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用户分析是电商数据分析中重要的模块，在对用户特征深度理解和用户需求充分挖掘基础上，进行全生命周期的运营管理（拉新—>活跃—>留存—>价值提升—>忠诚），请尝试回...
如果你是一名在电子商务公司工作的数据分析师，从客户数据中挖掘潜在价值，来提高客户留存率很可能就是你的工作任务之一。
各行各业都在采用图分析来加强反欺诈能力，在本文中，将介绍如何借助图分析打击以下三种欺诈行为：
时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。尽管这听起来微不足道，但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。一个月里你每小时的平均心率，一年里一只股票的日...
OPT-IML（Open Pre-trained Transformer）Meta称其「对2000个语言任务进行了微调，包含1750 亿个参数」，还将为非商业研...
如果你正在处理时间序列数据，那么就跟云朵君一起学习如何根据预测性能来比较和选择时间序列模型。
ChatGPT 这几天可谓是风头无两。作为一个问答语言模型，它最大的优点就是可以回答与编程相关的问题，甚至回复一段代码。
谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的目的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在...
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。
数据分析（Data Analysis）往往又称数据科学 (Data Science），其目标是在数据中找到有价值的规律或特征，是一门利用数据学习的科学。它结合了...
分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库...
时间序列异常值检测旨在识别数据中意外或罕见的实例。作为数据分析最重要的任务之一，异常值检测在时间序列数据上有多种应用，例如欺诈检测、故障检测和网络安全攻击检测。...
你是否曾经觉得模型有太多的超参数而感到厌烦吗？要从某一个演算法得到好的解必须要调整超参数，所谓的超参数就是控制训练模型的一组神秘数字，例如学习速率就是一种超参数...
云朵君之前分享过不少时间序列相关文章，有时间序列基本概念介绍、有基本模型介绍、也有时间序列分析与预测实战案例。我发现，很多小伙伴私信云朵君，说的最多的就是需要案...
开始之前，请问你是不是考虑执行贝叶斯超参数优化，但又不确定如何操作？听说过各种超参数优化库，如前两次介绍的模型调参神器：Hyperopt ｜ 使用 Hypero...
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心； 我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。
至今，很多大佬对“超参数优化”算法进行了大量研究，这些算法在进行少量配置后会自动搜索最佳超参数集。这些算法可以通过各种 Python 包实现。例如hyperop...
其实一开始用的是pymysql，但是发现维护比较麻烦，还存在代码注入的风险，所以就干脆直接用ORM框架。
时间序列分析至关重要，因为它们可以帮助我们了解随着时间的推移影响趋势或系统模式的因素。在数据可视化的帮助下，分析并做出后续决策。前面我们也介绍过几种使用pand...
在处理时间序列项目时，数据科学家或 ML 工程师通常会使用特定的工具和库。或者他们使用一些众所周知的工具，而这些工具已被证明可以很好地适用与对应的时间序列项目。
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