数据科学

工作与生活并不总是平衡的。有时必须采取行动，通过设定边界和不可谈判的事项来实现。距离2024年只有两个月了，现在是开始准备如何平衡工作与生活的最佳时机，让来年成为你最平衡的一年。为了在2024年更好地平衡工作与生活，你需要设定以下五个界限。

今天，我想深入了解PowerBI的世界，并与大家分享我掌握数据建模的10大功能。掌握这些用于数据建模的PowerBI功能将使你能够创建富有洞察力的交互式数据可视化。无论你是数据分析师还是商业智能专业人员，这些工具对于根据数据做出明智的决策都至关重要。

在本文中，我将分享每个Python Pandas开发人员都应该知道的10个库，以提高工作效率并使数据处理任务更轻松。我将提供每个库的代码片段和解释。这些库可以极大地提高Python Pandas开发人员的工作效率。无论你是处理数据分析、可视化还是数据处理，拥有这些工具将使你的工作更轻松，代码更高效。

本文介绍5种你可能不熟悉的数据结构，包括布隆过滤器、Rope、四叉树、伸展树、跳跃表。相信我，它们非常有用！

有没有想过数字是如何讲述故事的？这就是统计学的全部意义——通过理解数字来更好地理解事物。把统计学看作是学习数据科学的基础知识。在这个易于理解的指南中，我们将了解20个关键的统计概念。把这些概念想象成理解数据的构建块。它们就像乐高积木一样，单独看起来很简单，但当你把它们放在一起时，就能创造出令人惊叹的东西。

如何计算分类器特征的误差贡献，以理解和改进模型。在本文中，我将解释在分类模型上计算这两个量背后的逻辑。我还将展示一个例子，在这个例子中，与使用预测贡献相比，使用错误贡献进行特征选择会产生更好的结果。

对于初学者来说，当涉及到数据科学时，统计学和正态分布是一个很好的起点。我写了一篇文章，概述了原因并详细介绍了正态分布。我们将在这里对这篇文章做一个简短的总结，但会略去很多细节。