大家好，我是黄同学 今天跟大家聊聊数据离散化与离散化数据的后期处理。 1、什么是数据离散化？ 连续属性的离散化，就是将连续属性的值域划分为若干个离散的区间。...最后用不同的符号或整数值，代表每个子区间的属性值。 2、为什么要进行数据离散化？ 数据离散化可以有效的降低时间复杂度和内存开销。 对于某些机器学习算法来说，像决策树、随机森林、朴素贝叶斯。...他们的数据集大多数都是针对的离散型数据。因此做出有效的数据离散化，对于降低计算复杂度和提高算法准确率有很重要的影响。 离散型数据更容易理解。针对收入字段，一个人是3000，一个人是20000。...如果将收入转换为离散化数据类型(低薪、中薪、高薪)，就能够很清楚的看出原始数字的含义。 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：对于年龄这个特征，如果年龄>30是1，否则0。...更多数据离散化的内容，可以参考如下文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91181935 3、怎么进行数据离散化？
何为IT组织精益运营，在DevOps“价值交付”的过程中，明确了软件交付的服务载体，通过软件交付的全生命周期管理达到“提升效率、降低成本”的目的，将DevOps的数字价值延伸至企业全面数字化经营，形成“...数字运营在DevOps领域更多的以技术运营的方式体现，严格的说，技术运营和数字运营的衔接取决于DevOps最佳实践过程中的数字化技术和场景的运用。...在最新的调查报告中，数字化转型失败的企业，往往过度追求数字化，没有更多的思考为什么数字化，数字化的目的对于全面数字化经营的目标是否形成阶段式效果呈现，笔者认为，数字化的最终价值是场景化数字运营，在IT侧...在面向数字化转型的过程中，DevOps在IT领域的技术运营需要进行数据场景的延展和重构，实现业务应用的数字化重构。...1、实现业务定义的技术运营 数字化转型过程中的IT组织，需要具备识别业务用例的能力，尤其在数字化技术方面，需要贴合业务应用的趋势，如C端的业务场景，更多的需要考虑“人”和“技术”的数字化因素对客户行为的业务场景定义
在数字化转型过程中，众多组织通过DevOps实现了软件的价值交付和科技数据的落地，在DevOps最佳实践过程中，流程驱动提供了组织级能效和质量的提升，工具链提供了自动化平台，度量和反馈给予了IT精益运行所需要的数据支撑...DevOps相关内容不再进行赘述，在此需要明确一点，DevOps经过三次理念的“进化”，这三种进化分别对应了IT转型过程中的自动化、信息化和网络化，通常我们所说的数字化和智能化都是上述三个过程的增强。...DevOps 企业数字化 数字技术运用 通过数据的反馈来优化DevOps过程中的问题和缺陷，通过对过程性数据的持续收集和分析发现交付过程中存在的瓶颈，通过对软件产品和用户的线上数据获取反馈并且及时作出调整...对企业经营过程中的职能组织、IT设施、运营活动和财务管理进行数字化统一管理，打破各个部门之间的数字壁垒，通过可视化的方式进行数字化全面经营，提升企业整体效能。...效率提升 提升“组织级”的软件交付效率 促进人财物、资本、安全等方面的管理更加精准有效 二、数字可视在数字化转型中的作用 笔者将数字可视作为《数字化转型中的DevOps》系列的开篇，经过一定的考虑，数字可视在数字化转型中存在两个定位
在数字化转型过程中，DevOps从数据度量和反馈的角度输出一系列数字指标，对软件交付和产品生命周期多个环节进行端到端的数字触达，同时对业务场景、办公场景、协同场景进行数据驱动转型。...一、DevOps过程中的数字风险 在DevOps最佳实践的案例中，笔者认为，数字风险不仅仅聚焦在度量和反馈阶段，测试数据的高阶场景化缺失、安全数据的链路贯通、用户体验的普适性预知都是数字风险的表现方式...二、数字化转型过程中的数字风险 数字化转型，其中最关键的节点为业务目标数字化，通常也称为数字化经营或数字化战略，而最重要的节点为全面数字化思维，这也是数字化工程成为企业级工程的核心。...，在数字化转型过程中同样也会存在类似问题。...02、数字辅助决策的风险 绝大多数场景中，数字辅助决策的风险来自于数字的全面、定义和标准化，信息系统的数字缺失和技术落后是导致数字辅助决策失真的重要原因，同时，数字使用者对数字的认知存在偏差也是决策失真的另一个关键原因
今天给大家介绍一个ggplot2连续颜色映射函数中一组非常好用的预设函数，它可以很容易的帮我们实现特定离散颜色间的均匀连续化。...以上两个配对函数即是我今天要讲解的主要内容，这两个函数是用于线条颜色（含字体）、填充颜色的的标度函数，其将RcolorBrewer色盘中的所有离散颜色组合通过均匀差值连续化，给我们在提供连续性变量的颜搭配了提供了很大的便利...，因为RcolorBrewer色盘本身就是专为图形序列配色量身定制的，尽管其开发之初的主要意图是为满足离散序列的科学化颜色搭配，但是将其用于连续化场景也是很棒哒。...当然双向渐变的离散颜色组合或者多分类色组也是支持这种方式进行连续化的。当然如果是带有负值的变量，使用这种双向渐变进行连续化映射绝对是恰到好处。...但是多分类颜色连续化以后看着就多少有些怪怪的。 RcolorBrewer包中所有离散色组颜色名称列表： ?
