数据分析

Apr
26

手游vs网游!游戏行业如何通过数据分析让你上头?

数据分析已在许多行业中发挥了令人惊喜的作用,游戏行业也不例外。疫情期间,更是有数以百万计的人玩游戏,开发者和玩家都在利用分析来制作更好的游戏。在本文中,我们将一起讨论数据分析在游戏里产业里的一些应用、数据分析游戏用例和工作机会,给大家提供一些有用的资料和参考。

By Zhang Bonnie | Blog
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Apr
21

如何让你的Pandas函数更有用?

Pandas是数据科学系统中最常用的库。它的功能让复杂的数据清理和分析任务变得简单。但是,我们大部分人都会用默认设置的 Pandas 功能,这让我们无法充分利用它们。参数可以让函数们更灵活、更强大。此外,通过正确使用参数,我们可以在一个步骤中完成包含多个步骤的任务。在本文中,我们将通过一些实际案例来展示使用参数的好处。

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Apr
15

你知道吗?SQL也能做机器学习!

现在,我们可以用 SQL 来运行机器学习模型!那SQL 要如何在机器学习模型中使用,我们要如何使用 SQL 生成预测呢?只需要用标准 SQL 查询,我们就可以用BigQuery ML创建机器学习模型。BigQuery ML 让数据科学家、机器学习工程师、和数据工程师可以直接用 SQL 快速构建和分析机器学习模型。本文将带领你创建BigQuery ML项目,通过通用的SQL 语法进行机器学习。

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Apr
09

数据科学是如何转变游戏行业的?

在过去几年里,随着游戏用户数量的增长,数据科学已逐渐成为游戏公司追赶其他公司的头号工具。以前人工设计的游戏,现在已转变成了数据驱动设计的游戏,为玩家提供了非凡的游戏体验,也为游戏公司提供了许多数据科学用例,对游戏进行优化和改进。在今天的文章里,我们将介绍数据科学是如何在游戏行业中发挥重要作用的。

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Apr
09

通过案例数据集,带你了解Python数据分析和数据可视化

由于“数据消费者(data consumers)”接受信息的方式,使用图表或图形来显示大量复杂数据,往往比电子表格或报告更简单,这也是数据可视化的魅力之一。想要了解一组数据的特征,我们需要选择数据量、数据中的变量总数等基本方面来总结数据;同时也要识别数据问题,例如缺失值、不一致和异常值等等。本文将向你展示如何用“房价数据集”进行一些简单的数据可视化.

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Apr
07

2022年数据工程就业市场:对1000个FAANG职位信息进行分析

2022年数据工程师(Data Engineer)需要哪些技能?为了回答这个问题,本文分析了在LinkedIn上收集的Meta、亚马逊(Amazon)、苹果(Apple)、Netflix和谷歌15加顶尖科技公司的数据工程师职位信息,探索最受欢迎的技能和技术;通过可视化的方法,向你展示这些技能需求的分布和受欢迎程度,帮你求职数据工程师确定方向。

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Apr
05

数据泄露Data Leakage是什么?你为什么要注意?

在执行机器学习任务时,维护数据的干净卫生是至关重要的。然而,尽管现在大家对这个主题都进行了充分的探讨,但对数据卫生的巨大威胁却缺乏认识,比如数据泄漏—Data Leakage。在本文中,我们将探讨什么是数据泄漏,通过介绍一个数据泄露案例,带你了解它是如何发生的,以及应该如何防止。

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Apr
03

10个Python函数,帮你解决70%的数据分析问题

如果你想成为一名数据科学家,那你要做的第一步就是培养你的数据处理技能,因为几乎每个数据科学项目都需要这个技能。你需要首先读取数据,并将其转换为表单,然后你就可以通过数据回答问题了。而Python编程语言就有针对数据操作和数据分析工作的 Pandas 库。在这篇文章中,我将概述每一个数据科学家都应该知道的10个python(pandas)操作。

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