數(shù)據(jù)分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 一、什么是智能數(shù)據(jù)分析? 智能數(shù)據(jù)分析,它是指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)抽象等數(shù)據(jù)分析工具從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)的分析方法。智能數(shù)據(jù)分析的目的是直接或間接地提高工作效率
2018-12-03 22:46:012350 數(shù)據(jù)分析過(guò)程的主要活動(dòng)由識(shí)別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)并改進(jìn)數(shù)據(jù)分析的有效性組成。
2018-12-19 16:36:0749102 數(shù)據(jù)分析到底對(duì)企業(yè)有什么用?數(shù)據(jù)分析到底能解決什么問(wèn)題?今天我們一次講清楚。所謂不識(shí)廬山真面目,只緣身在此山中。如果只站在數(shù)據(jù)分析本位角度看,很容易陷入各種花里胡哨的名詞討論中。我們換種方法,設(shè)想一下自己是業(yè)務(wù)部門(mén)的人,看看數(shù)據(jù)分析到底有什么用。
2019-02-22 13:43:458788 數(shù)據(jù)分析,顧名思義,就是數(shù)據(jù)+分析,也就是說(shuō)要先有數(shù)據(jù)后分析。要想了解數(shù)據(jù)分析,先需要了解什么是數(shù)據(jù)。
2019-02-28 15:20:495145 本視頻主要詳細(xì)介紹了sem數(shù)據(jù)分析方法,分別有趨勢(shì)分析法、比重分析法、TOPN分析法、四象限分析法。
2019-02-28 15:23:094676 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是數(shù)據(jù)分析修煉手冊(cè)教程免費(fèi)下載包括了:前言,數(shù)據(jù)分析師如何分類(lèi)? ,數(shù)據(jù)分析師的具體工作職責(zé)和工作內(nèi)容有哪些?,如何在業(yè)余時(shí)間成為數(shù)據(jù)分析師?,數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)與運(yùn)用 ,如何用Excel做數(shù)據(jù)分析?,如何用Tableau做數(shù)據(jù)可視化?
2019-10-08 08:00:001 在解決中小企業(yè)融資難方面,區(qū)塊鏈技術(shù)已是較為普遍的探索性運(yùn)用。
2019-11-26 09:24:23699 為了應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)和威脅,組織須改進(jìn)大數(shù)據(jù)分析。這就是大數(shù)據(jù)分析很重要的原因。
2020-01-26 17:56:00950 在《數(shù)據(jù)分析的思維與工具》這篇文章中,我們提到,應(yīng)該更加注重數(shù)據(jù)分析思維的培養(yǎng),那么數(shù)據(jù)分析的思維主要有哪些呢?這里總結(jié)了 8 種數(shù)據(jù)分析的思維,并用一些小故事進(jìn)行舉例說(shuō)明。
2020-03-26 08:00:000 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析是對(duì)連網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的分析。
2020-04-22 14:45:15454 但是定制開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)分析軟件不一定很復(fù)雜,不一定需要專(zhuān)家數(shù)據(jù)分析員才能使用。實(shí)際上,隨著技術(shù)進(jìn)步,形形色色的專(zhuān)業(yè)人員都能獲得這些重要建議。下面介紹使數(shù)據(jù)分析更有用的五個(gè)趨勢(shì)。
2020-09-30 15:56:422940 主成分分析:主成分分析(PCA)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,廣泛應(yīng)用于探索性數(shù)據(jù)分析和建立預(yù)測(cè)模型,它通常用于降維,通過(guò)將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到前幾個(gè)主成分上,以獲得低維數(shù)據(jù),同時(shí)盡可能保留數(shù)據(jù)的變化。
2020-12-31 14:19:532917 企業(yè)數(shù)據(jù)分析旨在將數(shù)據(jù)可視化帶給日常商務(wù)用戶。
2021-05-05 17:10:002134 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析方案是以豐富經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),針對(duì)數(shù)據(jù)分析共性需求進(jìn)行設(shè)置的數(shù)據(jù)分析方案。在數(shù)據(jù)可視化工具上直接使用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析方案,只需進(jìn)行簡(jiǎn)單的修改就能快速搭建屬于自己的智能數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái),自然就會(huì)比從零開(kāi)始做的要更省成本。
2021-10-13 14:26:37326 做企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析的,沒(méi)個(gè)分析模型可不行,因此很多企業(yè)在做數(shù)據(jù)分析時(shí)都要投入大量的成本去搭建數(shù)據(jù)分析模型,但由于沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)累積往往要走很多的彎路,付出大量試錯(cuò)成本。難道就沒(méi)有別的辦法降低風(fēng)險(xiǎn)和成本?有,那就是選擇有現(xiàn)成數(shù)據(jù)分析模型的數(shù)據(jù)可視化軟件。
2021-09-30 16:57:22378 什么是數(shù)據(jù)分析 1)定義:簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)分析就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。專(zhuān)業(yè)的說(shuō)法,數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析目的,用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法及工具,對(duì)收集來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析,提取有價(jià)值的信息,發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用
