在我写了70篇分享文章后，我在简书、数英、梅花网、公众号等平台上拥有了数千名对数据和营销感兴趣的粉丝朋友，成为了数英网优秀作者和热门作者以及简书科技类优秀作者，我的微信朋友圈也因此在扩大。 最近有不少做运营和推广的朋友在问我说，运营和数据到底有什么关系呢？是不是只是根据数据做成excel表格图表就可以了呢？ 嗯，如果只是简单地根据数据做成图表，我觉得只是在比肉眼更深一点在看数据，就是在看数据，很多大程度上是表层的，而且是会得到错误的表层信息，那远远不是数据分析。可惜的是，大部分公司都是这样在看数据。 其实，
对于影响北京市GDP 因素分析常用的方法是最小二乘回归。【1】但最小二乘有自身的缺陷，该方法要求较高，例如许多观测数据很难满足全部假设条件（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。与均值回归（OLS）不同，目标不是给定x的均值，而是给定x的一些分位数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
在工作中，经常有人来问：“那谁谁，建个模型分析分析下！”而干多了就发现：不同人口中的模型根本不一样。因此今天，就从相对简单易懂的商业分析模型，开始科普。
1.第一个是Excel。这看起来很简单，但实际上并非如此。Excel不仅可以执行简单的二维表，复杂的嵌套表，还可以创建折线图，柱形图，条形图，面积图，饼图，雷达图，组合图和散点图。
总有小伙伴想看分析模型，我们就从最简单的回归分析模型讲起。回归分析是所有分析模型里最浅显，最容易懂的，并且回归分析有很多变化形态，能适用于很多问题场景。今天就一起来看一下。
回归分析常常出现于我们的科学研究中，线性回归、Logisitic回归、Possion回归、Cox回归，这些名字你一定都不陌生，我们通常采用回归分析来探索影响疾病的危险因素、校正混杂因素、预测疾病的发生情况等。
Python数据分析是指使用Python编程语言对数据进行收集、处理、分析和可视化的过程。Python是一种非常流行的编程语言，具有简单易学、代码可读性高、生态系统强大的特点，因此在数据科学领域得到广泛应用。
数据挖掘是基于统计学原理，利用机器学习中的算法工具实现价值信息的发现。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。
是什么将“统计”从“机器学习”中分离出来的？ 这是一个被讨论过无数次的问题。关于这个问题的文章有很多，人们对其好坏莫衷一是。但是我发现，在“统计”和“机器学习”的争论上，人们往往会“只见森林，不见树木
前几天，我在「大数据分析和人工智能」公众号主理人邓凯的朋友圈，看到下面这张图片：
是什么将“统计”从“机器学习”中分离出来的？个被讨论过无数次的问题。关于这个问题的文章有很多，人们对其好坏莫衷一是。但是我发现，在“统计”和“机器学习”的争论上，人们往往会“只见森林，不见树木”。 A
逻辑回归（Logistic Regression）是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率。变量的范围在0和1之间，通常用于二分类问题，最终输出的预测是一个非线性的S型函数，称为logistic function, g()。
我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees， 分类回归树) 的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归。
入行之后，我才发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。
自从小密圈运营以来，目前已经有194位来自华为、百度、阿里、腾讯的数据和营销从业者加入进来，除了分享非常全面的数据采集和数据挖掘案例和资料之外，开展了包括数据采集课程、基本的数据分析和挖掘方法论、百度信息数据挖掘等课程。
逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某件事情发生的可能性。
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数，而不是程序员直接编写函数的技术)
作者 Gam 本文为CDA志愿者投稿作品，转载需授权 数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据
数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据科学领域最具影响力人物，他们不仅仅是数据科学专业人士和关注该领域人群的灵感来源，同时关注他们也确保你能够了解该领域的发展动向。
为了更好的帮助大家理解，下面简要介绍相关结构，大家也可以自行回顾一下本公众号推送的回归分析与方差分析模型的结构；
此数据来自 Lianjia.com.csv文件包含名称，租赁类型，床位数量，价格，经度，纬度，阳台，押金，公寓，描述，旅游，交通，独立浴室，家具，新房源，大小，方向，堤坝，电梯，停车场和便利设施信息。
根据爱彼迎的2009-2014年的用户数据，预测用户第一次预约的目的地城市。同时分析用户的行为习惯。
最近我们被客户要求撰写关于链家租房的研究报告，包括一些图形和统计输出。 1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据；
