使 Excel 用户可以直接在表格中使用 Python 处理和分析数据,为数据科学工作流程带来革新。
AI团队正在研究工具，以帮助提高在线评论互动。一个重点领域是研究负面的在线行为，如有害评论（即粗鲁、不尊重或可能使某人离开讨论的评论）。到目前为止，他们已经构建了一系列可用模型。但是当前的模型仍然会出错，并且它们不允许用户选择他们感兴趣的有害评论类型，例如，某些平台可能可以接受亵渎，但不能接受其他类型的有害内容（查看文末了解数据获取方式)。
随着大数据与预测分析的成熟，开源作为底层技术授权解决方案的最大贡献者的优势越来越明显。如今，从小型初创企业到行业巨头，各种规模的供应商都在使用开源来处理大数据和运行预测分析。借助开源与云计算技术，新兴公司甚至在很多方面都可以与大厂商抗衡。 以下是一些大数据方面的顶级开源工具，分为四个领域：数据存储、开发平台、开发工具和集成、分析和报告工具。 数据存储： Apache Hadoop– Cloud Foundry(VMware), Hortonworks, Hadapt NoSql 数据库 – MongoDB,
递归子程序方法的思路：递归子程序法是一种确定的自顶向下语法分析方法，要求文法是LL(1)文法。它的实现思想是对应文法中每个非终结符编写一个递归过程，每个过程的功能是识别由该非终结符推出的串，当某非终结符的产生式有多个候选式时能够按LL(1)形式唯一地确定选择某个候选式进行推导。
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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了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。
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
机器学习，数据科学和数据分析是未来的发展方向。机器学习，数据科学和数据分析不能完全分开，因为它们起源于相同的概念，但刚刚应用得不同。它们都是相互配合的，你也很容易在它们之间找到重叠。
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。数据分析的目的有多种，概括起来有三种：现状分析、原因分析、预测分析。现状分析简单来说就是告诉你过去发生了什么。原因分析简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。预测分析简单来说就是预测未来会发生什么。
这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据，但我们只想预测国家的新病例，因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块，帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘，并用可视化分析图表显示数据
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性
介绍 在过去的几年中，人们对数据分析方法越来越重视。通过深入洞察数据情况，帮助很多企业改善了其经营状况。 通过分析数据，企业可以对其企业过往以及未来的表现有了更清晰的认识。通过对未来趋势的窥测，让企业可以对可能发生的意外（如果有的话）情况做好充足的准备。 通过分析数据，企业可以回答这三个主要问题，即：“过去发生了什么”，“现在正在发生什么”，“将来会发生什么”。毫无疑问，数据量的不断攀升，驱动了数据分析行业的快速发展。 数据分析不仅仅局限于汲取过去的经验，而是要能够预测未来的结果从而优化业务资源。因此，在
多年来，企业都一直无法充分利用大数据进行预测分析。由于社交媒体的普及带来了消费者日常生活习惯、活动和兴趣方面的数据信息量的巨大增长。这些新的外部数据资源将与企业所收集的数据相结合，以增加预测分析模型的精度。 随着海量信息被分析和编译，对于企业而言，现在比以往任何时候都更容易的充分利用这些数据来解决他们的具体业务需求。而且，通过利用大数据预测分析说带来的好处远远超出了传统营销的应用程序。 据路透社新闻报道，大数据的价值量将保持45%的年增长速度，到明年将达到250亿美元。这也就意味着，今年我们将看到数据预测分
一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征，然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合，这种方法成为多项式回归。
预测分析有希望可能成为一种塑造更广泛经济的普遍趋势, 尤其是如果更多业务决策者为数据所驱动 (而不是根据纯粹的“直觉”)。确实，访问更多的信息，特别是关于你的客户的行为的信息，将会对某些业务提供竞争优势, 就像互联网。 每个人都想要一窥未来; 洞察力和发现信息对拥有它们的人或企业来说自然有利可图。而尽管占卜尚未证明自己是可靠的业务资产，今天的预测分析软件却可以。 “预测分析”总体是指基于当前和历史数据，用数据分析为企业提供对未来事件的预测。这种科学已经以不同的形式长期存在了几个世
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据 间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下
最近我们被客户要求撰写关于电商购物网站的用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。
从预测市场趋势到获取客户需求的洞察力,预测分析可以帮助企业利用他们的数据发现新的机遇并赢得竞争对手。 然而, 研究发现,企业并不是用大数据和预测分析来实现他们的全部潜力。 这并不是说他们没有看
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原文作者，Soham Sinha，他是Crayon data的一名数据挖掘工程师，并且在多家国外科技媒体拥有自己的专栏。 本文由36大数据翻译组-Teradata大数据分析实习生郑晔星翻译 必须承认，一开始我在印度理工学院罗克分校学习工程学时，我还没有关注大数据分析。起初我还是一张白纸，把课程学得一团糟。很快我便对我的常规课程失去了兴趣，取而代之的是开始参加其他项目。我参与的第一个与处理大数据有关的活动是美国运通组织的一场竞赛。由于我对这个活动一见钟情，我甚至从事了清理数据这一差事。不久，我便沉浸在学习编程
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据（查看文末了解数据免费获取方式）间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
