我们常说，办事情要“名正言顺”，而数据领域的名字则是格外的多，商业分析、数据分析、数据挖掘、算法模型……经常把大家绕晕，今天系统科普一下。...就更难通过分析产出效益了。 商业分析VS 算法模型 拜Alpha Go所赐，现在人人都知道人工智能很厉害。阿尔法狗子一声汪汪，咬哭了柯洁，也让人们产生了无数对人工智能、算法模型的幻想。...实际上算法模型最大、最成功、最多精力去做的内容，和数据分析没啥关系。...更多的商业问题是和人的主观能动性有关，因此脱离人的因素去指望算法，最后就沦为数字游戏。 以上就是商业分析、数据分析、算法模型的关系与区别。...用一句话概括，可以说是：商业分析是数据分析方法在商业问题的具体应用，算法模型是一个有效解决特定商业分析问题的工具。
我们常说，办事情要“名正言顺”，而数据领域的名字则是格外的多，商业分析、数据分析、数据挖掘、算法模型……经常把大家绕晕，今天系统科普一下。...就更难通过分析产出效益了。 商业分析VS 算法模型 拜Alpha Go所赐，现在人人都知道人工智能很厉害。阿尔法狗子一声汪汪，咬哭了柯洁，也让人们产生了无数对人工智能、算法模型的幻想。...实际上算法模型最大、最成功、最多精力去做的内容，和数据分析没啥关系。...综上，可以看到算法模型在商业分析中是非常有用的，可它本身不能替代商业分析，更不是一个问题思考不清楚了，就甩给做分析的同学：“人工智能好厉害，快人工智能分析一下为什么我们业绩做不起来”。...更多的商业问题是和人的主观能动性有关，因此脱离人的因素去指望算法，最后就沦为数字游戏。 以上就是商业分析、数据分析、算法模型的关系与区别。
伯努利模型的对数函数 假设变量是泊松变量， 先前的模型看起来像是伯努利回归分析，其中H作为链接函数，\ mathbb {P} 因此，现在假设代替观察N，我们观察到Y = 1（N> 0）...是因为泊松模型不好吗？...---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言...Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归...、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例
情感倾向点互信息算法（SO-PMI）算法 点互信息算法 PMI 情感倾向点互信息算法 SO-PMI 3. 构建情感词典 1. 导入项目 2. 构建情感种子词 3....情感倾向点互信息算法（SO-PMI）算法 这个算法比较直白：包含两个部分，一个是PMI，一个是SO-PMI 点互信息算法 PMI w o r d 1 word1 word1， w o r d 2...PMI < 0 表示两个词语是不相关的，互斥的 PMI算法用一句话形容就是：两个词同时出现的概率越大，其相关性越大 情感倾向点互信息算法 SO-PMI P w o r d P_{word} Pword...构建情感种子词 在SO-PMI算法中提供基准词 P w o r d P_{word} Pword 的词称为情感种子词，需要自定义，种子词的构建直接决定了最后的效果。...TF-IDF的算法这里就不展开了，直接上代码： import jieba # 分词器 import jieba.analyse import pandas as pd def tfidf_ana(
搞得很多同学在疑惑： 到底数据分析师要懂多少算法模型？ 工作中真的要用到那么多模型？ 我干的到底算不算模型？ 今天来认真梳理一下。...这些都是生产系统，非数据分析/BI系统。在架构上一般都是专门的算法组/风控模型组负责，不会和数据分析组重叠。...且大部分算法解释性差，业务既无法参与，无法理解，因此能输出的成果非常有效，从而限制了算法在分析上使用。...至于为啥面试的时候喜欢问算法的越来越多，其实是数据分析岗位内卷得明显标志：只是单纯报这个岗位的人太多了，咱问点难的东西淘汰一批吧。没有独立算法组，指望招一个孤零零的数据分析师把模型搞出来，就是做梦。...一提及“商业”，人们总会总想到很多高大上的名词；一提“分析”，人们总会想到统计学、数学、算法等复杂概念。本书尽量用浅显易懂的方式，介绍商业+分析的主要概念。
本案所用的数据是获取自滴滴公司开放的2016年11月成都市二环局部区域的轨迹信息，主要目的是通过分析成都市的出租车轨迹数据以及订单数据，获取有关成都市社区结构划分、交通道路情况的信息，结合实际情况对分析结果做出解释...，并在已有的分析结果的基础上对出行、出租车运营、城市规划等领域的问题提出针对性建议。...获取数据后，为了保证数据质量，做了缺失值、异常值、重复值以及不符合常理的错误记录的处理后得到了较高质量的分析数据样本 根据订单数据中上下客位置的经纬度信息做关于上下客位置点的分析。...为了找到上客热门区域，采用聚类算法与热力图可视化结合的方式。...由于地图的数据点是圆形，并且呈现不规则分布，属于非凸数据集，所以采用的是DBSCAN算法，该算法可以对任意形状的稠密数据做具类，还可以在聚类的同时发现异常点。
搞得很多同学在、疑惑： l 到底数据分析师要懂多少算法模型？ l 工作中真的要用到那么多模型？ l 我干的到底算不算模型？...这些都是生产系统，非数据分析/BI系统。在架构上一般都是专门的算法组/风控模型组负责，不会和数据分析组重叠。...在企业经营方面，算法有一些经典应用场景，比响应率预测，消费能力预测等等，但始终不是数据分析工作重点。因为大部分企业经营场景，面对的问题是：没数据！采集数据，整理数据，分析数据才是数据分析组主要任务。...且大部分算法解释性差，业务既无法参与，无法理解，因此能输出的成果非常有效，从而限制了算法在分析上使用。...没有独立算法组，指望招一个孤零零的数据分析师把模型搞出来，就是做梦。 2 模型到底需要懂多少 比如预测12月销量，那么可以做： ?