📷 1、点击[命令行窗口] 📷 2、按<Enter>键 📷 3、点击[文件] 📷 4、点击[另存为] 📷 5、点击[*.png] 📷 6、点击[保存] 📷
不过，这将是相当惊人的，「因为只有一小部分数据科学项目涉及机器学习，而实际上所有这些项目都涉及一些离散数据」。 ❝离散变量的编码是将一个离散列转换为一个（或多个）数字列的过程。...❞ 这是必要的，因为计算机处理数字比处理字符串更容易。为什么？因为用数字很容易找到关系（比如“大”、“小”、“双”、“半”）。然而，当给定字符串时，计算机只能说出它们是“相等”还是“不同”。...然而，尽管离散变量的编码有影响，但它很容易被数据科学从业者忽视。 ❝离散变量的编码是一个令人惊讶的被低估的话题。 ❞ 这就是为什么我决定深化编码算法的知识。...实际上，在BinaryEncoder中，数字以2为基数，而在BaseNEncoder中，数字以n为底，n大于1。...在TargetEncoder中，权重取决于组的数量和一个称为“平滑”的参数。当“平滑”为0时，我们仅依赖组平均值。然后，随着平滑度的增加，全局平均权值越来越多，导致正则化更强。
作为IT从业人员，这次疫情防控给我最大的感受，就是信息化、数字化在这个过程中提供的支持，举几个相关的例子，一方面是让我们体会下这些细微变化对我们生活的影响，另一方面，也让我们做系统设计的时候能有所借鉴。...核酸检测显示 五月以来，核酸检测的次数骤增，这两周做的核酸检测的次数几乎都超过了之前好几个月做的，疫情常态化，已经升级为核酸常态化，原因之一就是公共场所均要求2天以内的核酸检测证明才能入内，我们知道，现在出入公共场所都得出示健康宝...有的朋友接到过的流调电话是来自区镇的以010开头的座机电话，问：请问您是XXX？大数据筛查到您最近去过XXX场所，现在那边有确诊病例，您是哪天去的，几点去的，怎么去的。...健康宝弹窗分类 现在很多朋友，起床的第一件事，就是看下健康宝的弹窗情况，弹窗一共有五类，如下所示，每类都定义了相关的归属条件，以及解除措施，这其实就是个典型的数据分类分级的场景，通过分类，很清晰地说明了弹窗的类型和对应的情况...这三个小案例，只是疫情防控中的缩影，动态清零，不仅需要严谨细致的应急处理流程、各级组织机构和人员的通力配合、行之有效的流调工作机制，还需要广大人民群众的积极配合，以及数字化、电子化、信息化的支持。
因为技术管理在数字化转型过程中，数字变革管理同时遵循数字化转型和管理的方法论，两者有共同的特点，即同时立足于数字科技，同时需要进行变革。...因此科技管理者需要将数字科技和变革管理进行整合，将科技能力嵌入至企业数字化转型过程中的各个阶段。...，所以科技管理在数字化转型全局过程中需要数字变革管理，才能支撑科技能力由支撑平滑的过渡到驱动和引领。...对于科技管理者而言，数字化转型过程中，科技的作用需要锚定在数字能力构建和数字场景探索，而绝非直接的数字决策和数字业务创新，其中的边界取决于科技管理者在数字化转型过程中的职能以及组织定位。...通用的企业管理着力于“人财物”，因此企业管理场景也相应的具备组织效率、业务价值和财务驱动，如下图所示，因此场景化的数字变革，需要科技管理者在数字场景中实现进行相应的数字协同、数字衡量以及辅助决策的支持。
“ 这篇文章尝试借用数据离散化这个事给大家讲明白K-Means算法的含义。” ? 01 — 数据离散化 数据离散化是数据预处理的一个非常重要的步骤，就是将连续的数据分成几个段。...02 — 数据离散化的意义 一些数据挖掘算法中（比如Apriori算法），要求数据是分类属性形式。...因此，就需要在数据预处理阶段将连续属性的数给它离散化，除此之外离散化还具有以下好处： 提高计算效率 分类模型计算需要 距离计算模型（k均值、协同过滤）中降低异常数据对模型的影响 图像处理中的二值化处理...03 — 常用的数据离散化方法 离散化的工作很容易理解，就是依照一定规律把写数据给分成少数的几类。那这个规律是什么呢？...06 — 小结 本文概要讲了数据离散化和K-Means算法的理论基础。
draw_grid.m %DRAW_GRID % Screen plot of grid tic [X,Y] = meshgrid([0,cumsum(d...
