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Jun
11

如何明确和解决模糊的数据科学问题?

许多公司拥有大型数据存储库,但不知道如何处理这些数据,对于公司来说,他们可以雇佣一些可以在数据中发现价值的专家——数据科学家。一个优秀的数据科学家能够在不确定的领域中轻松地工作,并能够明确和解决为公司带来价值的问题。尽管我认为最好通过经验来学习这些技能,但为了让你开始学习,我将在本文分享一些对明确和解决模糊的数据科学问题很有用的策略。

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Jun
09

一篇文章带你了解探索性数据分析

探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis – EDA) 会应用一组用于探索、描述和总结数据性质的统计技术,确保分析的客观性和互操作性。可以帮我们识别可能犯的错误,找到异常值的存在,检查变量之间的关系(相关性)及可能的数据冗余,并通过图形和重点摘要对数据进行描述性分析。在本文中,我们将通过对 QS 世界大学排名(2017-22)数据集的分析,向你介绍 EDA 的过程。

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Jun
07

强大的 Python Matplotlib 函数——创建漂亮的数据可视化

Matplotlib 是一个很优秀的 Python 包,被我们用于数据的可视化,Matplotlib 几乎可以制作任何类型的数据可视化图表。本文中,我将向您展示如何使用最重要的几个matplotlib 函数,你可以按照自己的需求进行任何类型的数据可视化。本文将用一个线型图(line plot)为例,逐步介绍一些可以用在图表中的重要的matplotlib 函数。

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Jun
07

Retail Analysis的力量——商业分析在零售业的应用

本文话题:数据分析在零售业的应用。主要有以下几方面内容:什么是零售业的数据分析?零售业数据分析会用到哪些具体的技术?零售业数据分析可以帮助企业解决什么样的问题?零售业数据分析的具体应用有哪些?

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Jun
04

8 种数据挖掘技术,让你成为更好的数据分析师

数据挖掘是从大量数据集中提取有价值信息的过程,它被用于发现数据中的趋势和模式,并对未来做出预测。可以使用许多不同的数据挖掘技术,每种技术都有自己的优缺点。我们将在本文中讨论的八种数据挖掘技术是:1. 异常检测(Anomaly detection)、2. 聚类分析(Clustering Analysis)、3. 分类分析(Classification Analysis)、4. 回归分析(Regression Analysis)、5. 选择建模(Choice Modeling)、6. 规则归纳(Rules Induction)、7. 神经网络(Neural networks)、8. 关联学习(Association learning)

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Jun
03

斯坦福发布2022年AI指数报告,有哪些亮点值得注意?

近日,斯坦福大学发布了2022年AI指数报告(Artificial Intelligence Index Report 2022),该报告跟踪、整理、提炼和可视化与人工智能有关的数据,使决策者能够据此采取有意义的行动。AI指数是斯坦福大学以人为本的人工智能研究所(HAI)的一个独立项目,AI指数指导委员会(AI Index Steering Committee)领导,该委员会是一个由来自学术界和工业界的专家组成的跨学科小组。

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Jun
03

Correlation相关性 VS Regression回归:它们有什么区别?

在这篇文章中,我将用具体例子解释相关性(Correlation)和回归(Regression)这两个名词之间的区别。相关性表示的是变量之间的关系,而不是因果关系!在物理世界中,我们需要定义来衡量事物,一个好问题是:我们如何衡量相关性?而回归分析是一种数学技术,用于分析一些数据,包括一个因变量和一个(或多个)自变量,目的是找到因变量和自变量之间的最终函数关系。

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May
29

苹果不让居家办公了?GAN之父 Ian Goodfellow 果断离职!

此前,Goodfellow曾在谷歌担任高级研究员,他还以生成对抗网络(GANs)的研究而闻名,这项技术近年来是机器学习领域最火的话题,甚至成为众多学者的研究方向,目前Goodfellow的论文引用量已经高达18万。近期,在给员工的电子邮件中,Goodfellow证实了即将离职的消息,虽然离职的官方原因尚不清楚,但Goodfellow透露,离职原因与苹果公司让员工回办公室工作的政策有一定关系。

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