以下文章来源于接地气学堂 ，作者接地气的陈老师 数据分析该如何与算法合作，是个老大难问题。一方面是业务方日益提高的，对模型的幻想。...到底该如何和分析与算法协同增效？今天系统分享一下。 01 两种典型的错误做法 狗不理式：有些公司领导喜欢嫌弃自家数据分析师没本事，总认为“上个模型才牛逼”。...于是数据分析师们皆明哲保身，干脆和所有带“模型”俩字的工作划清界限，统统甩给算法工程师。 这么干，当然会坑死算法。...用无休无止的取数表淹没了数据分析的工作。 这么干，坑的是所有人。因为连数据分析师都不懂算法逻辑，那运营部门更不懂。在茫然无知的情况下，运营部门只能通过简单的数据指标监控，来推测算法效果。...06 小结 算法和分析的工作性质差异，使得这两者合作分工的时候，天生侧重点不同。理想的合作方式，就是：分析扫清业务障碍，算法集中提升效率。大家一起做出成绩。
数据分析该如何与算法合作，是个老大难问题。一方面是业务方日益提高的，对模型的幻想。另一方面是大量企业里存在的，数据采集差，缺少足够数据人员，工作目标不清晰等等问题。到底该如何和分析与算法协同增效？...01.两种典型的错误做法 狗不理式：有些公司领导喜欢嫌弃自家数据分析师没本事，总认为“上个模型才牛逼”。于是数据分析师们皆明哲保身，干脆和所有带“模型”俩字的工作划清界限，统统甩给算法工程师。...当狗用式：一些互联网公司对于算法的应用有相对清晰的定位，算法小组的地位也较高。于是走向另一极端：把配给算法组的分析师当狗使。做啥你不用管，你按我说的取数就好了。...用无休无止的取数表淹没了数据分析的工作。 这么干，坑的是所有人。因为连数据分析师都不懂算法逻辑，那运营部门更不懂。在茫然无知的情况下，运营部门只能通过简单的数据指标监控，来推测算法效果。...06.小结 算法和分析的工作性质差异，使得这两者合作分工的时候，天生侧重点不同。理想的合作方式，就是：分析扫清业务障碍，算法集中提升效率。大家一起做出成绩。
将多个数据源中的数据结合并统一存储，即建立数据仓库；数据变换，即将数据的各个属性通过平滑聚集、数据概化、数据规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式；数据归约是指在数据挖掘中，往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时候...常用的数据挖掘与机器学习模型包括分类模型、回归模型、聚类模型、预测模型、关联挖掘模型等。它们分别解决不同的任务以及不同的数据处理方式，并且每种模型中有着众多不同的算法，每种算法都适应不同的场景。...回归模型： 回归模型是指通过对数据进行统计分析，得到能够对数据进行拟合的模型，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。它与分类的区别在于其结果是连续的。包括线性回归与非线性回归。...聚类模型： 聚类分析是数据挖掘的重要研究内容与热点问题。其由来已久，国外可以追溯到亚里士多德时代。在中国，很久之前便流传着“物以类聚，人以群分”的聚类思想。...从学习的角度来看，聚类中事先并不需要知道每个对象所属的类别，即每个对象没有类标进行指导学习，也不知道每个簇的大小，而是根据对象之间的相似性来划分的，因此聚类分析属于一种无监督学习方法，又被称为“无先验知识学习方法
定义 主成分分析又称主分量分析或主轴分析，是将多个指标化为少数几个综合指标的一种多元统计分析方法．从数学角度来看，这是一种降维处理技术。通常把转化生成的综合指标称之为主成分。...主成分分析基本思想 在实证数据分析研究中，人们为了尽可能完整地搜集信息，对于每个样本往往要观测它的很多指标，少到四、五项，多则几十项。...因此，从统计分析或推断的角度来说，人们总是希望能把大量的原始指标组合成较少的几个综合指标，从而使分析简化。...主成分分析的一般数学模型 ? ?...完 下节我们介绍主成分分析的几个意义，敬请期待。
