本文结构： 什么是情感分析？ 怎么分析，技术上如何实现？ ---- cs224d Day 7: 项目2-命名实体识别 2016课程地址 项目描述地址 ---- 什么是情感分析？...用这些自带上下文信息的词向量来预测未知数据的情感状况的话，就可以更准确。 ? word2vec 今天的小项目，就是用 word2vec 去解决情感分析问题的。...第二步，用 Softmax Regression 对训练数据集的每个句子进行训练，得到分类器的参数，用这个参数就可以预测新的数据集的情感分类。...要增加准确度，所以可以多次生成中心词和上下文进行训练，然后取平均值，也就是函数 word2vec_sgd_wrapper 做的事情。...怎样做情感分析 Day 5. CS224d－Day 5: RNN快速入门 Day 6. 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 Day 7.
根据对带有情感色彩的主观性文本进行分析，识别出用户的态度，是喜欢，讨厌，还是中立。...在实际生活中有很多应用，例如通过对 Twitter 用户的情感分析，来预测股票走势、预测电影票房、选举结果等，还可以用来了解用户对公司、产品的喜好，分析结果可以被用来改善产品和服务，还可以发现竞争对手的优劣势等等...用这些自带上下文信息的词向量来预测未知数据的情感状况的话，就可以更准确。 ? 今天的小项目，就是用 word2vec 去解决情感分析问题的。先来简单介绍一下大体思路，然后进入代码版块。...第二步，用 Softmax Regression 对训练数据集的每个句子进行训练，得到分类器的参数，用这个参数就可以预测新的数据集的情感分类。...要增加准确度，所以可以多次生成中心词和上下文进行训练，然后取平均值，也就是函数 word2vec_sgd_wrapper 做的事情。
近期本来打算系统的写一下App数据分析的套路，但忽然“微信小程序”发布了。作为一名信仰互联网和做数据分析多年的“老司机”，看到新事物我也是很兴奋的。...不过我还没看到有关于微信小程序里，如何进行数据收集和分析的讨论，所以还是抛砖引玉，自己先写几篇文章吧。...同时，更不可能通过集成友盟那种方式去用App端的分析系统。其实，就算它们能运行，对我做分析来说也远远不够用。因为在我看来它们只能做统计，根本谈不上分析，不信请往下看。...微信自己的数据统计 既然做了小程序平台，微信必然会有自己的数据统计功能，就像订阅号的统计一样。但小程序的交互可比阅读文章复杂得多，“与原生App一样的体验”当然也需要同样强大的数据分析系统。...首先能否联系上就很难说，其次用户又不是专业测试，能记住bug复现路径的可能性微乎其微，所以我都是这么做的： ? 用分析系统把反馈某个意见的用户细分出来，然后看他的行为： ? 资料不够详细？
根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时会说明在一个完整的调研数据分析报告中应该包含什么。...调研数据分析的过程应该包括以下步骤： 1、数据验证和探索性分析 2、确认性分析 3、数据解释 4、数据分析报告存档（用于将来的分析） 数据验证和探索性分析 数据验证主要负责确认调查问卷被正确的完成，并且调研数据具有一致性和逻辑性...在探索性分析的过程中，数据清理的战线被拉长，因为分析总结可能带来其他的问题，一旦真的出现问题，你应该在探索性分析中研究这几个方面： 1、奇怪或者极端的数值，可能是需要更正的错误。...数据解释 当你完成数据分析，是时候考虑一下调研的结果对于手头上的问题有什么意义。以下是你在数据解释的过程中应该注意的方面： 1、清楚的阐述调研结果有什么实质性的发现。...数据分析报告存档（用于将来的分析） 分析报告存档是十分重要的！因为有人以后可能会借鉴复制你的调研结果，你可能以后也会参考之前自己的分析报告，因此如果没有很好的存档，将有可能很难回忆起来。
根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时会说明在一个完整的调研数据分析报告中应该包含什么。...调研数据分析的过程应该包括以下步骤： 1、数据验证和探索性分析 2、确认性分析 3、数据解释 4、数据分析报告存档（用于将来的分析） 1数据验证和探索性分析 数据验证主要负责确认调查问卷被正确的完成，并且调研数据具有一致性和逻辑性...在探索性分析的过程中，数据清理的战线被拉长，因为分析总结可能带来其他的问题，一旦真的出现问题，你应该在探索性分析中研究这几个方面： 1、奇怪或者极端的数值，可能是需要更正的错误。...3数据解释 当你完成数据分析，是时候考虑一下调研的结果对于手头上的问题有什么意义。以下是你在数据解释的过程中应该注意的方面： 1、清楚的阐述调研结果有什么实质性的发现。...4数据分析报告存档（用于将来的分析） 分析报告存档是十分重要的！因为有人以后可能会借鉴复制你的调研结果，你可能以后也会参考之前自己的分析报告，因此如果没有很好的存档，将有可能很难回忆起来。
