笔试面试-数据分析

数据分析方法概括

数据分析大致可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析，同样的数据分析的方法论也大致分为：描述性数据分析、数理统计分析、数据挖掘分析。
wujingwin·2024-08-25 15:52

明天开课 | 两天速成脑电分析与SCI写作（直播：2023.5.13~5.14）

课程背景在学校上过脑电课程，但对脑电技术的认识却停留在书本；脑电研究过程中遇到问题了，不会进行具体分析；自己学脑电数据分析过程就是照葫芦画瓢，也不明白其分析原理和相应技巧；没发表过脑电领域的文章，不知道脑电的
茗创科技·2024-08-25 06:06

深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用

在大规模文本数据分析中，LatentDirichletAllocation(LDA)是最受欢迎的主题模型之一。LDA的核心目标是从文档集中提取不同的主题，并确定每篇文档属于这些主题的概率分布。
小高要坚强·2024-08-25 04:45

外卖骑手平台有哪些可以选择？赚钱最多福利最好的外卖骑手平台推荐

根据大数据分析，以下几个外卖平台比较好:1、美团外卖现在市场占有率非常高的一款外卖平台，有美团专送和美团众包之分，如果只想兼职的话，可以申请众包服务，想什么时候跑就什么时候跑，特点是单子非常多。
高省APP·2024-08-25 03:08

Greenplum数据库用正则表达式进行高效数据匹配与处理

这些功能为数据分析、数据清洗和数据转换提供了强大的工具。正则表达式简介正则表达式是一种描述文本模式的字符串。它由各种字符和操作符组成，用于匹配、查找和替换文本中的特定模式。
中台小A·2024-08-25 02:28

常用数据分析模型：RFM模型——用户分层

文章目录1.用途2.介绍3.方法4.案例5.应用1.用途用户分层。用于判断每类用户的价值，并调整营销策略。2.介绍通过三个关键指标对客户进行观察和分类。最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。最近一段时间内消费金额（M）:客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。三个指标根据高低排列分组后得到8种用户
张小小喜·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

关于非监督学习，在K-means聚类分析使用的距离是（）A.欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

关于非监督学习，在K-means聚类分析使用的距离是（）A.欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

使用Python进行数据分析的最佳实践

本文将介绍如何使用Python进行高效的数据分析，并分享一些实用的技巧和最佳实践。1.引言数据科学和机器学习正在改变世界，Python作为一种灵活且功能强大的语言，已经成为了数据科学家们的首选工具。
Envyᥫᩣ·2024-08-24 22:39

Python速成指南：从零开始的编程之旅

应用广泛：从Web开发到数据分析，从人工智能到科学计算，Python几乎无所不能。丰富的生态系统：Python拥有海量的第三方库和框架，能够轻松实现各种复
gpt4简单就能用·2024-08-24 17:37

Python中的 NumPy与Pandas库介绍

NumPy是许多高级数据分析库（如Pandas、SciPy）的底层库，为Pytho
天蓝蓝23528·2024-08-24 16:04

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark修改hive表描述以及增加列使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中对json数据处理使用技巧：get_json_object

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中dropDuplicates和sort的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:13

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中的withColumnRenamed函数的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:13

开发一个小程序需要多少钱｜需要多少资金

如果一个小程序需要复杂的功能和技术，例如人工智能、大数据分析、支付功能等等，那么开发成本可能会更高。因此，开发者建议开发
红匣子实力推荐·2024-08-24 13:02

报表系统之Redash

它的设计目标是让数据分析变得更加便捷，即使是非技术用户也能通过简单的操作生成复杂的数据报告和仪表板。
james二次元·2024-08-24 11:58

自然语言处理系列四十》条件随机场CRF》CRF开源工具实战

CRF++工具包最早是针对序列数据分析提出的，是一个可用于分词/连续数
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-24 09:17

电商运营助理

电商运营的基本发展路径为：初级运营-中级运营-高级运营1、初级运营（运营助理）：一般只需掌握基本的淘宝规则和工具，这些工具说难不难，阿里妈妈上有各种教学视频，像熟悉平台基本规则、活动报名、商品名优化、数据分析
Ben振英哥·2024-08-24 09:01

云计算day21

⼀、MySQL函数数据分析的基础1.排序1.max2.min2.汇总1.count2.sum3.avg3.数制1.⼆进制1.002.113.2104.3115.41006.2.⼋进制3.
巭氼·2024-08-24 07:06

