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工具 | Python 和 R 数据分析/挖掘工具互查

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CDA数据分析师
发布2018-02-05 12:27:27
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发布2018-02-05 12:27:27
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文章被收录于专栏:CDA数据分析师CDA数据分析师

在此总结一些在数据分析/挖掘中可能用到的功能,方便大家索引或者从一种语言迁移到另一种。如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式,那下面的表查找起来相对方便。python在下表中以模块的方式引用,部分模块并非原生模块,请使用

安装;同理,为了方便索引,R中也以::表示了函数以及函数所在包的名字,如果不含::表示为R的默认包中就有,如含::,请使用

安装。连接器与io数据库

IO类

统计类描述性统计

回归(包括统计和机器学习)

假设检验

时间序列

生存分析

机器学习类回归

参见统计类

分类器

LDA、QDA

SVM(支持向量机)

基于临近

贝叶斯

决策树

聚类

关联规则

神经网络

当然,theano模块值得一提,但本质theano包的设计并非在神经网络,所以不归于此类。

文本、NLP基本操作

主题模型

值得留意的是python的新第三方模块,spaCy

与其他分析/可视化/挖掘/报表工具的交互

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原始发表:2016-05-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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