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精选30 个数据分析案例,建议收藏!

但其实,很多人只是掌握了数据分析的工具和技能,却做不好数据分析,无法让数据产生真正的价值。 比如有的新闻:「某市的人均住房面积是 120 平米」「计算机行业人均年收入超过 50 万元」。 该怎么锻炼数据分析思维? 数据思维非一朝一夕就能学会的,也不是死记硬背理论就可以的,关键在于要结合实际的场景案例去分析、应用,并培养系统的分析方法。 之前,我一直关注的数据大神“郭炜”,他是前易观的 CTO,易观大家都知道,专业做大数据分析研究的,他最近在极客时间上出了一个《数据分析思维课》专栏,把自己 20 年来的数据分析心法、思考方式、项目经验都浓缩在这里了 除了必知的「数据分析基础原理 + 数据算法基础」等硬核系统的内容,还结合视频实操,分享了常用的数据分析工具图谱、基础分析模型、18 个提效的基础功法等。 真正的干货绝对不是纸上谈兵。 一次性掌握常用的数据分析工具 30+ 数据分析场景解析 揭秘数据分析的底层逻辑 利用数据分析高效决策 专栏上线以来,口碑一直不错,而且文章中没有理解透彻的问题,都会在评论区得到郭炜的回复。

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数据分析精选数据挖掘和机器学习软件列表

数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,作出正确的决策 数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。 数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。[1] 机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。 精选数据挖掘和机器学习软件列表 ? ? ?

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    精选】十日大数据精选

    1.灵感·大数据× 大数据在各行各业的应用、以及最新分析报告。 2.内参·大数据产业 大数据行业的【人才、资本、战略】最新动向 3.利器 算法、模型、学科 ---- 【精选】7日大数据精选 01 灵感·大数据× 大数据在各行各业的应用、数据分析最新资讯 携程机票大数据 蚂蚁金服大数据智反洗钱 蚂蚁金服反洗钱团队就向反洗钱监测分析中心内,反洗钱人员首先需要在海量网络数据中清洗出跟反洗钱有关的数据,通过分析以及线下反洗钱积累的经验,归纳出各种相关犯罪的可疑特征,建立起数据模型 国庆旅游还是宅 大数据来告诉你 UC浏览器出品《2015国庆长假出行报告》,以下是一些精选: 1. 用卡方检验、logistic回归、关联规则归纳、文本分析、语义网络等方法,分析老年人的旅游需求与各种小偏好。

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    「首席架构师推荐」精选数据分析软件列表

    数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。 在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。 数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”,是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析精选数据分析软件列表 ? ? ?

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    二值图像分析案例精选

    点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 面向CV技术爱好者征稿,点击底部【合作交流】即可 最近一直有人在知识星球上向我提问很多二值图像分析相关的问题,特别选择了两个典型的轮廓分析问题。 仔细分析图像发现,中间都毫无另外的有个白色很亮的圆圈,这个给了我两个思路 可以通过霍夫变换检测圆来提取到 可以通过二值图像分析来提取 + 轮廓分析来提取到这些点 得到这些轮廓点之后通过分析整个轮廓区域得到倾斜角度 代码实现是基于轮廓分析的思路,因为这个方法,用的阈值比较少,有利于算法稳定性检测。演示各部输出。二值化处理之后(形态学处理): ? 轮廓发现与校正角度之后 ? 投影分析与统计结果如下: ? 看到这个图像之后,个人觉得解决十分简单,基于最外层轮廓发现即可,无需树形结构与层次分析,集合图像形态学分析或者距离变换就可以得到,最终代码的运行结果如下: ? 往期精选 CVPR2019-实例分割Mask Scoring R-CNN OpenCV视频分析背景提取与前景提取 OpenVINO开发系列文章汇总 OpenCV4系统化学习路线图与教程

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    EViews、Stata、回归分析……10月论坛答疑精选

    ,小编从中挑选出了部分与统计和数据分析相关的问题,供大家学习。 如果需要用这个时间在统计分析当中,则需要取得相应的数据。 这个日出和日落时间的数据可以在网上查到。 问题2: 现在很多调查中心的调查数据已经进行了2期追踪调查,以后期待更多的追踪时期。尽管如此,2期追踪数据相比于1期横截面数据分析中有什么优势? 两期追踪数据对政策分析、项目评估来说也是很有用的。近些年来流行的田野实验方法,两期追踪数据进行分析则非常不错。 问题3: 如何通过预调查对调查问卷的条目进行修正? 论坛网友也提到了时间序列数据中的Granger因果关系检验。 问题8: Cox比例危险模型可以用于何种数据分析