MySQL中处理JSON数据：大数据分析的新方向

1.简介1.1.概述在MySQL中处理JSON数据的能力是在MySQL5.7版本中引入的，并在后续的版本中不断得到增强。这使得MySQL能够直接操作和查询JSON格式的数据，极大地扩展了其处理复杂数据结构的能力。1.2.主要特点灵活性与可扩展性：JSON允许开发者存储不规则和嵌套的数据结构，这意味着在处理复杂对象或数组时，不必频繁修改数据库架构，从而降低了开发和维护成本。支持复杂查询：MySQL提
丁爸·2024-08-24 07:02

优化的热点分析与异常值分析：让数据分析更加便捷高效

热点分析作为一种常用的空间统计方法，能够帮助我们识别地理空间中的热点和冷点区域，即那些高值或低值集中出现的地方。而优化的热点分析进一步简化了这一过程，使用户无需手动调整参数即可获得可靠的结果。此外，异常值分析则专注于发现那些与周围区域显著不同的地点，这些异常值往往能揭示出有趣的现象或问题所在，同样的优化的异常值分析也简化了这一过程，使用户无需手动调整参数即可获得可靠的结果。到底哪些数据需要做热点分
杨超越luckly·2024-08-24 07:30

ArcGIS热点分析 (Getis-Ord Gi*)——基于地级市尺度的七普人口普查数据的热点与冷点分析

热点分析(Getis-OrdGi*)是一种用于空间数据分析的技术，主要用于识别地理空间数据中值的聚集模式，可以帮助我们理解哪些区域存在高值或低值的聚集，这些聚集通常被称为“热点”或“冷点”，Gi*统计量为数据集中的每个要素
杨超越luckly·2024-08-24 07:00

python根据时间序列画折线图_如何根据时间序列金融数据画出分年对比的季节性图表...

季节性分析是金融数据分析的常用分析方法，经常用于股票和商品价格分析中，对于观察价格、价差、基差和比价及商品供需水平十分准确直观，现在介绍几种获取季节性图表的方法。
weixin_39664962·2024-08-24 05:48

消息中间件：Kafka消息丢失与堆积问题分析与解决方案

消息中间件：Kafka消息丢失与堆积问题分析与解决方案Kafka作为分布式消息系统，广泛应用于实时数据流处理、大数据分析等领域。
upgrador·2024-08-24 02:02

Java笔试面试题AI答之线程（11）

文章目录61.简述什么是原子操作？Java中有哪些原子操作？简述原子操作Java中的原子操作62.简述什么是Java竞态条件？你如何发现并解决竞态条件？Java竞态条件（RaceCondition）如何发现竞态条件？如何解决竞态条件？63.简述Java中你如何转储线程（threaddump）？1.使用`jstack`工具2.使用`jconsole`或`VisualVM`3.编程方式注意64.如果你
工程师老罗·2024-08-24 02:28

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。
Jr_l·2024-08-24 02:28

Android笔试面试题AI答之Kotlin偏门考点总结

Kotlin面试中的偏门考点可能涵盖一些不太常见但具有深度和广度的知识点。以下是一些可能的偏门考点：1.Kotlin高级特性协程（Coroutines）：深入理解协程的原理、挂起函数（suspendfunctions）、协程上下文（CoroutineContext）以及协程作用域（CoroutineScope）。了解协程如何优于传统的线程和回调模型，特别是在处理异步操作时的优势。泛型中的高级用法：
工程师老罗·2024-08-24 02:27

因果思维的三个级别

为什么1/三级因果思维第一级思维叫”观察”，是通过数据分析做出来的预测。你的生活经验表明下雨会把衣服淋湿，所以下次下雨最好打伞，这就是观察思维。观察是寻找变量之间的相关性，观察就是经验的积累。
观海_听涛·2024-08-24 01:47

看图学sql之sql 中的UNION 和union all

FROMtable1,table2[WHEREcondition1]UNION/UNIONALLSELECTcolumn1,column2...FROMtable1,table2[WHEREcondition2]数据分析社区直达免费数据分析资料下载
atbigapp.com·2024-08-23 23:40

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。
chenkangck50·2024-08-23 22:34

阿里云服务器内存型r7、r8a、r8y实例区别及最新活动价格参考

在阿里云目前的活动中，属于内存型实例规格的云服务器有内存型r7、内存型r8a、内存型r8y这几个实例规格，相比于活动内的经济型e和通用算力型u1等实例规格来说，这些实例规格等性能更强，适用于数据分析与挖掘
阿里云最新优惠和活动汇总·2024-08-23 22:23

Python数据分析入门与Pandas

Python数据分析入门与Pandas一、开启Python之旅：为什么选择Python进行数据分析缘起：从Excel到Python的转变为何Python是数据分析的首选语言Python的魅力：简洁与强大并存二
master_chenchengg·2024-08-23 21:02