这是腾讯企业信息化基础架构团队十几年的经验和技术沉淀，它致力于帮助政企客户构建数字化中台，加速数字化转型。...三、建设数字化中台面临的3大挑战 在这么多行业进行数字化转型的过程中，有哪些共性的方法论和技术平台呢？数字化中台很可能就是其中非常重要的一环。...从下边这张数字化中台高度抽象的架构图可以看出，为了支撑业务前台响应多元的用户需求、跟上市场竞争发展的步伐，必须打造一个可以整合资源、技术、公共业务及数据的数字化中台。...腾讯里约正是为了帮助客户建立有效的数字化中台而生，重点解决混乱的用户身份、分散异构的应用、复杂的网络访问等难题。...五、助力政企客户建设数字化中台 腾讯里约单独并不能给客户带来价值，需要与数字化中台产品有机结合，为客户开展数字化转型打下基础。
加深对离散信号的理解。 2. 掌握典型离散信号的Matlab 产生和显示。...二、实验原理及方法 在MATLAB 中，序列是用矩阵向量表示，但它没有包含采样信息，即序列位置信息，为 此，要表示一个序列需要建立两个向量；一是时间序列n,或称位置序列，另一个为取值序...数字信号处理中常用的信号有指数信号、正弦信号、余弦信号、方波信号、锯齿波信号 等，在MATLAB 语言中分别由exp, sin, cos, square, sawtooth 等函数来实现。...用MATLAB 编制程序，分别产生长度为N（由输入确定）的序列： ①单位冲击响应序列：δ（n）可用MATLAB 中zeros 函数来实现； ②单位阶跃序列：U（n）可用...写出实验程序，绘出单位阶跃序列、单位阶跃序列、正弦序列、指数序列的图形以及绘出复指数序列的实部、虚部、幅值和相位的图形。 2. 序列信号的实现方法。 3.
数字价值流 在数字化转型的框架中，IT组织已经逐步从成本职能转移至利润职能，比较典型的有金融领域的金融科技输出，以对内和对外的两种方式将技术提供者变成技术服务者。...技术管理者如何进行数字价值流的构建 笔者提出一个观点，技术管理者面对数字化转型，不应该思考数字化转型过程中，IT组织应该做什么，而应该思考IT组织应该做什么协助企业进行数字化转型。...因此技术管理者需要具备所有数字用户或数字化转型过程中的所有参与者所具备的能力，尽管这个要求很高，这个能力不仅仅是技术，也不仅仅是管理，还包括对数字化转型过程中所有关键节点的理解，这与“向上管理”的内容是相符合的...随着企业的发展，以及数据场景的不断增加，企业在数字化转型过程中的投入也越来越高，因此企业在数字领域的成本结构也越来越复杂，同样的，个性化需求也越来越多。...在这个过程中，技术管理者需要厘清价值用户和产品用户的差别，价值用户是针对数字化场景而言，即所有可能通过数字技术触达的用户，在这个过程中，用户需求是闭环的，价值也同样需要闭环。
当今，数字化正在各行业快速发展，酝酿着一场巨大的变革，许多企业将会经历前所未有的改变。在数字化转型的道路上，数据是上层建筑和质量的基石，而数据治理在提升企业数据质量的道路上扮演重要的角色。...目录： 一、数字化是企业精细化管理的必由之路 二、数据治理就是自动化的数据生命周期管理 三、企业数据治理执行建议 一、数字化是企业精细化管理的必由之路 我们现在身处一个虚拟时空交易与现实时空交付的数字化时代...从发展趋势来看，未来的企业必将成为数字化的企业，数字化转型将成为企业核心战略，而在此过程中数据治理则是转型道路的必由之路，它能提升企业数据的整体质量，规范企业管理数据的动作。...要从企业万千杂乱的数据中理出价值密度高的数据，人工、无体系的管理方式在数据膨胀的环境下已心有余而力不足，企业需要自动化甚至智能化的手段去解决数据的问题。...由于数据在企业中存在的形态是琐碎多样且无体系的，企业必须用整体的思路、体系化的管理策略，使用自动化的方式去解决数据管理的问题。
Survival 是否存活 原数据集的格式（数据集1） ? 经过一系列的代码处理数据集变成了（数据集2） ?...可以看到数据集2全部变成了离散变量 这一步使用到的代码 X = df_train.iloc[:,:-1].values y = df_train.iloc[:,-1].values X y def simplify_ages...数据集中经常会遇到离散变量。然而常用的机器学习算法只认识数值变量。如何离散变量转换为数值变量非常重要。...这三句话自己还看不太懂，直接看实际的操作方式 原数据集（数据集2） ? 转换以后的数据集（数据集3） ?...pd.concat() help(pd.concat) https://www.jianshu.com/p/2e97f2bd75f8 这篇文章中也有一小部分涉及到了离散变量的处理，抽时间看这篇文章及对应的原文
