统计分析 - 随笔分类 - 风生水起

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(227) 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(87919) 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(55151) 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(1437) 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(888) 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(1396) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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