近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。 该数据集维度达到 15000 维。 大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。 以该项目为例，我们开始来探讨在当前数据
近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。 该数据集维度达到 15000 维。 大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。 以该项目为例，我们开始来探讨在当前数
| 导语 一个产品模块或活动，多少人参与？很好回答。如果没有它，大盘DAU会影响多少？就不太好回答。这个就是“增量贡献”，增量贡献无法直接统计，但又是管理者最关心的话题，因为ROI很重要，要决定在哪里“投资”。下面就谈一谈增量贡献的量化，以及如果没有AB实验，怎么量化？ 增长为什么要做量化 做增长产品的数据分析，和其他的数据分析，个人认为最大的特色在于量化，为什么要做量化？因为，做增长，是个强数据驱动的方法，要把有限的资源发挥出最大的价值，所以必须准确计算出每个Driver的ROI，才能更有效分配资源，做
在之前的两篇文章里，我们详细介绍了AB测试的理论基础，以及如何科学全面地对AB测试的结果进行分析。有了这些基础之后，我们来看一下实际工作如何进行AB测试。
主成分分析法 (PCA) 是一种常用的数据分析手段。对于一组不同维度 之间可能存在线性相关关系的数据，PCA 能够把这组数据通过正交变换变 成各个维度之间线性无关的数据。经过 PCA 处理的数据中的各个样本之间 的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。PCA处理之后的数据各个维度之间是线性无关的，通过剔除方差较小的那些维度上的数据我们可以达到数据降维的目的。在本文中，SIGAI将介绍PCA 的原理、应用以及缺陷。
作者：刘健阁（Jiange Liu），PCG 数据分析师 实验设计 AB Test 实验一般有 2 个目的： 判断哪个更好：例如，有 2 个 UI 设计，究竟是 A 更好一些，还是 B 更好一些，我们需要实验判定 计算收益：例如，最近新上线了一个直播功能，那么直播功能究竟给平台带了来多少额外的 DAU，多少额外的使用时长，多少直播以外的视频观看时长等 我们一般比较熟知的是上述第 1 个目的，对于第 2 个目的，对于收益的量化，计算 ROI，往往对数据分析师和管理者非常重要。 对于一般的 ABTest 实验
代谢组学几乎完全不涉及生物信息学最核心的序列比对，包括武汉中科院数物所波谱国重实验室等主流科研机构都是利用化学计量学和多元统计分析方法，对通过核磁共振（NMR）、液相色谱质谱联用（LC-MS）、气相色谱质谱联用（GC-MS）等手段获取的小分子代谢物（相对分子质量MW小于1000）的定量数据进行处理。除此之外只有一些商业公司在做外包服务，因此相比基因组、转录组、蛋白质组显得非常小众。
数据存储涉及到数据库的概念和数据库语言,这方面不一定要深钻研,但至少要理解数据的存储方式、数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少,精通最好。可从常用的select查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
转载自：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html
在机器学习中，随着数据特征的增加，需要更大的计算资源来训练模型。这可能导致模型的训练时间和内存消耗增加，甚至可能导致模型无法训练或训练结果不准确。
文章[2] 策略的改变，不是由我们随便“拍脑袋”得出，而是一种建立在数据基础上的思维方式，数据反馈会告诉我们做的好不好，哪里有问题，以及衡量可以带来多少确定性的增长。
作者| Nicolaus Henke, Jacques Bughin, Michael Chui, James Manyika, Tamim Saleh, Bill Wiseman, and Guru Sethupathy 编译团队|Aileen Elaine 廖远舒 大数据的潜力在不断增长。充分利用这项优势意味着公司将他们的战略视角与大数据结合分析，做出更好的、更快的决策。 大数据只是炒作么？ 恰恰相反：早期的研究可能只对最终结果产生了部分影响。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global I
