最近经常和朋友聊起可视化的事情，发现不少人新手经常不会选择合适的图表，从而导致做出来的数据分析报告不尽如人意，今天就针对图表选择来分享一些技巧
今天学习的是微软 2019 年的工作《DeepGBM: A Deep Learning Framework Distilled by GBDT for Online Prediction Tasks》。从标题中我们可以看出，DeepGBM 是一个从 GBDT 提炼知识并用于在线预测任务的深度学习框架。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
主要是对数据进行规范化的操作，将数据转换成“适当的”格式，以适用于挖掘任务及算法的需要。
如何将数据组织成某些可理解的形式，使得他可以比较容易地发现数据的趋势，并与其他人交流，这就是描述性统计的任务：简化结构并整理组织数据。整理一组数据的最常用过程是将数据放入一个频数分布。
数据处理是根据数据分析目的，将收集到的数据，用适当的处理方法进行加工、整理，形成适合数据分析的要求样式，它是数据分析前必不可少的工作，并且在整个数据分析工作量中占据了大部分比例。数据处理包括数据清洗、数据抽取、数据合并、数据计算、数据分组等操作。在进行数据处理之前，先要了解数据变量。
当处理连续数值型数据时，将其分箱 (binarize) 成几个组对之后的数据分析是很有用的。本贴介绍的 qcut 就能做到这件事情。首先引入要用到的工具包：
在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
一、数据分组 数据分组时数据分析过程中的一个重要环节 eg： 对大学生成绩数据求平均，查看大学生的平均水平 对不同专业的学生进行分组，分别计算不同专业学生成绩的平均值 使用Pandas库中的groupby()函数，对数据进行分组 1、groupby 1、根据sex进行分组，计算tip列的平均值 import pandas as pd import seaborn as sns tips = pd.read_csv('./data/tips.csv') df = tips groupe
今天分享的WOE单调性讨论，也是我们在建模过程中选择特征进行模型前需要考虑的一个细节问题。关于WOE，可以参考一下前面的文章回顾一下哈，《风控ML[3] | 风控建模的WOE与IV》。今天的分享主要从下面的顺序来展开。
为了研究黑色星期五时超市交易额的影响因素，可以采用我们之前学过的绘图函数进行分析，本文致力于让大家学会用绘图函数进行案例分析。
人工智能 这个行业在现在是非常火爆的，我相信大家都有所了解。我对这个行业的认识是薪资高，门槛高，大部分要求是研究生以上学历。作为普通二本院校的我有点感到绝望~但是学还是要学的，因为我觉得学习本身是为了提升自己的能力和提高自己的生活质量，工作只是提高生活质量的一种手段。所以这几天去接触了一点机器学习方面的知识，了解到了“ 监督学习 ”和 “ 非监督学习 ” 两个基本概念，今天我就来简单分享一下
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程，希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义，无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型：数值
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列。——维基百科
SAS format是一种用于显示或写入变量值的规则，它可以改变变量值在输出中的外观，但不改变变量值本身。SAS format分为两种来源：一种是标准的SAS format，由SAS系统提供；另一种是用户自定义的format，由用户通过PROC FORMAT过程创建。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
据WHO统计，2016年，约有1790万人死于心血管疾病，占全球死亡总数的31％。其中，85%死于心脏病和中风。心脏病已经成为威胁生命的最主要疾病之一。
在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗？作为一名数据工作者，总会有这种问题浮在心头。手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简，帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之，掌握统计知识和思维，可以帮助我们理解好数据，从而发觉数据的价值，看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视化，选择可视
在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗？作为一名数据工作者，总会有这种问题浮在心头。手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简，帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之，掌握统计知识和思维，可以帮助我们理解好数据，从而发觉数据的价值，看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视
本案例使用分类决策树和逻辑回归对贷款违约情况进行分类预测。所采用的数据集是UCI上的德国信用数据集，该数据集共有21个字段，1000条数据，记录了贷款人基本信息及其贷款账户信用情况。本案例通过数据可视化、数据字段统计、简单数据清洗以及构建两个分类模型实现了较为良好分类预测性能。
下面这四组数据是由统计学家Francis Anscombe在1973年精心构建的。大家直观地看这四组数据，能否看出什么规律呢？
分类预测指通过向现有数据的学习，使模型具备对未来新数据的预测能力。对于分类预测有这样几个重要，一是此模型使用的方法是归纳和提炼，而不是演绎。非数据挖掘类的软件的基本原理往往是演绎，软件能通过一系列的运算，用已知的公式对数据进行运算或统计。分类预测的基本原理是归纳，是学习，是发现新知识和新规律；二是指导性学习。所谓指导性学习，指数据中包含的变量不仅有预测性变量，还有目标变量；三是学习，模型通过归纳而不断学习。 事实上，预测包含目标变量为连续型变量的预测和目标变量为分在变量的分类预测。两者虽然都是预测，但结合决