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    机器学习笔试精选精选(四)

    散点图 答案:C 解析:正态概率图(Normal Probability Plot)一般用来检查一组数据是否服从正态分布。是实数与正态分布数据之间函数关系的散点图。 如下图所示: 箱形图(Box Plot),是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。如下图所示: 散点图(Scatter Plot)是描述离散数据点的空间分布。 因此,马氏距离更适合来判断样本点与数据集的位置关系,判断其是否离群。正态概率图、箱形图、散点图都比较直观,容易判断出错。 Q2. 逻辑回归与多元回归分析有哪些不同之处? A. 从总的 N 个样本中,无放回地抽取 n 个样本(n < N) 答案:C 解析:bootstrap 的思想是从已有的数据集中模拟出类似但又不完全一样的数据集。 这样我们就得到了一个新的 n 笔资料 D',这个新的数据集中可能包含原数据集里的重复样本点,也可能没有原数据集里的某些样本,D' 与 D 类似但又不完全相同。

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    7个技巧,讲数据故事 | 数说 · 精选

    数据分析师,不仅在于“数据”,更在于“分析”,用数据讲故事的能力非常重要。 英国著名物理学家法拉第,他发现了电磁感应现象,提出电磁学说的基本理论,奠定了现代电工学的基础。 数说君想说的是,讲故事的技巧,对一个数据分析师来说多么重要! 本文用一个同一个例子,展示7种不同的叙述技巧,一起来学习吧! 本文来自“西外译新社” 西外译新社经常翻译一些国外的好文章,推荐! Jones这个想法是根据大量数据故事的分析得出的,也可以帮助人们了解一些其他东西,使数据不再受限于侧栏表格。 这些分类旨在让数据成为一个思想启动器而非我们看到的简单直白的结果,这样无疑提高了数据的用处。 我们通过由Freedom House(一个独立的监测机构)整理的数据来探讨一下每一种分类。 这些数据将每个国家按照“自由”,“部分自由”以及“不自由”进行排名。使用这个简单的数据组,我们可以讲出七个不同的故事。角度则取决于你想通过这些数据表现什么以及你将如何展现这些数据

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    学大数据不卡关:精选数据相关用语

    BI 商业智慧 BI (Business Intelligence) 指用现代数据仓储技术、线上分析处理技术、数据挖掘进行数据分析,再以图形化的界面或报表呈现以实现商业价值。 Data Experts 数据专家 数据专家就是能利用数据作出研究评估的专业人士,像是数据分析师、数据科学家、数据架构师等都可以被归类为数据专家。 Exploratory Data Analysis 探索式分析 探索式数据分析是指在没有标准流程跟方法的情况下,在现有的数据中找寻数据的结构和特点、探索潜藏于数据中的讯息,这种数据分析方法强调的是探索式的分析而非严谨的模式确认 Hadoop 被广泛应用于大数据储存和大数据分析,成为大数据的主流技术。 Predictive Analytics 预测分析 是指透过预测模型、机器学习、数据挖掘等技术来分析现有和历史的事实数据对未来作出预测的数据分析方法。

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    AI 技术讲座精选:利用深度学习分析医学图像

    深度学习目前已经成为新的技术前沿,图像分析、视频解析以及其他各种各样的应用领域纷纷都在应用深度学习,比如自驾车应用领域以及无人机领域等。 医学图像数据格式 用数字成像和通信(DICOM)追踪医学图像已经成为存储和交换医学图像数据的标准解决方案。该标准的第一个版本发布于1985年,内容后来有些许的变动。 分析 DICOM 图像 Pydicom 是一个非常好的用于分析 DICOM 图像的 Python 软件包。在本节中,我会向大家介绍如何在 Jupyter notebook 上呈现 DICOM 图像。 我们还需要使用其他的软件包进行数据处理和数据分析,包括 pandas、scipy、skimage、mpl_toolkit 等软件包。 ? 目前网上有很多可以免费使用的 DICOM 数据集,以下几个可以帮助您开启使用 DICOM 数据集的道路: Kaggle 竞争数据集(Kaggle Competitions and Datasets,http