最近我们被客户要求撰写关于租房数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。 1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据；
记得刚工作的时候，用的第一个模型就是逻辑回归。虽然从大二(大一暑假参加系里建模培训，感谢老师!)就参加了全国大学生数学建模比赛，直到研究生一直在参加数学建模，也获了大大小小一些奖。
回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。
在当前海量数据和资源的情况下，面对客户需求，如何找准需求标的和问题核心，并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素，是当前数据分析运用的关键
logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。逻辑回归为发生概率除以没有发生概率再取对数，且因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率。
记录一下使用Python进行的单变量回归分析的操作流程。另外推荐一个sklearn机器学习的哔哩哔哩视频（文末阅读原文，进行观看）。
本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测
EViews是一款专业的计量经济学软件，广泛应用于经济学研究、金融分析以及商业统计分析等方面。该软件拥有独特的多种功能和工具，本文将从几个方面介绍EViews软件的独特功能，并结合实际案例来具体说明其适用性。
本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析
此部分仅仅是告诉你怎样用Tableau做这个模型，如果想要更加深刻的了解可以去看专门的统计学课程。
线性回归是机器学习中最基础、最常用的算法之一，它用于建立输入特征与连续目标变量之间的关系。本文将深入探讨线性回归的原理、实现方式以及如何使用Python进行线性回归分析。
Origin软件是一款用于科学数据分析和可视化的强大工具，它不仅具有丰富的功能，也非常容易上手。在本文中，我将通过举例介绍Origin软件的独特功能和使用技巧，帮助读者更好地了解该软件，并掌握其基本操作。
主题 数据建模 我还是一次性将一些理论的知识整理完呗，大家可以选择性地看看就好，后续会找一些实例来练练。 一、分类与预测 分类与预测是预测问题的2种主要实现类型。分类指的是预测分类情况（离散属性），而预测则是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。 1. 常用预测与分类算法 1）回归分析 确定预测属性（数值型）与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法，包括线性回归、非线性回归、logistic回归、岭回归、主成分回归、偏最小二乘回归。 2）决策树 决策树采用自顶而下的递归方式，
监督学习（Supervised Learning）包括分类算法(Classification)和回归算法（Regression）两种，它们是根据类别标签分布的类型来定义的。回归算法用于连续型的数据预测，分类算法用于离散型的分布预测。回归算法作为统计学中最重要的工具之一，它通过建立一个回归方程用来预测目标值，并求解这个回归方程的回归系数。
回归之所以能预测是因为他通过历史数据，摸透了“套路”，然后通过这个套路来预测未来的结果。
当机器学习模型用在产品、决策或者研究过程中的时候，「可解释性」通常是一个决定因素。
1）定义模型（即概率先验）。在此示例中，让我们构建一个简单的线性回归模型（对数）。
根据已有的车祸数据信息，计算严重车祸发生率最高和最低的地区；并对车祸发生严重程度进行因素分析，判断哪些外界环境变量会影响车祸严重程度，分别有怎样的影响。
回归，最初是遗传学中的一个名词，是由生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的。他在研究人类的身高时，发现高个子回归于人口的平均身高，而矮个子则从另一个方向回归于人口的平均身高。
本文整理了一下机器学习领域常用的15个术语，希望可以帮助大家更好的理解这门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多个领域的庞杂学科。
本文使用R语言帮助客户进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李舒阳、许迪 通过类比平面CNN，本文提出一种称之为球面CNN的神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式；本文还展示了球面 CNN 在三维模型识别和雾化能量回归问题中的计算效率、数值精度和有效性。 1 引言 卷积神经网络（CNN）可以检测出图像任意位置的局部模式。与平面图像相似，球面图像的局部模式也可以移动，但这里的「移动」是指三维旋转而非平移。类比平面 CNN，我们希望构造一个神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式。 如图 1 所示，平移卷积或互相关的方法
本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP
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