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Python图形化数据分析库汇总
摘要:说明 使用python进行数据分析时,有很多工作使用的代码具有重复性和固定性的特点,比如:数据清洗、模板式数据可视化。尤其是在数据探索阶段,使用具有图形化界面(GUI)的数据分析工具可以事半功倍,似乎此类工具也被称为autoEDA: Automated exploratory data analys 阅读全文
posted @ 2022-07-10 17:13 风生水起 阅读(226) 评论(0) 推荐(0) 编辑
十分钟搞定pandas
摘要:十分钟搞定pandas 阅读全文
posted @ 2017-06-07 17:02 风生水起 阅读(569) 评论(0) 推荐(0) 编辑
R语言中 fitted()和predict()的区别
摘要:fitted是拟合值,predict是预测值。模型是基于给定样本的值建立的,在这些给定样本上做预测就是拟合。在新样本上做预测就是预测。你可以找一组数据试试,结果如何。fit<-lm(weight~height,data=women)fitted(fit) predict(fit,newdata=da... 阅读全文
posted @ 2014-05-10 21:02 风生水起 阅读(24072) 评论(0) 推荐(0) 编辑
统计学中z分布、t分布、F分布及χ^2分布
摘要:统计学中z分布、t分布、F分布及χ^2分布 阅读全文
posted @ 2014-05-09 15:18 风生水起 阅读(87910) 评论(1) 推荐(2) 编辑
R语言中的四类统计分布函数
摘要:R语言中的四类统计分布函数 阅读全文
posted @ 2014-05-09 14:22 风生水起 阅读(55149) 评论(3) 推荐(1) 编辑
差分方程模型
摘要:差分方程模型 递推数据 商品价格分析 阅读全文
posted @ 2014-05-08 11:50 风生水起 阅读(622) 评论(0) 推荐(1) 编辑
数据挖掘读书笔记 -- 常见数据处理技巧
摘要:数据挖掘读书笔记 -- 常见数据处理技巧 阅读全文
posted @ 2014-01-18 17:01 风生水起 阅读(1145) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据挖掘算法链接
摘要:数据挖掘分类算法之决策树(http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fc375650100jf6b.html)什么是信息增益(InformationGain)?(http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fc375650100jgxg.html) 阅读全文
posted @ 2014-01-18 16:43 风生水起 阅读(250) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据挖掘 - 减少变量数量的技术
摘要:减少变量数量的技术 阅读全文
posted @ 2014-01-16 15:31 风生水起 阅读(1011) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据分析师的品质与思维模式
摘要:信念:相信数据背后存在值得挖掘的规律、警示和结论;信心:相信自己以及团队的分析能力;数据分析基本方法论:做假设、定标准、作比较、看趋势、观全局、辨真伪、下结论。 阅读全文
posted @ 2014-01-08 11:48 风生水起 阅读(569) 评论(0) 推荐(0) 编辑
回归模型
摘要:回归模型 阅读全文
posted @ 2013-10-29 19:31 风生水起 阅读(530) 评论(0) 推荐(0) 编辑
概率相关符号意思
摘要:概率相关符号意思 阅读全文
posted @ 2013-09-20 21:48 风生水起 阅读(5049) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Google AdWords 广告排名首选项
摘要:Google AdWords 广告排名首选项 阅读全文
posted @ 2013-08-05 20:23 风生水起 阅读(539) 评论(0) 推荐(0) 编辑
看图说话:关于BI那点事儿
摘要:看图说话:关于BI那点事儿 阅读全文
posted @ 2013-07-12 21:13 风生水起 阅读(629) 评论(0) 推荐(0) 编辑
BI实施的四个层次
摘要:BI实施的四个层次 阅读全文
posted @ 2013-07-12 20:28 风生水起 阅读(2212) 评论(0) 推荐(0) 编辑
10个有用的数据可视化资源
摘要:10个有用的数据可视化资源 阅读全文
posted @ 2013-07-12 20:20 风生水起 阅读(1436) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据可视化六步法
摘要:数据可视化六步法 阅读全文
posted @ 2013-07-12 20:07 风生水起 阅读(887) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Analysis Guidelines
摘要:This section describes some best practices for analysis. These practices come from experience of analysts in the Data Mining Team. We list a few things you should do (or at least consider doing) and some pitfalls to avoid. We provide a list of issues to keep in mind that could affect the the quality 阅读全文
posted @ 2013-07-12 15:19 风生水起 阅读(375) 评论(0) 推荐(0) 编辑
PLSA算法(转)
摘要:PLSA算法 阅读全文
posted @ 2013-07-08 10:49 风生水起 阅读(5437) 评论(0) 推荐(0) 编辑
决策树
摘要:决策树 阅读全文
posted @ 2013-06-26 10:28 风生水起 阅读(1395) 评论(0) 推荐(0) 编辑