02 2022 档案
摘要：©作者 | leo 早于90年代初，数据透视的概念就被提出，主要的应用场景是处理大量数据的交互式汇总查询，它实现了行或列的移动，使得行可以移到列上，列移到行上，从而根据使用者的诉求取对关注的数据子集进行排序，分组，筛选，汇总等等，它以强大而灵活的数据查询方式被广泛推广开来，人们可以自定义计算公式，展
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摘要：©作者 | Doreen 01 联邦学习的背景知识 近年来，随着大量数据、更强的算力以及深度学习模型的出现，机器学习在各领域的应用中取得了较大的成功。 然而在实际操作中，为了使机器学习有更好的效果，人们不得不将大量原始数据送入模型中训练，这使得一些敏感数据被恶意的攻击者窃取。 因此，研究人员开始琢磨
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摘要：©作者 | leo 01 什么是爬虫？ 爬虫，见名知义，就好似一个探索的小机器人，模拟人的行为，扩散到网络的各个角落，按照一定的规则搜集整理数据，并且将他们反馈回来。这是一个很形象的方式来描述爬虫的原理。 技术角度，爬虫主要是根据一定的程序规则或者技术指标，通过网络请求的方式来获取资源，然后对获取的
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摘要：©作者 | Doreen 01 介绍 深度学习之所以能在图像分类、自然语言处理等方面取得巨大成功的原因在于大量的训练数据得到了高质量的标注。 然而在一些极其复杂的场景（例如:无人驾驶）中会产生海量的数据，对这些数据进行标注将会产生大量的时间成本和人工成本。 近些年，研究人员提出了active lea
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摘要：©作者 | Alex 01 引言 SLAM 基本框架大致分为两大类：基于概率的方法如 EKF, UKF, particle filters 和基于图的方法 。基于图的方法本质上是种优化方法，一个以最小化对环境的观测误差为目标的优化问题。至今仍是主流的框架的核心，karto，cartographer，
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摘要：©作者 | 董叶 公司决策层会围绕着数据来制定相应的策略，数据的重要性与日俱增，政府、金融机构、互联网大厂正在以前所未有的速度收集数据，面对扑面而来的数据，没有抽象、视觉层的帮助，我们很难快速理解掌握其中信息，正确的图形工具往往是致胜的关键 对于JS开发人员而言，数据可视化能力和开发网页一样重要，特
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摘要：©作者 | Alex 美国一项交通事故数据的分析得出：94% 的交通事故责任在驾驶员，其中 31% 由于疏忽，10% 由于注意力不集中。 巨大社会效益意味着巨大的社会需求，过去 30 年学术界和工业界持续不断的增加对无人驾驶领域的投入，近年来传感器、计算技术的突破引起了引燃了这个行业。 从各项赛事到
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摘要：©作者 | 洪一潇 01 行为评分卡的介绍 信贷风控场景中，存在A卡（申请评分卡）、B卡（行为评分卡）和C卡（催收评分卡）三张主要的评分卡。评分卡以分数的形式来衡量未来一段时间内违约、逾期、失联等风险发生的概率。 其中，行为评分卡作用于贷中，即放款后的用户表现环节，以用户在观察时间点当日及过去的表现
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摘要：©作者 | leo 随着科技的进步，信息已经成为了推动科技发展的重要元素。通过对海量数据的分析能够更好的服务于未来的生产生活，并且能够及时调整策略，未雨绸缪。 今天我们为大家展示一个全方位，多维度的数据分析场景——二手房数据分析预测系统。该系统全面展示了数据分析过程中的数据获取，数据预处理，数据分析
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摘要：©作者 | leo 管理学中有一个重要概念那就是客户关系管理(CRM)，它核心目的就是为了提高企业的核心竞争力，通过提高企业与客户间的交互，优化客户管理方式，从而实现吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转化为忠实客户的运营机制。 而这其中最为经典的实现模型那就是RFM模型，它主要通过对每个客户的近期
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摘要：©作者 | 董叶 时间序列是一种特殊类型的数据集，其中随时间测量一个或多个变量。 例如天气变化， 股票价格变动，时间序列分析即是通过构建模型反映时间序列中包含的动态依存关系，并借以对未来发生的变化做预测。对最近7天的天气、明天收盘股价的预判。 01 时间序列分析的模型分类 目前发展的时间序列分析模型
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摘要：©作者 | 曲奇 01 概述 通常时序数据的异常值主要分为三类： 02 时序数据常用特征 时序数据常见特征 特征 描述 周期 （频率） 数据出现周而复始的现象 趋势 数据呈现上涨、下跌的走势 季节性 在一年或者更短的时期内在一个趋势线上重复性和可预测的变动 自相关 代表数据之间的相关依赖 非线性 时
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