“把用户分为两拨儿，一拨儿依然使用旧版本产品，另一拨儿测试新版本产品，最后比较两拨儿人的指标，比如转化率，人均利润等等，看哪拨儿用户的指标结果好，就说明哪版产品更好，为后续产品更新迭代提供数据支持。”
黑盒测试是以用户的角度，从输入数据与输出数据的对应关系出发进行测试的。很明显，如果外部特性本身有问题或规格说明的规定有误，用墨盒测试方法是发现不了的。
导语：本文详细的解释了机器学习中，经常会用到数据清洗与特征提取的方法PCA，从理论、数据、代码三个层次予以分析。
导语：本文详细的解释了机器学习中，经常会用到数据清洗与特征提取的方法PCA，从理论、数据、代码三个层次予以分析。 机器学习，这个名词大家都耳熟能详。虽然这个概念很早就被人提出来了，但是鉴于科技水平的落
如果分组在3张图里面体现不出来，实际上后续差异分析是有风险的。这个时候需要根据你自己不合格的3张图，仔细探索哪些样本是离群点，自行查询中间过程可能的问题所在，或者检查是否有其它混杂因素，都是会影响我们的差异分析结果的生物学解释。
【新智元导读】本文的主要目的是提供资源，给出有关机器学习所需的数学上面的建议。数学初学者无需沮丧，因为初学机器学习，并不需要先学好大量的数学知识才能开始。正如这篇文章提到的，最基本的需要是数据分析，然后你可以在掌握更多技术和算法的过程中继续学习数学。 过去几个月里，有不少人联系我，向我表达他们对数据科学、对利用机器学习技术探索统计规律性，开发数据驱动的产品的热情。但是，我发现他们中有些人实际上缺少为了获取有用结果的必要的数学直觉和框架。这是我写这篇文章的主要原因。 最近，许多好用的机器和深度学习软件变得十分
嘉宾介绍： 李永，大数据厂商联盟理事长，20多年从事数据分析实践、10多年电信公司管理、10多年数据仓库BI经验；首批受聘广东省电子政务大数据专家；长期游历MIT、Stanford、CMU从事大数据技
SVD实际上是数学专业内容，但它现在已经渗入到不同的领域中。SVD的过程不是很好理解，因为它不够直观，但它对矩阵分解的效果却非常好。比如，Netflix（一个提供在线电影租赁的公司）曾经就悬赏100万美金，如果谁能提高它的电影推荐系统评分预测准确率提高10%的话。令人惊讶的是，这个目标充满了挑战，来自世界各地的团队运用了各种不同的技术。最终的获胜队伍"BellKor's Pragmatic Chaos"采用的核心算法就是基于SVD。
阅读建议：本文是实战中总结出的「AB实验最佳流程」，其中内容涉及数据分析、产品、运营、研发的工作，帮助你更科学的评估实验。由于篇幅较长，建议「关注」「收藏」，闲暇时间拿来品品。
PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把这个问题讲解的如此清晰，实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题，简单形象，真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理解，比如 个性化推荐中应用了SVD，文本以及Web挖掘的时候也经常会用到SVD。
作者 Frank 本文为 CDA 数据分析师志愿者 Frank原创作品，转载需授权 奇异值分解算法在协同过滤中有着广泛的应用。协同过滤有这样一个假设，即过去某些用户的喜好相似，那么将来这些用户的喜好仍然相似。一个常见的协同过滤示例即为电影评分问题，用户对电影的评分构成的矩阵中通常会存在缺失值。 如果某个用户对某部电影没有评分，那么评分矩阵中该元素即为缺失值。预测该用户对某电影的评分等价于填补缺失值。一般来讲，某个用户对电影评分时，会考虑多个因素，比如电影时长，情节设置，剧情等等，不同用户对这些因素的打分一般
关于主题数据区的设计，首先需要明确的是按照什么对数据进行归类。大的原则，当然还是按照业务来分类，但是分类的出发点不同，划分的类别也不相同。例如针对机场数据，可以从业务特征分类，那么可以分为运行保障、旅客服务、航班资源等；如果按照功能区分类，则可以分为空侧、陆侧、航站楼侧等。
代谢组学研究产生大量的数据，这些数据具有高维、小样本、高噪声等复杂特征。如何从复杂的代谢组学数据中提取出有价值的信息，筛选出潜在的生物标志物成为近年来代谢组学研究的热点和难点。据此，本文针对目前代谢组学数据分析中的常用统计学方法及其研究进展进行介绍。