二、在自己能圈内的自己做，在能力圈外的找专业的人做。找不到就做指数投资。 影响个股涨跌的因素太多了。可能行业趋势看对了，但是管理层有问题。我觉得普通人想弄清楚一个公司的实际情况，所以不如简单点。...让专业的人做专业的事。 三、股票市场短期是投票机，长期是称重机。 短期的涨跌其实都是幻觉，你买的份额依然是那么多，你又不卖，涨跌对你来说只是数字变动的意义。股价最终会回归到公司创造的价值。
4、显示关键数据 指标是了解应用程序运行状态的关键。但很多时候，你拥有太多的指标、太多的图表以及太多的监控仪表盘。而 Telltale 仅显示应用程序中有用的相关数据及其上游和下游服务的数据。...Telltale 还具有分析器，可用于趋势探测或内存泄漏监测。智能监控意味着我们的用户可以信赖我们的监控结果。这表明故障发生时，用户能更快地定位和解决系统异常问题。...团队还可以用它们来共享有关事件的其他数据，方便进一步观察、理论分析和讨论。异常信息数据和讨论全部集中在一个线程中，方便达成针对当前异常的共识，有利于更快提出问题的解决方案以及异常事件的事后分析。...各种类型的监控数据、应用程序相关知识以及跨多种服务数据的相关性，有助于 Telltale 检测分析应用程序运行健康度降低的原因。...我们相信服务运行日志和跟踪数据中会包含更多有价值的信息，这样我们就能采集到更有用的指标数据。我们很期待与平台其他团队进行合作，共同开发这些新功能。
早期应用通常只会连接一个数据库，计算也都由数据库完成，基本不存在多数据源混合计算的问题。...多数据源上的混合计算就是个摆在桌面需要解决的问题了。 直接在应用中硬编码实现是很繁琐的，Java 这些常用的应用开发语言很不擅长做这类事，和 SQL 比，简洁性差得很远。...包括关系数据库在内，几乎所有的数据源都会提供返回这两种数据对象的接口：小数据一次性读出，使用内存数据表（序表）；大数据要逐步返回，使用流式数据表（游标）。...有了这两种数据对象，就可以覆盖几乎所有的数据源了。 这样，不需要事先定义元数据做映射，直接使用数据源本身提供的方法来访问数据，然后封装成这两种数据对象之一即可。...这样可以保留数据源的特点，充分利用其存储和计算能力。当然更不需要先把数据做“某种”入库动作，实时访问就可以。
自己做数据分析，但是却得不到结论。 我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。如果数据不准确，基于这个数据分析出来的结论是没有意义的。 获取准确的数据，首先需要我们选择靠谱的统计分析平台。...随着统计分析平台的发展，很多分析平台推出了基于二进制协议的 SDK ，开发人员还可以自行调用加密开关。这些技术的提升使统计平台的安全性和数据准确性得到了提高。...我们可以通过查看移动互联网数据报告或者数据指数产品来了解这些数据，把这些数据作为be n chmark，来对比分析 APP 的数据。...尤其是 iOS 平台没有模拟器，所有的用户数据需要通过真机触发。很多刷量的工作室会选择购买二手的iPhone 5c来做刷量真机。...我们在平时做渠道数据分析时，可以将这些数据跟整个 APP 作比较，或者将安卓市场、应用宝这些大型应用商店的数据作为基准数据，进行比较。
解读的关键是理清业务含义 以上三种错误的共同点，是：就数论数，止于数据。没有读出数据背后的业务意义。其实数据解读一点都不高深，我们每月每天都在用，比如： ? 业务部门做决策也一样。...注意，一般看生命周期数据，是从生命周期开始做T+N天的图来看，不是看自然日。 3、这是突发性变化。...这时候，做数据分析的也能对一线业务说：我早知道了。甚至还能从下个月初吐出多少单，反推出来他们每个人藏了多少业绩。...深层次的问题，再由专题分析解决。这样就构成了数据分析体系，系统化作战，才有威力。 当然，实际分析场景会更复杂。...因此数据分析师不能单纯指望业务把什么问题都梳理好了丢给自己，还是得有主动解读的能力的。