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    AI 技术讲座精选数据科学的缺陷

    k-nn 分类器仅仅是灵敏度分析不那么直接明了。作为一名数据科学家,我所受的培训使我相信支持向量机(SVM)或随机森林是可知的。这是理所当然的吗? 我在很长一段时间内痴迷于 Ayasdi 的著作:他们利用拓扑数据分析工具解释数据的形状。 我们不久将发表有关模型调试的建议。 模型内部可视化在什么时候成为主流? 我们每年都能有幸获得更好的工具。 我们将不断获得更多的数据。但是大部分情况下大数据将仍仅仅是未集合数据。“大数据科学”将不会成为灵丹妙药。它甚至可能是一个误导。 我们需要的工具 理解我们模型的失败模式。这仍是最具启发性的调试工具。 便于使用灵敏度分析。 便于使用维数减小可视化。 可以像神经网络那样通过生成(数据、特定类别)样本实现模型内部可视化。 也许使适用于特定算法的可视化工具能轻易获得【7】。 [6] 使用视觉分析解释预测性机器学习模型 ——JosuaKrause 等人。 [7] AirBnB 在随机森林解释方面大获成功,他们在研究中成功减小变量。

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    OpenCV二值图像案例分析精选 | 第二期

    大家好,之前发过一篇文章是知识星球上问题,选择了几个经典的二值图像分析问题,从思路到代码实现给大家分析一波,最近又总结收录了知识星球上的提问,实现了从思路分析到代码实现的完整,下面我们就来看看这几个案例思路分析 思路分析: 图像二值分析,通过全局阈值化,得到二值图像,然后通过面积过滤得到无噪声与干扰的干净二值图像、通过形态学闭操作合并字符、然后再进行轮廓分析,最终定位得到每行、每列的有效信息准确位置BOX 最终代码实现运行如下 思路分析: 看到图像,提取红色区域首先想到是色彩空间转换,HSV色彩空间对红色区分度比较好,通过inRange函数得到mask区域,会发现中心有一个白色的洞、那个就是红色光线的中心,通过轮廓分析,拟合圆得到中心位置 思路分析: 看到图像,就知道是一个新手提问,其实做这步以后,只需要通过findContour之后对每个轮廓计算面积,然后得到面积最大的轮廓,即是要找的最大轮廓。 思路分析: 图像质量比较好,这个时候有两个思路,一个是通过图像分割,得到背景,然后对前景mask做分析,找出外部与内部轮廓,第二个是直接二值化(二值化是最简单的图像分割)、然后通过形态学操作,对内部进行膨胀

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    精选数据 | COVID-19 疫情微博社交媒体数据

    下载该数据集需要填写申请表,请访问https://github.com/nghuyong/weibo-public-opinion-datasets 随着COVID-19在世界范围内的迅速发展,人们被要求保持 在病毒大流行期间,人们通过发帖来分享信息、表达意见和寻求帮助,而社交媒体上的这些数据对于预防COVID-19传播的研究,如早期预警和疫情检测,都是很有价值的。 数据简介 我们发布了一个从新浪微博收集的全新的、细粒度的大规模COVID-19社交媒体数据集,名为Weibo-COV,包含了从2019年12月1日到2020年4月30日的4000多万条微博发帖。 此外,该数据集还包含了诸如职位信息、交互信息、位置信息和转载网络等综合信息。我们希望这一数据集能够从多个角度促进对COVID-19的研究,并使更好和快速的研究能够抑制这种流行病的传播。 回帖数 comment_num 评论数 content 微博内容 origin_weibo 原贴ID geo_info 地址信息,经纬度 数据集中每日微博数量分布 数据来源和引用 北京理工大学毛先领教授团队

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    R语言 常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

    目 录 1、str() 显示数据集和变量类型,并简要展示数据集情况 2、subset() 取子集 3、which.min(), which.max()和which() 4、pmin( )/ pmax( ) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep()找出所数据框中元素所在的列值(仅数据框中) 7、assign()通过变量名的字符串来赋值 8、 split()根据因子变量拆分数据框 R语言|第2讲:生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲 R语言数据管理与dplyr、tidyr | 第4讲 R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function |第5讲 正 文 1、str() 显示数据集和变量类型,并简要展示数据集情况 > data(mtcars) > str(mtcars) 'data.frame': 32 obs. of 11 这一函数在去除数据框中缺失值时很有用。

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