2016年，美国总统选举，英国脱欧投票，巴西总统弹劾……这些不可思议的“黑天鹅”事件，让大数据的模型预测变得更加艰难。2017年大数据在预测能力上会做得更好吗？
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如
根据已有的车祸数据信息，计算严重车祸发生率最高和最低的地区；并对车祸发生严重程度进行因素分析，判断哪些外界环境变量会影响车祸严重程度，分别有怎样的影响。
在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系
随着大数据，人工智能和数据分析等技术的兴起，营销一直在不断变化。现在，营销活动可以基于对过去活动的测量和洞察来规划，其中一种策略是使用预测分析来获得更好的营销表现以及更高的投资回报率，并最终获得更快的成功。
从前，有一个叫“数据”的男孩。在他的一生中，他总是试图弄明白他活下去的目的是什么。比如：“我的价值观是什么? 我能对这个世界产生怎样的影响? 数据从何而来? 我和数据之间有什么相似之处吗?”这些问题一
本文介绍了如何通过十个步骤来有效使用预测分析算法，包括找到一个带头人、了解公司的业务目标、评估业务流程的影响、定义性能指标、拥有能干的团队、定义模型的开发方法、确保正确的数据是可用的和可访问的、构建一个坚实的数据治理项目、当情况有变时，要快速推倒重来、选择正确的工具。这些步骤有助于为分析程序获得持续支持，吸引业务用户，管理变更，并让分析师获得高可用性和高置信度的数据。
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性，让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。同时，将机器学习商业化成云服务也是当今的趋势，IBM、Microsof
摘自：InfoQ 原文链接：infoq.com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use 作者：孙镜涛 机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创
在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测
译者注：这几年大数据的概念火遍各行各业，人人谈大数据，但什么是大数据，大数据该如何落地，却一直没有明确的结论。而实际工作中，我们接触的都是具体的业务数据，体量和复杂度上都无法称之为大数据。怎么样让这些
对大规模数据集进行分析能够帮助我们掌握隐藏模式、客户偏好、未知关联性、市场趋势以及其它极具价值的业务信息。在此基础之上，企业能够实现成本削减、促进决策制定并提供更多有针对性的产品与服务。而在今天的文章
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。
众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科？我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。 人工智能与预测分析的关系 让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。 从概念到实用、从结构化数据分析到非结构化数据分析，大数据分析技术在不断地进化。虽然国内仍然在关注舆情分析，但是记者注意到，在美国，大数据分析的研究已经进入到了一个全新的阶段，“预测分析”技术成为最
本文中一共采访了14位数据科学和预测分析领域的专家。除了表示大数据和预测分析技术将在2017年度得到更大的发展之外，他们普遍提到了通过大数据分析对2016美国总统大选结果预测失败一事，表达了目前预测分
我刚开始学习Python的时候，找了一本Python书籍，一边阅读，一遍抄写书中代码，并且对代码进行不同的“折腾”，充分地发挥自己的想象力，多问几个这段代码可以用来做什么，可以解决什么问题。
小微导读 从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞
之前我是数据分析师的时候，我想继续深造成为一名数据科学家，我意识到两者有很大不同。并不是说数据科学与数据分析用完全不一样的工具和编程语言，我甚至觉得数据科学是数据分析的一种形式，因为最终你是在与数据打交道——转换格式，进行可视化，得出可用的结论。
如果你刚开始学习数据分析，那么怎么入门呢？其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢？
时间数据分析在各行各业中扮演着至关重要的角色。从金融领域的股票价格预测到销售数据的趋势分析，时间序列数据的预测和分析对于决策制定至关重要。而指数平滑法是一种简单而有效的时间序列预测方法，能够快速地捕捉数据的趋势和季节性变化。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的Pandas库来实现指数平滑法进行时序数据预测分析，并探讨其在实际项目中的应用与部署。
人工智能虽然不是一个新鲜的概念，但是对于市场来说还处于婴儿期，对于很多领域来说，人工智能的应用拥有无限的想象空间。关于人工智能的未来发展，目前也是意见不一，为了加强人类与人工智能之间的联系，有些企业不惜一切手段想要从中获取利益，而有些人则担心人工智能的垄断竞争，可能会在我们还没准备好的时候带来一场科技灾难。 与所有新兴领域都是一样的，人工智能也很难定论，达成共识或制定方向。人工智能重塑了整个世界，也重塑了我们的传统习惯。但是就目前情况来看，人工智能更应该是成为人类的延伸，也就是说人工智能应该以与人类互补的方
作者： Narrative Science 译者：机器之心 人工智能并非新鲜事，它数十年前就已经存在了。但人工智能技术由于数据的扩增以及在存储、追踪以及分析技术上的投资，近来才有所进展。例如，仅 2014 - 2015 年间，部署或者使用数据驱动项目的公司增加了 125%，企业花费在此的金额平均为 1380 万美金。市场情报公司 IDC 也表示，到 2019 年，大数据技术与服务市场将达到 486 亿美元。 越来越容易获取的大量丰富数据结合与“智能机器”
几十年来，研究人员和开发人员一直在争论，对于进行数据科学和数据分析，Python和R语言哪个才是更好的选择？近年来，数据科学在生物技术、金融和社交媒体等多个行业迅速发展。数据科学的重要性不仅得到了业内人士的认可，而且还得到了许多学术机构的认可，目前越来越多的学校都开始设立数据科学学位。
数据科学和机器学习两个领域很容易混淆，从职责描述上还是大家的普遍印象里，这两个职位都差不多。相较之下，数据科学和数据分析这两个职位更容易区分。它们虽有关键差别，但也有相似之处。
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