在数据分析的过程中，我们会通过观察一系列的特征属性来对我们感兴趣的对象进行分析研究，一方面特征属性越多，越有利于我们细致刻画事物，但另一方面也会增加后续数据处理的运算量，带来较大的处理负担，我们应该如何平衡好这个问题？利用矩阵的特征值分解进行主成分分析就是一个很好的解决途径。
作者：brainzhou 腾讯IEG增值服务部 产品策划 |导语 随着大数据和人工智能技术的成熟，互联网产品现在越来越依赖数据，作为产品经理如果不懂数据，就好比没有牙齿的鲨鱼一样，战斗力大大下降。 关于硅谷那些互联网巨头早就开始A/B测试的佳话就不说了，中心思想只有一个：互联网公司的产品，如果要创新，必须得搞A/B test。A/B测试，就像它的名字一样，听起来如此简单，但是真正要把它能规模化地应用在自己的产品当中，还是需要深入了解下其原理和实施过程的。 1 A/B测试的定义及特点 1、在互联网产品迭
大数据文摘作品 编译：李雷、元元、小鱼 数据科学的功能是在数据中寻找有用的观点并加以应用。然而，数据科学并非凭空而来。在向分析目标迈进的过程中，数据从业者可能面临阻碍其进展的各种挑战。 本文探讨了数据从业者在分析数据时遇到的挑战类型。为了研究这个问题，本文分析了Kaggle 2017年数据科学和机器学习状况调查报告（Kaggle 2017 State of Data Science and Machine Learning）中的数据。这是一项针对16,000多名数据从业者展开的专项调查（数据收集于2017年
📷 工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能，特别是要掌握软件分析工具！我曾经说过，我的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件，前提是从新闻传播学领域的视角来讲，或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握：小数
主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法，其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。
京东大数据研发部与中科院、美国西北大学、美国加州大学伯克利分校等相关机构合作，深度参与技术研究，在即将举行的第三十二届美国人工智能顶级国际会议AAAI-2018中，京东大数据研发部共有3篇论文被接收，这也是单个部门首次同时3篇论文入选。AAAI-2018美国人工智能协会（AAAI）是人工智能行业领域顶级协会，该协会主办的年会是人工智能领域最具影响力的学术会议。此次会议的论文接收率为24.6%。京东集团副总裁、大数据研发部负责人翁志表示，京东大数据团队专注于数据挖掘处理能力的提升和机器学习、模式识别、人机交互
来源：机器之心 作者：Petros Drineas、Michael W. Mahoney 本文共3994字，建议阅读6分钟。 本文为你分享一篇来自普渡大学与UC Berkeley两位教授的概述论文中的线性代数知识。 矩阵计算在计算机科学中占有举足轻重的地位，是每个开发者都需要掌握的数学知识。近日，来自普渡大学的 Petros Drineas 与 UC Berkeley 的 Michael Mahoney 提交了一篇概述论文《Lectures on Randomized Numerical Linear
选自arXiv 作者：Petros Drineas、Michael W. Mahoney 机器之心编译 参与：李泽南、刘晓坤、蒋思源 矩阵计算在计算机科学中占有举足轻重的地位，是每个开发者都需要掌握的数学知识。近日，来自普渡大学的 Petros Drineas 与 UC Berkeley 的 Michael Mahoney 提交了一篇概述论文《Lectures on Randomized Numerical Linear Algebra》可以作为线性代数知识的参考资料，本文将对其中的部分内容（主要为第二章：
DOE（Design of Experiments）是一种实验设计方法，用于探索和验证因素对结果的影响。在DOE中，通常会将实验分为多个组合，每个组合都会控制一个因素，并测量其对结果的影响。通过这种方式，可以更全面地了解因素对结果的影响，并确定最佳因素组合。