在上节，我们已经了解到了线性存储中的连续存储，我们还把这种存储结构叫做顺序表，或者数组。...并且知道线性连续存储存在以下优缺点： 顺序表 优点：能实现快速追加和存取元素 缺点：插入元素或删除元素都要移动大量的原有元素 在本节，我们将一起来了解《数据结构》中研究的另一种线性数据结构-离散存储，我们也可以把线性的离散存储叫做链表...但不容易实现随机存取元素线性表中第i个元素的操作。所以链表适用于需要经常进行插入和删除的操作的线性表，如飞机航班乘客表。...链表的排序和顺序表类似，我们使用两个节点变量用于临时存储对比中的两个节点，如下代码 void sort_list(PNODE pHead) { int i, j, t; int len...p->data = q->data; q->data = t; } } } } 05 插入新节点 在接下来的插入和删除操作中
格式化数字 掌握math类中的各种数学运算方法 生成任意范围随机数 掌握大整数和大小数的数字运算方式 格式化数字 Java中如果数据绝对值大于0.001而小于10000000用常规小数表示，否则采用科学计数法表示...这就可能引起了一些不便，有时不能满足解决实际问题的需求，对此就引出了格式化数字的概念 在Java中采用java.text.DecimalFormat类对数字进行格式化操作，下面给出一个实例 ?...("0.00\u2030", 0.789); } } DecimalFormat类中对数字格式化设置的特殊方法 setGroupingSize(long) setGroupingUsed(boolean...; // 取参数的绝对值 } } 随机数 1.Math.random方法 在Math类中存在一个random方法，用于产生随机数字，范围是0~1.0，左闭右开，基于这个最基础的方法我们理论上可以产生出任意数字范围的随机数和任意两个字符范围之间的随机数...public BigInteger[] divideAnReminder(BigInteger val)这个函数是用数组作为返回值，见名知意，第一个值为商，第二个是余数 OK，至此我们就学完了Java中的数字类的基本操作
2.1数据的标准化 数据的标准化可以分位数据的定义标准化和数据的计算标准化。...所以我们一定要对各模块的指标进行数据的定义和计算的标准化（P9） 2.2数据分析的流程标准化 数据分析的流程标准化是在人力资源数据分析的后期，在企业内部即将进入信息化系统，需要对各个部门建立标准化的流程...，实现真正的数据化的转型。...2.3人力资源数据可视化 人力资源数据的分析是在数据建模和数据可视化的基础上实现的，我们日常接触的都是一张张表格和表格中的数据字段，当我们去和业务部门或者是管理层进行沟通的时候，需要把这些专业的人力资源数据转化成他们可以理解的模型进行数据的呈现和分析...，所有在数据的呈现上，我们要对数据进行可视化的建模，以各种数据图表，数据仪表盘，动态图表等这些形式来做数据的可视化。
在数字化转型过程中，需要明确一个观点，全面数字化经营是数字化场景和企业经营场景的耦合关系，因此数字化转型需要通过数字化的方式对接企业数字化场景，包括了产品交付、产品运营和内部协作。...在此过程中，DevOps通过“价值交付”的方式提供科技侧数字化平台，构成数字化工具的数据铺底，通过数字衔接的方式提供数字化办公和数字化营销的数字手段，除了数字技术之外，人、流程和文化构成了数字化转型过程中的合作方式...无论在业务运营还是IT运行中，合作的重要性不言而喻，在DevOps领域，合作是DevOps文化的精髓，同时也是敏捷开发和测试左移的关键因素，在数字化转型过程中，合作的范围变得没有边界，除了数字可视和职能左移...DevOps在数字化转型中的作用帮助IT组织了解可能在数字化颠覆面前提高绩效的模式和实践，改善IT组织的竞争态势，并增加企业生产活动的参与度，从传统的分级、指挥和控制企业，向数字化组织转变。...在数字映射方面，重点实现多能力子域的数字定义，比较典型的为“价值交付”过程中，看板和泳道的可视化过程管理，业务后评价过程中，成本复盘的数据反馈，数字映射通常需要数字模型进行语言转换，在业务保障域，用户体验和业务流量数据的反馈
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
