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    从小白到年薪10万+,优秀的数据分析能力如何速成?

    广泛被应用的数据分析 谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感,从而进行针对性的预防;淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析,为你精准推荐商品;口碑极好的网易云音乐,通过其相似性算法,为不同的人量身定制每日歌单…… 数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……,大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,交通网络数据…… 如何从海量数据中获得别人看不见的知识,如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策,数据分析可以将数据的价值最大化。 数据分析人才热度也是高居

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    从小白到年薪10万+,优秀的数据分析能力如何速成?

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    R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(1)——一元回归分析

    回归分析只涉及到两个变量的,称一元回归分析。一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量,被估计的变量,称因变量,可设为Y;估计出的变量,称自变量,设为X。回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X),使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。当Y=f(X)的形式是一个直线方程时,称为一元线性回归。这个方程一般可表示为Y=A+BX。根据最小平方法或其他方法,可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后,有一个X的观测值,就可得到一个Y的估计值。回归方程是否可靠,估计的误差有多大,都还应经过显著性检验和误差计算。有无显著的相关关系以及样本的大小等等,是影响回归方程可靠性的因素。R语言中的一元线性回归是用lm()函数实现的。

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    相关性和因果性:周扒皮原来是大数据应用的先驱者

    作者 | 纪思亮 本文最终解释权归作者所有 在大数据时代,相关关系似乎替代了因果关系。然而世界具有复杂性,大数据时代世界似乎被数据统治,是混沌的。 相关关系是指当一个数据变化时,另一个数据也可能随之变化,不论是这两个数据也没有必然联系。相关关系有可能是正相关也有可能是负相关,有可能是强相关也有可能是弱相关。 因果关系是指当一个作为原因的数据变化时,另一个作为结果的数据在一定程度发生变化,这两个数据存在着必然联系。因果关系可能是线性关系,也可能是非线性关系。 大数据来了,相关性的凸显,使我们看到了以前不

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    领券