一、什么叫算法 算法（Algorithm）：是对特定问题求解方法或步骤的一种描述。...一个计算机程序是对一个算法使用某种程序设计语言的具体实现。 算法一般具有以下五个特性： 1、输入：一个算法有零个或多个输入，这些输入取自于某个特定的对象集合。...二、什么叫好算法 评价一个好的算法有以下几个标准： 正确性（Correctness）：算法应满足具体问题的需求。...通用性（Generality）：算法应具有一般性 ，即算法的处理结果对于一般的数据集合都成立。 效率与存储空间需求：效率指的是算法执行的时间；存储空间需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。...三、算法的时间复杂度 算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，其时间量度记作：T(n)=O(f(n))，称作算法的渐近时间复杂度（Asymptotic Time complexity），简称时间复杂度
算法 什么是算法 算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是执行的有限序列，其中每个指令都表示一个或多个操作。...这就是一种算法。 为什么要用算法 算法无处不在。 为了走出迷宫，你可能需要DFS，即深度优先搜索算法来寻找出路。 为了找到最短路径，你可能要用到A*算法来高效查找。...为了寻找一个正确的解法或者找到更优的解法，就需要用到算法。 数据结构 数据结构是一种储存数据的方式,用来提供高效的访问和修改。...算法效率 渐进时间复杂度 在一个算法中，若基本操作重复的次数可以表示为对问题规模n的函数 f(n) ，那么算法的时间度量就可以记作 T(n)=O(f(n)) 它表示随着问题规模n的增加，算法执行时间的增长率和...如果所需的储存空间大小与数据数据有关，则除非特别指明，均按最坏情况分析。 分治法 如果一个算法通过一次或多次调用自身来解决问题，那么这些算法就使用了分治法的思想。
算法是为求解一个问题需要遵循的、被清楚的指定的简单指令集合。 估计算法资源消耗所需的分析一般来说是一个理论问题，因此需要一套正式的系统架构。...一、运行时间计算 法则1-for循环 一次for循环的运行时间至多该for循环内语句（包括测试）的运行时间迭代的次数 法则2-嵌套for循环 从里向外分析这些for循环。
一、什么是算法分析？ 程序和算法的区别。算法是对问题解决的分步描述，程序则是采用某种编程语言实现的算法，同一个算法通过不同的程序员采用不同的编程语言，能产生很多程序。...我们主要感兴趣的是算法本身特性，算法分析主要就是从计算资源消耗的角度来评判和比较算法，更高效利用计算资源，或者更少占用资源的算法，就是好算法。...四、第二种无迭代的累计算法 利用求和公式的无迭代算法，采用同样的方法检测运行时间，需要关注的两点，这种算法的运行时间比前种都短很多，运行时间与累计对象n的大小没有关系（前种算法是倍数增长关系），新算法运行时间几乎与需要累计的数目无关...五、运行时间检测的分析 观察一下第一种迭代算法，包含了一个循环，可能会执行更多语句。这个循环运行次数跟累加值n有关系，n增加，循环次数也增加。但关于运行时间的实际检测有点问题。...同一个算法，采用不同的编程语言编写，放在不同的机器上运行，得到的运行时间会不一样，有时候会大不一样，比如把非迭代算法放在老旧机器上跑，甚至可能慢过新机器上的迭代算法，所以我们需要更好的方法来衡量算法的运行时间
接着，我们使用方差分析选择了3个最佳特征。最后训练了一个线性回归模型并在测试集上评估了其性能。 通过特征选择和特征工程，在实际的算法建模中，可以更好地理解数据，提高模型的性能。...3、回归模型的诊断 一些常见的回归模型诊断方法： （1）残差分析 残差（Residuals）是指观测值与模型预测值之间的差异。通过分析残差可以评估模型的拟合程度和误差结构。...通过以上代码以及给出的图形，可以进行残差分析、检查回归假设以及计算Cook's距离，从而对线性回归模型进行全面的诊断。...4、学习曲线和验证曲线的解读 （1）学习曲线 学习曲线（Learning Curve）是一种用于分析模型性能的图表，它展示了训练数据大小与模型性能之间的关系。...（2）验证曲线 验证曲线（Validation Curve）是一种图表，用于分析模型性能与某一参数（例如正则化参数、模型复杂度等）之间的关系。