下面是Python数据分析和处理任务中重要的库与工具： 1. Numpy 官网：http://www.numpy.org/ Numpy库是Python数值计算的基石。...Pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理解相结合。提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。...Pandas是数据分析和处理工作中，实际使用占比最多的工具，使用频率最高，也是本教程的主要介绍内容。 ...但如果对于数据分析、处理、机器学习等相关工作，我强烈推荐基于web的Jupyter notebook。 这个代码测试、开发、编辑、文字工具，真的是谁用谁知道，并且也是本教程的主要内容之一，吐血推荐！...在我以前做数学建模的过程中，使用Python完全可以取代MATLAB。
那前端是怎样做权限控制的？下面我将为你提供一些实际操作的例子，帮助你更具体地理解如何实施系统权限控制。...2.设计数据库： users 表：存储用户信息。 roles 表：存储角色信息。 permissions 表：存储权限信息，如“查看员工信息”、“分配任务”等。...根据用户的角色，从数据库中查询其权限。 在每个页面或API接口中，检查用户是否拥有访问或执行该操作的权限。...步骤： 1.后端提供权限数据： 当用户登录成功后，后端返回用户的角色和权限信息。 2.前端接收并处理权限数据： 前端接收权限数据后，存储在全局状态管理（如Redux、Vuex）中。...根据权限数据，动态生成菜单项和功能按钮。 3.条件渲染： 使用条件渲染（如Vue的v-if或React的{if}）来控制哪些元素应该显示或隐藏。
引出四个维度 工作快十五年了，从十年前开始经常会有新项目，需要从头开始做方案和设计。做技术选型很少成为我的难题。不是因为这方面我多有方法，而通常是很少有选择。...瞎举个例子哈： 一六年、一七年做P2P并且不合规的公司，眼看就不行了。有的团队用的kafka，就是为了学习这个东西；有的团队自己搭建redis集群也是为了学习。...做这种项目需要做好调研，包含业界调研和公司调研。业界的同类产品是怎么做的，有哪些缺点和优点。
在今年九月份学完微服务（再次之前的学习也都跟小组伙伴合作写了对应项目），紧接着去开始微服务做项目，黑马点评（大一暑假学习了 redis 的基础，大二开学跟着完成了 redis 的实战），谷粒学院（在校完成的...7-8 小时左右，会进行部分的倍数播放，但也会写部分笔记，所以每天学习时间需要保持在 9 小时左右才能够完成任务，所以任务还是比较艰巨的 6 月份计划： Linux 基础的学习 TypeScript 数据结构与算法...你是怎么做 MySQL 数据备份的？
好看的数据可视化图片是怎么样做的？...通过细致地学习，你也可以创建一个诸如下面一样的大屏看板，且这种看板可以做到数据之间的关联和数据更新，当我们在做日期筛选时，数据可以连接底数据进行自动变动，直观地表现全球疫情动态。...2、突出重要数据 做图表的目的就是为了突出重点的数据，让人一眼明了的发现关键性数据，比如下面的数据图表展示数据人才市场增长最快的技能TOP10，我们突出展示PowerBI的技能增长速度，这里如何突出展示呢...通过数据颜色填充，将重点数据使用深色填充，次要数据使用浅色填充，消除杂乱，去除无关的图表元素，比如去除背景的网格线，将图例置于中间靠上的位置，这样更符合受众的阅读习惯，同时添加数据标签，不必要将所有的数据标签都呈现出来...3、Echarts画廊 这款大家一定很熟悉，是百度开源的一个项目，做图表交互方面很适用。 4、Matplotlib画廊 官方的画廊，包含常见的图表类型，是后面很多画廊的鼻祖，学习很有必要。
节前写了一篇文章，通过统计指标分析渠道投放的效果（点击链接查看），今天想说下怎样辨别渠道作弊，分析渠道的效果，还有反作弊手段。欢迎拍砖。...有的运营人员做渠道投放，每个渠道都投放了，点击量特别高，但激活量只有个位数。也有可能点击激活数量都很高，但是留存率很低。费用都花光了，但是效果没有出来。自己做数据分析，但是却得不到结论。...我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。如果数据不准确，基于这个数据分析出来的结论是没有意义的。 获取准确的数据，首先需要我们选择靠谱的统计分析平台，平台的选择可以参考我的前一篇文章。...尤其是 iOS 平台没有模拟器，所有的用户数据需要通过真机触发。很多刷量的工作室会选择购买二手的iPhone 5c来做刷量真机。...我们在平时做渠道数据分析时，可以将这些数据跟整个 APP 作比较，或者将安卓市场、应用宝这些大型应用商店的数据作为基准数据，进行比较。
