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商务智能系列文章目录 【商务智能】数据预处理 ---- 文章目录 商务智能系列文章目录 前言 一、数据预处理主要任务 二、数据规范方法 1、z-score 规范化 2、最小-最大规范化 三、数据离散方法...1、分箱离散化 2、基于熵的离散化 总结 ---- 前言 在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ; 一、数据预处理主要任务 数据预处理主要任务...: ① 数据离散化 : 分箱离散化 , 基于熵的离散化 , ChiMerge 离散化 ; ② 数据规范化 : 又称数据标准化 , 统一 样本数据的 取值范围 , 避免在数据分析过程中 , 因为属性取值范围不同..., 在数据分析过程中导致分析结果出现误差 ; 如 : 时间属性的数值 , 有用秒作为单位的 , 有用小时作为单位的 , 必须统一成同一个时间单位 ; ③ 数据清洗 : 识别 和 处理 数据缺失 , 噪音数据...( 信息与熵 | 总熵计算公式 | 每个属性的熵计算公式 | 信息增益计算公式 | 划分属性确定 ) 博客 ; ---- 总结 本博客主要讲解数据预处理需要进行的操作 , 数据规范化 , 数据离散化
同样，用户更新购物车信息，需要判断商品是否存在，如果用户未登录，将商品数据保存在 cookie 中；如果用户已登录，将获取的更新数据保存在 redis 中。...: "商品不存在"}) ④ 判断库存 if count > sku.stock: return JsonResponse({"code": 4, "message": "库存不足"}) ⑤ 更新购物车数据...class UpdateCartView(View): """更新购物车数据""" def post(self, request): # 获取参数 sku_id...count > sku.stock: return JsonResponse({"code": 4, "message": "库存不足"}) # 保存购物车数据...cart[sku_id] = count # 将购物车数据保存到cookie中 response = JsonResponse(
另一个变化是，我们将从过去的常规数据处理和分析，转向更深度的洞察和决策。数据的真正价值在于发掘信息和挖掘价值，这是真正能够赋能业务的关键。...▍大数据智能体的角色与组成 数据智能体的设计融合了自然语言处理、领域知识理解和代码生成等多项技术，通过意图识别、问题改写和任务拆解等技术点，构建了一个能够准确响应用户查询并执行数据分析任务的智能系统。...1.使用到的能力： a.自然语言处理（NLP）能力，特别是对话（Chat）能力，用于与用户进行有效沟通。 b.指令遵循能力，确保大模型能够准确执行编程指令。...1.数据治理与知识挖掘 a.利用大数据智能体的自然语言处理能力，进行数据资产的标注和知识库的构建，包括字段、指标和表的自动注释。...2.数据分析与决策支持 a.应用智能体的对话能力和编程能力，实现用户查询的自动化处理，如自动化生成SQL查询或使用DSL（特定领域语言） b.结合领域知识，智能体可以提供描述性分析和基本的数据分析，支持业务决策
活动目录（Active Directory）是面向Windows Standard Server、Windows Enterprise Server以及 Windows Datacenter Server...Active Directory使用了一种结构化的数据存储方式，并以此作为基础对目录信息进行合乎逻辑的分层组织。...第六步：移动数据库到D盘的ntds文件夹中“move db to d:\ntds” 第七步：移动日志到D盘的ntds文件夹中“move db to d:\ntds”，输入“quit”退出即可 第八步：打开本地磁盘
Activity的活动页面跳转是App最常用的功能之一，在前几章的demo源码中便多次见到了，常常是点击界面上的某个按钮，然后跳转到与之对应的下一个页面。...倘若把这两行Java代码转换为Kotlin代码（复制这两行然后粘贴到kt文件中，Android Studio就会自动完成转换），则可看到活动跳转的Kotlin代码如下所示： val intent...但细心的读者也许已经注意到了，本书附录源码里的活动跳转，并非上述的Kotlin正宗写法，而是下面这种简化版的写法： startActivity() 究其原因...譬如前面的活动跳转传递了两个字段数据，如果把这两个字段放到Parcelable对象中，仅仅包含两个字段的Parcelable类对应的Java代码也如下面这般冗长： public class MessageInfo...接下来就可以利用该类传输活动跳转的序列化数据了，下面是改写后的Kotlin跳转代码： val request = MessageInfo(et_request.text.toString(),
活动目录（Active Directory）是面向Windows Standard Server、Windows Enterprise Server以及 Windows Datacenter Server...Active Directory使用了一种结构化的数据存储方式，并以此作为基础对目录信息进行合乎逻辑的分层组织。
Discourse 目前有一个参数为 clean up inactive users after days 来控制不活跃或者未激活的用户。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含葡萄牙银行营销活动的结果，开展的活动主要基于直接电话，向银行客户提供定期存款。...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
依托腾讯在AI领域多年的研发投入与产业落地实践，腾讯云智能特别推出《人工智能集训营》重磅活动，携手广大用户、开发者们一起共享、共赢、共成长。...集训营面向群体 ● 对计算机视觉、语音等人工智能应用开发感兴趣； ● 有一定人工智能理论基础，具有较强创新意识和专业能力的，希望从事人工智能行业的学生和工程师。...视觉、语音等AI原理与实践全覆盖； ● 开箱即用的AI原子能力场景应用实战代码； ● 深入浅出拆解项目从0到1的全流程实现； ● 业内大咖、一线工程师坐镇的专属交流、答疑社群； ● AI新产品/有奖活动等抢先体验权...； ● 技术大佬面对面：线上/线下活动直通特权； ● 配套超低优惠AI资源包，活学活用。...腾讯云人工智能集训营 在错综复杂的AI落地实践中，腾讯云智能一线AI工程师团队锻造了丰富的理论与实战经验，以及用户需求与技术相结合的敏锐洞察力。
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三、数据预处理 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 为 Scikit-Learn 转换 Pandas 类别数据 # 导入所需的库 from sklearn...df Score Scale 0 Low 1 1 Low 1 2 Medium 2 3 Medium 2 4 High 3 使用下采样处理不平衡类 在下采样中，我们从多数类（即具有更多观测值的类）...有一些常用的方法可以预处理分类特征：使用 pandas 或 scikit-learn。...预处理鸢尾花数据 from sklearn import datasets import numpy as np from sklearn.cross_validation import train_test_split...将测试数据的大小设置为完整数据集的 30％。
1 数据预处理解决什么问题 数据预处理是数据挖掘的重要一环，要使挖掘方案挖掘出丰富的知识，就必须为它提供干净、准确、简洁的数据。...实际使用的系统中，存在大量的模糊信息，有些数据设置还具有一定的随机性质。 2 数据预处理在数据挖掘中的定位 一个完整的数据挖掘系统必须包含数据预处理模块。...主要包括重复数据处理和缺值数据处理，并完成一些数据类型的转换。 数据清洗可以分为有监督和无监督两类。...正如你所见的，在R语言里你有许多方法来预处理数据集。 （1）数据科学家或开发者的大数据集预处理 诸如R或Python这样的编程语言可用于处理小数据集。...这些工具在底层人工智能的驱动下变得越来越智能。 下面的例子展示了如何使用两个开源数据科学工具KNIME和RapidMiner 来预处理Titanic数据集： ?
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