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    历时三年匠心打造,《数据分析原理》终于出版

    相信做数据分析的同行在职场中经常会遇到这种情况:被别人说业务思考高度不够,只会简单的工具和常规数据统计,缺乏创新性。我是做数据分析出身的,对此我特别有感触。抱着去市场试错的想法,2018年我在网易云课堂打造了一门课《数据分析思维案例实战》,市场反馈非常好。在我看来,这门课最大的优势就是内容的创新性。 2019年的时候,我想写一本数据分析领域的创新性书籍,于是联合行业内两位资深的数据分析从业者黄怡媛、马炯雄,把我们10余年的数据分析工作经历、能快速应用到工作中的方法总结成书,这本书就是《数据分析原理》。 历

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    在企业中完成数据报告,数据分析师要怎么做?

    1、数据分析师需要进行思考 随着时代的发展,人们每天在互联网上产生大量的数据,对于企业来讲这些数据都是十分宝贵的资源。企业可通过数据挖掘进行战略调整以及营销部署,尤其是对于互联网公司而言,用户行为产生的数据就是企业最宝贵的资源。 数据挖掘(Data mining),又译为资料探勘、数据挖掘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关。 不过目前为止,在企业中存在着很大的数据分析问题,如何进行数据分析,数

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    零售行业的交叉销售数据挖掘案例(python案例讲解)

    做一道好菜需要食材,好的食材需要经过优质的萃取提炼。食材的提炼过程包括选型、运输保鲜、加工清洗、按要求切菜等才能按菜谱进行真正的做出一道口感美味的菜。大数据时代数据分析与数据挖掘关键的一步在处理食材,这里的各类数据就是我们的食材,选择优质的数据,经过深加工清洗,去伪纯真这个过程需要耗费很长时间,也需要更多的实践经验。根据多年经验,要想运用好数据,首先要研究学习对各种类型的数据进行处理(如各类数据库数据、EXCEL数据、TXT数据、DAT数据等等)。无论用那种语言做数据分析与数据挖掘,首先得有数据食材,对于数据分析与数据挖掘工具只是帮助我们更好的做出一道好菜,正如开车,那种车都能到达目的地,技术不同效率不同,安全系数也不同。

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    【2023新书】机器学习与数据的线性代数

    来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟这本书深入探讨了几个关键的线性代数主题。 这本书深入探讨了几个关键的线性代数主题,因为它们适用于数据分析和数据挖掘。本书提供了一种案例研究方法,其中每个案例都将基于现实世界的应用程序。 这篇文章是用于第二门课程的应用线性代数的数据分析,与一个补充章的决策树及其在回归分析中的应用。文本可以被认为是两个不同但重叠的通用数据分析类别:聚类和插值。 与数据分析相关的数学技术知识,以及在数据分析背景下对结果的解释,对学习本科数学的学生来说特别有价值。这篇文章的每一章都带读者通

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    领券