作者：vivo 互联网大数据团队- Wu Yonggang 在《用户行为分析模型实践（一）—— 路径分析模型》中，讲述了基于平台化查询中查询时间短、需要可视化的要求，并结合现有的存储计算资源以及具体需求...二、概述 2.1 概念介绍 漏斗模型主要用于分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况。其中有几个概念要了解： 其中漏斗模型分为两种：无序漏斗和有序漏斗。...三、 用漏斗进行的数据分析 了解了上面的关于漏斗模型的基本概念，我们看一下如何创建一个漏斗。 3.1 选一个漏斗类型 漏斗模型的类型一般分为有序漏斗和无序漏斗，它们的概念已在2.1做了详细的介绍。...我们这里以无序漏斗为例，创建漏斗模型。 3.2 添加漏斗步骤 漏斗步骤就是漏斗分析的核心部分，步骤间统计数据的对比，就是我们分析步骤间数据的转化和流失的关键指标。...四、整体功能设计及漏斗分析模型的实现 4.1 功能整体架构设计 整体工程主要分为配置、计算、存储三阶段。 （1）配置 此阶段主要是工程端的后台服务实现。
SWOT分析模型，是20世纪80年代初，最早由美国旧金山大学的管理学教授韦里克提出的。...SWOT分析模型，是一个用来做战略分析的框架。从外部环境分析，找出机会（O）和威胁（T），从企业内部分析，找到优势（S）和劣势（W）就可以组成四种战略。...具体的操作步骤 第一步，先进行外部环境分析，依次进行宏观分析、产业分析、竞争对手分析以及客户分析，找到客户的价值主张，找到客户未被满足的需求。...实例 实体书店，我们都知道已经没落了，现在基本都作为公益事业来做，如果我们想开一家实体书店，用SWOT来分析，会有哪些机会和威胁呢 分析外部环境。...模型边界 首先，你能看到的SWOT并不全。其次，有时候机会和威胁、优势与劣势是相依存的。机会大，意味着竞争对手也多。你的优势是懂互联网运营，那也可能让你陷入这种运营陷阱。
01 算法 1、算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。...2、算法的特性 （1）有穷性 （2）确定性 （3）可行性 （4）输入 （5）输出） 02 算法设计的要求 1、正确性：算法应该满足具体问题的需求。...2、可读性：算法主要是为了人的阅读与交流，其次才是机器执行。 3、健壮性：当输入数据非法时，算法也能适当地做出反应或进行处理，而不会产生莫名其妙地结果。...4、效率与低存储量需求：通俗地说，效率指的是算法执行的时间。 03 算法的效率和存储空间需求 1、算法执行时间需要通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。...2、度量一个程序的执行时间的方法 （1）事后统计的方法 （2）事前分析估算的方法 3、空间复杂度 S（n）=O（f（n）），其中n为问题的规模，一个上机执行的程序除了需要存储空间来寄存本身所用指令、常数
1、解释模型 解释复杂模型在机器学习中至关重要。 模型可解释性通过分析模型真正认为的重要内容来帮助调试模型。 在PyCaret中解释模型就像编写interpret_model一样简单。...该函数将训练有素的模型对象和图的类型作为字符串。 解释是基于SHAP（SHapley Additive exPlanations）实现的，并且仅适用于基于树的模型。...2、分配模型 在执行无监督实验（例如聚类，异常检测或自然语言处理）时，您通常会对模型生成的标签感兴趣，例如 数据点所属的群集标识是“群集”实验中的标签。...3、校准模型 在进行分类实验时，您通常不仅希望预测类别标签，而且还希望获得预测的可能性。这种可能性使您充满信心。某些模型可能会使您对类概率的估计不佳。...在PyCaret中校准分类模型就像编写calibrate_model一样简单。这些功能采用经过训练的模型对象和通过方法参数进行校准的方法。
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