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机器学习和深度学习的区别到底是什么? 现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高,有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已,没有数学含金量。 但是无可否认的是深度学习是在太好用啦,极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程,更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度和准确率。 深度学习这几年特别火, […]
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pandas_profiling(version:3.0.0版本)一行代码生成数据分析报告 wpandas_profiling的作用:类似于pandas的describe()和info()函数,用来查看数据的整体情况,比如平均值、标准差之类,即探索性数据分析-EDA,可以快速的浏览数据的大致情况。 1.安装:我用的是jupyter_notebook,直接输入下面一行代码即可:( […]
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Metabase使用教程 一、写在前面 概述:Metabase可以帮助你把数据库中的数据更好的呈现给更多人,数据分析人员通过建立一个”查询“(Metabase中定义为Question)来提炼数据,再通过仪表盘(Dashboards)来组合展示给公司成员 优点:1.开源免费 2.工具轻量、安装依赖的环境简单、配 […]
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开源BI分析工具Metabase配置与完全使用手册 文章目录 简介 安装 初始配置 数据分析 简单查询 创建场景 创建集合和仪表盘 自定义查询 原生查询 sql变量 动态sql片段 管理员操作 添加数据 […]
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Ylearn因果推断入门实践——Kaggle银行客户流失 YLearn的因果学习开源项目,它提供了一站式处理因果学习完整流程的开源算法工具包,解决了因果学习中的因果发现、因果量识别、因果效应估计、反事实推断和策略学习等五大关键问题,可以有效帮助客户进一步提升自动化决策的能力。 YLearn覆盖从因果发现、评估到决策一系列模块的端到端开源框架,能 […]
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PBI可视化神器 Charticulator 入门教程 from https://zhuanlan.zhihu.com/p/603796980 什么是Charticulator ? 它是 […]
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增强分析的一种实现:BI的AI化 from […]
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增强分析技术原理与实践 导读:去年,增强分析 ( Augmented Analytics ) 与人工智能、量子计算、和区块链等技术一起被 Gartner 评选为十大战略趋势之一,高调走入公众的视线。Gartner 认为,增强分析将颠覆目前的数据分析模式,代表了数据和 BI 能 […]
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统计学的那些事 & 数据分析工作必会 from […]
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特征工程方法及自动化实现 一、为什么要自动化实现特征工程 对机器学习有一些了解的小伙伴一定听过 “Garbage in Garbage out”,也就是说模型的表现很大程度上依赖于喂给算法的数据质量。 通常,我们直接将获得的原始数据喂给算法(比如,随机森林、Lasso、 […]
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弹性定价原理及Uber动态定价模型 from […]
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How to Make a Dashboard in Excel: Step-by-Step Guide (2023) 《如何在Excel中制作仪表板:手把手指南(2023)》 from https://spreadsheeto.com/dashboard-excel/ Excel dashboards are amazing! They are such a great way to visualize data and get […]
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使用Dataprep进行自动化的探索性数据分析 数据分析帮助我们识别数据集中的模式,分析不同变量之间的相关性和关联。借助不同的可视化,我们可以确定数据是否试图讲述任何特定的故事。有不同类型的图表和绘图可用于分析和可视化数据。 创建不同类型的图和图表会消耗大量时间,因为我们需要根据列的数据类型确定有用的图形类型,并且我们还需要编写大量代 […]
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波动分析:贡献度计算 from https://zhuanlan.zhihu.com/p/511135901 一、波动分析基本点 (一)异常波动 波动是某业务指标,在已知原因 & 自然波动阈值内的上涨或下跌;异常波动是某业务指标,在超出自然波动阈值 上涨或下跌,且原因未知。 (二)解释三原则 […]
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线性回归时,你还不会做残差分析?来看本教程! 线性回归的应用条件和模型评价 构建线性回归必须满足一定的条件,主要包括: (1)自变量x和应变量y理论上有因果关系。 (2)结局y是定量变量 。 (3)各x与y存在着线性关系。 (4)正态性、独立性、方差齐性。 1、2、3在之前一讲已经有所提及,今天介绍第四点的重要性及其诊 […]
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交互式网络可视化—visNetwork from […]
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R可视化可交互网络图 from […]
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