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Datawhale专栏

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时间序列和时空数据扩散模型27页综述!
题目: A survey on diffusion models for time series and spatio-temporal data
Datawhale
2024-05-09
760
交通时空大数据如何分析,我写了本书!
大数据时代到来,随着智能设备与物联网技术的普及,人在社会生产活动中会产生大量的数据。在我们的日常活动中,手机会记录下我们到访过的地点;在使用城市公交IC卡、共享单车等服务时,服务供应商会知道这些出行需求产生的时间与地点;公交车与出租车的定位信息,也可以告诉我们城市交通状态的具体情况。这些具备时间、空间与个体属性的数据能够为城市交通的智慧管控提供强有力的支持。
Datawhale
2022-10-31
1.9K0
数据项目总结 - 租房数据分析(完整篇)
从2020年11月发表第一篇深圳租房数据分析的文章,到这篇基于深度学习框架Keras的建模分析和预测,在此谈谈3篇文章的特点:
Datawhale
2022-10-31
1.8K0
数据分析师在岗3年小结!
小尧:本科财务类专业毕业后就进入职场打拼,在京东完成了从财务到数据分析的惊险一跃,目前是一家外企的数据分析师。
Datawhale
2022-04-08
2650
我用2年时间从财务到数据分析师!
我自己是之前在税务师事务所工作,审计了非常多的企业,对不同行业和公司有过比较基本的了解。不了解的行业也可以通过周围其他事务所朋友,了解到整体工作强度、行业平均薪资、行业对人才的需求模型,以及不同岗位的人才能力画像。
Datawhale
2022-04-08
3070
数据团队做什么,看这篇就够了!
随着企业认识到数据对实现业务目标的决定性力量,大多数企业希望将数据置于其业务和产品战略的主导地位。这就需要建立一个强大的数据团队,能够有效地将其洞察力传播到企业的不同领域。显而易见,这不是一件容易的事。
Datawhale
2021-10-26
1K0
在一家开源公司工作的体验!
“PingCAP 获得2.7亿美元融资”,“TiDB 全新一栈式实时 HTAP 数据库”,“PingCAP DevCon 2021成功举办,相信开源开放的力量”...
Datawhale
2021-09-22
5820
一种关注于重要样本的目标检测方法!
在目标检测中训练模型时,样本间往往有差异性,不能被简单地同等对待。这次介绍的论文提出了一种重要样本的关注机制,在训练过程中帮助模型分辨哪些是重要的样本,从而优化整个训练过程。
Datawhale
2021-07-30
4280
机器学习实践:了解数据核心的通用方法!
机器学习中的数据繁多复杂,我们很容易迷失在无尽的具体数据中,迅速抓住数据集的核心与重点。因此,需要一套高效且能够广泛应用于绝大多数数据的认知方法,快速建立对未知数据模式的有效观察。
Datawhale
2021-07-30
6200
从0梳理1场数据挖掘赛事!
摘要:数据竞赛对于大家理论实践和增加履历帮助比较大,但许多读者反馈不知道如何入门,本文以河北高校数据挖掘邀请赛为背景,完整梳理了从环境准备、数据读取、数据分析、特征工程和数据建模的整个过程。
Datawhale
2021-02-05
6890
DAU是啥,数据指标是啥?必知必会的数据分析常识
在刚迈入数据的大门时,我经常对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊,尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候,会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。为了更好的在行业里面摸打滚爬,花了很多时间阅读一些指标相关的文章、书籍,总算解决了这个问题。
Datawhale
2021-01-07
3K0
浅谈数据分析的魅力和能力要求!
我们生活在一个数据和分析可以为任何人所用的时代,你可以运用数据分析的威力找出什么可行,什么不可行,沿着最有效的路走向成功。
Datawhale
2020-11-16
1.3K0
Kaggle经典数据分析项目:泰坦尼克号生存预测!
最近有很多读者留言,希望能有一个完整的数据分析项目练手,这几天收集了组织成员们的推荐。其中泰坦尼克号生存预测作为最经典的启蒙数据分析项目,对于初学者来说是应该是最合适的了,后面将分享更多进阶的数据分析项目。如果已经有基础了,推荐:
Datawhale
2020-08-28
2K0
机器学习模型训练全流程!
周末在家无聊闲逛github,发现一个很有趣的开源项目,作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程,逻辑清晰、生动形象。同时,作者也对几张图进行了详细的讲解,学习之后,收获很多,于是将其翻译下来,和大家一起学习。
Datawhale
2020-08-12
1.9K0
数据分析(EDA)学习总结!
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含:对数据进行清洗,对数据进行描述(描述统计量,图表),查看数据的分布,比较数据之间的关系,培养对数据的直觉和对数据进行总结。
Datawhale
2020-08-04
6420
常用数据分析方法:方差分析及实现!
一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析是一种常用的数据分析方法,其目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素、各因素之间的交互作用及显著影响因素的最佳水平等。
Datawhale
2020-07-09
2.9K0
数据挖掘入门指南!!!
摘要:入门数据挖掘,必须理论结合实践。本文梳理了数据挖掘知识体系,帮助大家了解和提升在实际场景中的数据分析、特征工程、建模调参和模型融合等技能。
Datawhale
2020-04-21
8010
双节棍「大师」鱼佬亲传武功秘籍:如何进行一场数据挖掘算法竞赛?
简介:鱼遇雨欲语与余,Datawhale成员,武汉大学硕士,天池数据科学家。2019腾讯广告算法大赛冠军,数据竞赛爱好者。
Datawhale
2020-04-16
4140
「数据分析」之零基础入门数据挖掘
摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习应该从哪些角度分析数据?如何对数据进行整体把握,如何处理异常值与缺失值,从哪些维度进行特征及预测值分析?
Datawhale
2020-04-07
8910
基于 Python 的 11 种经典数据降维算法
网上关于各种降维算法的资料参差不齐,同时大部分不提供源代码。这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取(数据降维)算法,包括:PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等,并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴。
Datawhale
2019-11-29
1.5K0
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