摘要: 原文链接 http://tecdat.cn/?p=1951 随着智能手机的普及和手机用户的激增,共享单车作为城市交通系统的一个重要组成部分,以绿色环保、便捷高效、经济环保为特征蓬勃发展。 作为城市共享交通系统的一个重要组成部分,以绿色环保、便捷高效、经济环保为特征的自行车共享行业在2016年用户总数 阅读全文
posted @ 2019-06-21 17:09 拓端tecdat 阅读(4010) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接: http://tecdat.cn/?p=3784 了解不同的市场状况如何影响您的策略表现可能会对您的回报产生巨大的影响。 某些策略在波动剧烈的市场中表现良好,而其他策略则需要强劲而平稳的趋势,否则将面临长时间的下跌风险。搞清楚什么时候开始或停止交易策略,调整风险和资金管理技巧,甚至设置进 阅读全文
posted @ 2019-06-21 17:02 拓端tecdat 阅读(296) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=5354 维度的诅咒是一种现象,即数据集维度的增加导致产生该数据集的代表性样本所需的指数级更多的数据。 为了对抗维度的诅咒,已经开发了许多线性和非线性降维技术。这些技术旨在通过特征选择或特征提取来减少数据集中维度(变量)的数量, 而不会显着丢失信息。 阅读全文
posted @ 2019-06-21 16:44 拓端tecdat 阅读(441) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 以下是摘自虎扑的官方介绍: 虎扑是为年轻男性服务的专业网站,涵盖篮球、足球、F1、NFL等赛事的原创新闻专栏视频报道,拥有大型的生活/影视/电竞/汽车/数码网上交流社区,聊体育谈兴趣尽在虎扑。 二、数据说明 使用的数据来源: 2018/1/1~1/19 两周半内虎扑论坛步行街各子版块的所有帖子,去除 阅读全文
posted @ 2019-06-21 16:26 拓端tecdat 阅读(489) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: R语言代写岭回归ridge regression分析租房价格报告 阅读全文
posted @ 2019-06-21 15:48 拓端tecdat 阅读(448) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=5202 与大多数高级分析解决方案不同,时间序列建模是一种低成本解决方案,可提供强大的洞察力。 本文将介绍构建质量时间序列模型的三个基本步骤:使数据静止不动,选择正确的模型并评估模型的准确性。这篇文章中的例子使用了一家主要汽车营销公司的历史页面浏览数 阅读全文
posted @ 2019-06-21 15:43 拓端tecdat 阅读(467) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=5259 Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行的数据可视化工具之一。它使您能够以交互式和多彩的方式创建具有洞察力和影响力的可视化效果。 在本文中,我们将看到一些超越拖放功能的高级图表。我们将创建计算以深入研究数据以提取洞察力。我 阅读全文
posted @ 2019-06-21 15:39 拓端tecdat 阅读(297) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=5305 大家好!在这篇文章中,我将向你展示如何在R中进行层次聚类。 什么是分层聚类? 分层聚类是一种可供选择的方法,它可以自下而上地构建层次结构,并且不需要我们事先指定聚类的数量。 该算法的工作原理如下: 将每个数据点放入其自己的群集中。 确定最近 阅读全文
posted @ 2019-06-21 15:20 拓端tecdat 阅读(1142) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=5246 数据科学和机器学习之间区别的定义:数据科学专注于提取洞察力,而机器学习对预测有兴趣。我还注意到这两个领域大相径庭: 我在我的工作中同时使用了机器学习和数据科学:我可能会使用堆栈溢出流量数据的模型来确定哪些用户可能正在寻找工作(机器学习),但 阅读全文
posted @ 2019-06-21 15:00 拓端tecdat 阅读(540) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:http://tecdat.cn/?p=5383 介绍 在一个典型的“从思考到购买”的顾客旅程中,顾客在购买最终产品之前要经过多个接触点。这在电子商务销售方面更为突出。跟踪哪些是客户在最终购买之前遇到的不同接触点相对更容易。 随着市场营销越来越多地朝着消费者驱动的方向发展,确定正确的渠道来 阅读全文
posted @ 2019-06-21 14:49 拓端tecdat 阅读(443) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据中的异常值可能会使预测失真并影响准确性,尤其是在回归模型中,如果您没有正确检测并处理它们,那么它们会影响精度 为什么异常值检测很重要? 在真实观察中处理或改变异常值/极端值不是标准操作程序。但是,了解它们对预测模型的影响至关重要。留待调查人员判断是否需要治疗异常值以及如何去做。 那么,为什么识别 阅读全文
posted @ 2019-06-21 14:06 拓端tecdat 阅读(674) 评论(0) 推荐(0) 编辑