要找到免费的激光雷达数据处理软件并不容易，因此在这篇文章中，我们将介绍6个最出色的免费或开源的LiDAR软件，可以用于3D点云查看、点云数据分析、点云操作等。
今天我们给大家介绍下PCA，K-PCA以及ICA之间有什么关系，同时在R语言如何实现这几个模型。
最近在看《R数据分析——方法与案例详解》，感觉很不错，本书精华是统计学理论与R的结合，尤其是多元统计部分，因为本书其中一个作者朱建平是厦大统计系教授，曾编写过《应用多元统计分析》一书，可能有同学用过这本教材。《R数据分析》的理论部分建议研究透彻，公式部分最好都演算一遍。因为已经看过《R inaction》，所以笔记就只做我比较感兴趣的部分，也是我认为比较重要的部分。
编者按：很多同学开始学习机器学习时候遇到的最大障碍就是数学基础，机器学习到底需要学习哪些数据知识?要掌握到什么程度呢？希望这篇文章对于大家学习大数据和机器学习有所帮助。 机器学习理论是统计学、概率
Now it's time to take the math up a level! Principal component analysis (PCA) is the first somewhat advanced technique discussed in this book. While everything else thus far has been simple statistics, PCA will combine statistics and linear algebra to produce a preprocessing step that can help to reduce dimensionality, which can be the enemy of a simple model.
因子旋转方法： - 正交旋转（Orthogonal Rotation） - 斜交旋转（Oblique Rotation）
Python数据分析是指使用Python编程语言对数据进行收集、处理、分析和可视化的过程。Python是一种非常流行的编程语言，具有简单易学、代码可读性高、生态系统强大的特点，因此在数据科学领域得到广泛应用。
人工智能的基础是数学，线性代数又是其中的重要部分。然而，对于数学基础不好的人来说，「线性代数」是一门非常抽象的课程。如何学习线性代数呢？这个 GitHub 项目介绍了一份入门级线性代数课程讲义，适合大学生、程序员、数据分析师、算法交易员等，使用的代码用 Python 语言写成。
机器学习在数据分析与挖掘中的应用越来越广泛，随着机器学习模型的不断发展，处理的数据量和数据维度越来越大，衡量模型性能和可视化数据信息变得至关重要。一般来说用于挖掘的数据信息都是多维的，而目前数据可视化一般为二维或者三维的，要想对高维数据可视化必须进行降维。
数据预处理目的 保证数据的质量，包括确保数据的准确性、完整性和一致性 主要任务 数据清理 填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或者删除离群的点，先解决这些脏数据，否者会影响挖掘结果的可信度 噪声数据：所测量数据的随机误差或者方差 数据集成 比如，将多个数据源上的数据合并，同一个概念的数据字段可能名字不同，导致不一致和冗余，这里需要处理 数据规约 将巨大的数据规模变小，又不损害数据的挖掘结果，比如在数学建模里通过SPSS来降维，包括维规约（主成分分析法）和数值规约（数据聚集或者是回归） 回归：用一个函数拟合数据
本公众号一向坚持的理念是数据分析工具要从基础开始学习，按部就班，才能深入理解并准确利用这些工具。鼠年第一篇原创推送比较长，将从基础的线性代数开始。线性代数大家都学过，但可能因为联系不到实用情况，都还给了曾经的老师。线性代数是数理统计尤其是各种排序分析的基础，今天我将以全新的角度基于R语言介绍线性代数，并手动完成PCA分析，从而强化关于线性代数和实际数据分析的联系。
在现实世界的数据分析任务中，我们面对的数据通常较为复杂，例如多维数据。我们绘制数据并希望从中找到各种模式，或者使用数据来训练机器学习模型。一种看待维度（dimensions）的方法是假设你有一个数据点 xxx，如果我们把这个数据点想象成一个物理对象，那么维度就是仅仅是一个视图（译者注：这里的视图应该是和三视图中的视图是一个概念）的基础（basis of view），就像从横轴或者纵轴观察数据时的位置。
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