简单来说，数据分析师可以回答三类问题：是什么，为什么，会怎样。 01 数据分析师可以回答：是什么 是什么：用数据指标描述某一时间段内的某个问题。这里有三个关键词：数据指标、时间、问题。...03 数据分析师可以回答：会怎样 会怎样：用数据预测未来可能的情况。这里必须强调：不要高估所谓大数据、人工智能、科学算法的能力。...04 数据分析师不可以回答：怎么办 重要的事情说三遍： 分析“我该怎么做”不属于数据分析师职责 分析“我该怎么做”不属于数据分析师职责 分析“我该怎么做”不属于数据分析师职责 虽然也有分析两个字，但是如何设计解决方案是业务部门的事...亲，想做预测就直接做预测，想分析原因就直接找原因，不用这么弯弯绕绕。在如何看数据上，数据分析师们有更丰富的经验，和他们充分讨论，出品质量更高哦。 当然，最大的问题还是不会问：“是什么”。...在没有做促销的情况下，去年的同期业绩是多少？我们截止到上个月最新的高端客户的特征是什么？他们喜欢哪些类产品？他们的购买周期怎样？”
文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI, Regions of Interest) 的过程。...将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色（标题，标题，脚注等），这种语义标记是逻辑布局分析的范围。 ?...项目相关代码 和预训练模型 、数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 版面分析 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech ? ?...AlexNet的特点： 更深的网络结构 使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征 使用Dropout抑制过拟合 使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合...文档布局分析 & 扭曲文档图像恢复
前言 PandasAI是一款数据分析领域的ChatGPT应用，本文对原项目进行翻译旨在进行知识科普和梳理。...这个项目的github地址为：https://github.com/gventuri/pandas-ai PandasAI Pandas AI 是一个 Python 库，它为 Pandas（一款流行的数据分析和操作工具...它使 Pandas 具有对话能力，允许你向你的数据以 Pandas DataFrame 的形式提问并获得答案。...隐私和安全 为了生成运行的 Python 代码，我们取 dataframe 的head，将其随机化（对敏感数据使用随机生成，对非敏感数据进行打散）并只发送head。...PandasAI对象 我们主要关注一下它的run方法： 环境变量 由于需要借助LLM（大模型）的能力进行分析结果生成，这里需要设置LLM的API key。
我们对一个美女综合评分不能直接相加，因为身高和胸围单位不同，并且数据范围相差太大，直接相加没有任何意义，这是数据分析人员最常犯的错误之一。 Q3 具体怎么操作？...ok啦~~~ 标准化的结果如下： 左侧四列数据为Z标准分，右侧数据为T标准分，T=50+100*Z，这样做的目的只是为了调整数据的范围，便于比较，因为看大一些的数字要直观多啦，不然Z标准分的小数点看着眼花...为便于理解只选了3个砖家，实际应用时越多越好） STEP2 让每个砖家给出自己的权重，并计算均值（如果各位砖家给出的权重差异较大，不能直接求平均数，这种情况的处理方法感兴趣的同学直接留言） STEP3 数据分析其实也很简单对吧...客观赋权法 客观赋权法是与主观赋权法相对而言的，是根据指标的原始数据，通过数学或者统计方法处理后获得权重，常见的有主成分分析、因子分析、相关、回归等。...（偏向于业务的数据分析大多属于此类） 反之，各指标间不存在哪个更重要，或者评分不包含人为喜欢或者经验上更重要，用客观赋权。 ?
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