Pandas DataFrame：数据处理利器及其在 Excel 和 SQL 数据处理中的便利性

在数据分析和数据科学的世界里，Python的pandas库无疑是最受欢迎的工具之一。而其中的DataFrame是一个功能强大、灵活且广泛应用的数据结构。
chenkangck50·2024-08-23 21:59

python库——sklearn的关键组件和参数设置

sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
零 度°·2024-08-23 21:26

ElasticSearch

一、适用场景全文搜索：1.电商搜索2.站内搜索3.文档管理系统4.论坛和社交媒体日志分析与监控：1.服务器日志2.应用日志3.运维监控数据分析：1.业务分析2.时序数据分析NoSQLJSON文档数据库：
HW--·2024-08-23 20:55

用Python玩转石墨文档

数据分析报告：将数据分析结果直接写入石墨文档，以便进行分享和展示。团队协作：通过Python与石墨文档AP
小海的小窝·2024-08-23 19:17

使用LangChain集成DataForSEO API：SEO数据分析的强大工具

使用LangChain集成DataForSEOAPI：SEO数据分析的强大工具引言在当今的数字营销时代，搜索引擎优化（SEO）已成为企业在线成功的关键因素。
qq_37836323·2024-08-23 18:09

数据分析需要做哪些工作？

而数据分析正是帮助企业从这些数据中获取洞见的关键手段。确定目标数据在进行数据分析之前，我们需要明确采集哪些数据以及为什么采集这些数据。
海纳嗨数·2024-08-23 16:00

Spring Event如何优雅实现系统业务解耦、实现原理及使用注意项

比如，在当下移动端电商app进行注册账号操作，注册成功之后会发送短信、邮箱、站内信等通知，发放红包活动抵用券，推送用户注册信息给大数据系统进行数据分析以便后期个性化推荐等等。
奔向理想的星辰大海·2024-08-23 16:58

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱美食推荐系统 美食价格预测 美团推荐系统 美团爬虫 大众点评爬虫 美食数据分析 美食可视化大屏 大数据毕设

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集大众点评美食数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术：springbootvue.jspythonechartsspar
计算机毕业设计大全·2024-08-23 13:22

2021-11-10

NatureMethods|空间转录组学整合分析可能带来新革命原创风不止步图灵基因今天收录于话题#前沿生物大数据分析撰文：风不止步IF=28.544推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：内质网(ER)中错误折叠蛋白的积累导致
图灵基因·2024-08-23 13:12

python管理——设置清华镜像站；安装pandas数据分析⼯具；安装pymysql连接器；python脚本

一、方法一指定pip从哪个源服务器下载和安装Python包pip3configsetglobal.index-url清华镜像站https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装SQLAlchemyyum-yinstallsqlalchemy使用pip3安装pandas库pip3installpandas导入pandas作为pdimportpandasaspd创建数
冬冬的狼外婆·2024-08-23 11:26

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统 高考志愿推荐系统 高考可视化大屏 高考大数据 高考数据分析 高考爬虫 大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP模型SVD神经网络CNN、KNN、GNN卷积神经网络预测算法阿里云平台百度AI平台阿里大于短信平台lstm模型创新点4种机器学习推荐算法进行高考志愿学校推荐1种深度学习模型进行高考分数线预测hado
计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

在 Python 中实现计算列表中所有数字的和的函数

无论是在数据分析、科学计算还是日常编程中，计算一组数字的和都是一个基本而重要的操作。在Python中，我们可以通过多种方式实现这一功能。
清水白石008·2024-08-23 11:23

方差：理解数据的离散程度

方差的应用场景结论引言方差是统计学和数据分析中的重要概念，用于量化数据集中各个观测值与平均值之间的差异程度。理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习
迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

掌握axios：在TypeScript中进行高效网页数据抓取

对于数据分析师和开发者来说，抖音提供了丰富的用户生成内容，是进行社交
小白学大数据·2024-08-23 09:46

代谢组数据分析二：数据预处理

代谢组数据分析一：数据预处理在Zeybel等人于2022年发表的文章《MultiomicsAnalysisRevealstheImpactofMicrobiotaonHostMetabolisminHepaticSteatosis
生信学习者2·2024-08-23 09:45

为什么要用数字化营销管理平台?

通过数据分析，了解客户行为、偏好和需求，为精准营销提供依据。2.营销自动化自动化执行营销任务，如电子邮件营销、社交媒体发布、客户细分等。提高营销效率，减少人工操作，降低成本。3.客
泛微华南业务运营中心·2024-08-23 08:06
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