一.数据类型介绍 二.列属性介绍 曾志高翔, 江湖人称曾老大。多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 个人博客:"DBA老司机带你删库跑路" 一.数据类型介绍 1.四种主要类别 📷  1）数值类型 2）字符类型 3）时间类型 4）二进制类型 2.数据类型的 ABC 要素 1）Appropriate（适当） 2）Brief（简洁） 3）Complete（完整） 3.数值数据类型 3.1使用数值数据类型时
其中的x是一个由数据值组成的数值向量。参数freq=FALSE表示根据概率密度而不是频数绘制图形。参数breaks用于控制组的数量。在定义直方图中的单元时，默认将生成等距切分。
CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Y andex在2017年开源的机器学习库，也是Boosting族算法的一种，同前面介绍过的XGBoost和LightGBM类似，依然是在GBDT算法框架下的一种改进实现，是一种基于对称决策树（oblivious trees）算法的参数少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架，主要说解决的痛点是高效合理地处理类别型特征，这个从它的名字就可以看得出来，CatBoost是由catgorical和boost组成，另外是处理梯度偏差（Gradient bias）以及预测偏移（Prediction shift）问题，提高算法的准确性和泛化能力。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
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「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！
介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式，机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列，并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下，监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式，数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类，相反，机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关
大海：对的。那时因为没有讲过M语言及函数的相关内容，所以就告诉你一个通过单纯操作的方式来得到结果的方法。现在你通过《Power Query里的数值计算（聚合函数与操作）》不仅了解了PQ里的统计函数，还了解了分组操作形成的公式内容：
原文地址：CVPR2021 | DyCo3D: 基于动态卷积的3D点云鲁棒实例分割
CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库，是Boosting族算法的一种。CatBoost和XGBoost、LightGBM并称为GBDT的三大主流神器，都是在GBDT算法框架下的一种改进实现。XGBoost被广泛的应用于工业界，LightGBM有效的提升了GBDT的计算效率，而Yandex的CatBoost号称是比XGBoost和LightGBM在算法准确率等方面表现更为优秀的算法。
二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量，如：死亡或者生存，男性或者女性，有或无，Yes或No，是或否的情况。
关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
很多同学都对可视化都非常感兴趣，但等自己去画图或者制作数据分析报告时，配色可能亮瞎狗眼。
参考自：https://blog.csdn.net/u014231523/article/details/102535902
选自Medium 作者：Bar Vinograd 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 本文解析了实例分割领域中的三篇论文，它们不同于主流的基于 proposal 和 Faster-RCNN 的方法，比如 Mask R-CNN、MaskLab 以及最新的 PANet，后者在多个数据集（CityScapes、COCO 以及 MVD）上实现了当前最优的结果。 基于 proposal 的实例分割架构存在三个根本缺陷。首先，两个物体可能共享同一个或者非常相似的边界框。在这种情况中，mask hea
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
从一个完整的机器学习任务来看，在选择完特征之后，特征表达的任务就是要将一个个的样本抽象成数值向量，供机器学习模型使用。因此，特征表达就要兼顾特征属性和模型需求这两个方面。
这是小詹关于机器学习的第③篇文章 导读：通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 今天要介绍的算法如下： K最近邻算法 K均值算法 Adaboost算法 神经网络 马尔可夫 ⑥K最近邻算法 给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类。 例子：要区分“猫”和“狗”，通过“claws”和“sound”两个feature来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个“s
2017年8月份的R语言更新包中，默默地加入了支持ggplot2树状图的新几何对象，从此在R语言中制作树状图，不用再求助于第三方包的辅助了。 该包既有Cran上的正式发行版，也有托管在GitHub上的开发版，安装方式如下： CRAN: install.package("treemapify") Github: devtools::install_github("wilkox/treemapify") GitHub主页： https://github.com/wilkox/treemapify 载入本文章所
数据可视化-通过图表形式展现数据，帮助用户快速、准确理解信息。准确、快速是可视化的关键，好的可视化会“讲故事”，能向我们揭示数据背后的规律。对于可视化，有一个常见误区：分析师追求过于复杂的图表，反而使得业务人员难以理解。其实越简单的图表，越容易被理解，而快速易懂地理解数据，正是可视化最重要的目标。
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