2021-09-01 16:36:105796 數(shù)據(jù)分析工具下載
2021-10-21 17:56:545 交流學(xué)習(xí)!文章較長(zhǎng),建議收藏~ 客戶細(xì)分模型是將整體會(huì)員劃分為不同的細(xì)分群體或類(lèi)別,然后基于細(xì)分群體做管理、營(yíng)銷(xiāo)和關(guān)懷。客戶細(xì)分模型常用于整體會(huì)員的宏觀性分析以及探索性分析,通過(guò)細(xì)分建立初步認(rèn)知,為下一步的分析和應(yīng)用
2021-11-08 16:05:191275 我們計(jì)算工具的發(fā)展速度,我們可以假設(shè)數(shù)據(jù)處理量很快就會(huì)迎頭趕上,特別是對(duì)于單細(xì)胞分析工作負(fù)載,這迫使我們需要更高的擴(kuò)展。同時(shí),通過(guò)將聚類(lèi)和可視化步驟分布在多個(gè) RAPIDS 上,仍有機(jī)會(huì)進(jìn)一步減少探索性數(shù)據(jù)分析過(guò)程的迭代次數(shù)。
2022-04-18 16:34:201050 EDA.zip
2022-04-27 11:01:321 使用 RAPIDS 生成這個(gè) UMAP 可視化需要 1 秒,而在 CPU 上則需要 80 秒。事實(shí)上, RAPIDS 可以加速整個(gè)單單元分析工作流程,甚至可以在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行交互式探索性數(shù)據(jù)分析。
2022-04-27 16:14:09975 自從開(kāi)始記錄機(jī)器上的讀數(shù)以來(lái),工業(yè)企業(yè)已經(jīng)使用了數(shù)據(jù)分析、趨勢(shì)分析、圖表和其它可視化技術(shù)。
2022-11-11 10:11:512212 庫(kù)系統(tǒng)。 3、Power BI 人人可用的數(shù)據(jù)可視化分析工具。無(wú)論是電子表格、數(shù)據(jù)庫(kù)還是Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái),甚至云服務(wù),任何數(shù)據(jù)都可以輕松探索。 4、Python 對(duì)于數(shù)據(jù)分析師來(lái)說(shuō),主要應(yīng)掌握基礎(chǔ)語(yǔ)法和數(shù)據(jù)科學(xué)的模塊,主要包括Numpy、Pandas以及機(jī)器學(xué)習(xí)的庫(kù)。 二、數(shù)據(jù)采集工具 1、八爪魚(yú)
2023-01-22 15:53:005813 數(shù)據(jù)分析是一個(gè)越來(lái)越受到關(guān)注的領(lǐng)域,因?yàn)樗梢詭椭髽I(yè)和組織利用數(shù)據(jù)來(lái)制定更明智的決策。數(shù)據(jù)分析的目的和意義是多方面的,例如:
2023-04-14 10:54:415116 隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)決策的重要組成部分。數(shù)據(jù)分析是指通過(guò)收集、清洗和處理數(shù)據(jù),從中發(fā)掘出有價(jià)值的信息和見(jiàn)解,以幫助企業(yè)做出更明智的決策。
2023-04-21 10:43:13594 隨著數(shù)字化時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)已成為企業(yè)和組織中最寶貴的資產(chǎn)之一。而數(shù)據(jù)分析則是將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際價(jià)值的關(guān)鍵工具。在各個(gè)領(lǐng)域中,數(shù)據(jù)分析的價(jià)值越來(lái)越被人們所認(rèn)識(shí)和重視。
2023-04-25 16:09:38558 數(shù)據(jù)分析是一種將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義信息的過(guò)程,可以幫助我們更好地了解各種現(xiàn)象和趨勢(shì)。在當(dāng)今數(shù)字化的世界中,數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為各個(gè)領(lǐng)域中不可或缺的工具。
2023-04-27 10:29:141221 數(shù)據(jù)分析是當(dāng)今信息時(shí)代中一個(gè)非常重要的概念。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和大數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng),數(shù)據(jù)分析已成為各行各業(yè)的關(guān)鍵工具。
2023-05-19 10:46:23429 D-Tale使用Flask作為后端、React前端并且可以與ipython notebook和終端無(wú)縫集成。D-Tale可以支持Pandas的DataFrame, Series, MultiIndex, DatetimeIndex和RangeIndex。
2023-07-17 14:15:36336 EDA工具的技術(shù)來(lái)源主要包括描述統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化技術(shù)、探索性數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),以及可交互性與用戶界面設(shè)計(jì)。這些技術(shù)和方法的應(yīng)用使得EDA工具成為數(shù)據(jù)分析和發(fā)現(xiàn)中不可或缺的工具之一。
2023-07-21 15:09:44536 Sweetviz是一個(gè)開(kāi)源Python庫(kù),它只需三行代碼就可以生成漂亮的高精度可視化效果來(lái)啟動(dòng)EDA(探索性數(shù)據(jù)分析)。輸出一個(gè)HTML。 如上圖所示,它不僅能根據(jù)性別、年齡等不同欄目縱向分析數(shù)據(jù)
2023-10-17 10:59:07209 Sweetviz是一個(gè)開(kāi)源Python庫(kù),它只需三行代碼就可以生成漂亮的高精度可視化效果來(lái)啟動(dòng)EDA(探索性數(shù)據(jù)分析)。輸出一個(gè)HTML。 它不僅能根據(jù)性別、年齡等不同欄目縱向分析數(shù)據(jù),還能對(duì)每個(gè)
2023-10-31 10:28:32643 EDA是一種數(shù)據(jù)分析方法,旨在通過(guò)視覺(jué)化和探索性的方式來(lái)理解數(shù)據(jù)集的特征和結(jié)構(gòu)。它可用于研究數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性、趨勢(shì)、異常值、缺失值和其它數(shù)據(jù)特征,從而為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理和分析提供指導(dǎo)。EDA在數(shù)據(jù)
2024-01-19 10:06:46196
評(píng)論
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