ARIMA Notation T-n ： a prior or lag time T: current time and point of reference T+n: fu...
發(fā)簡信
IP屬地：上海
-
Intro to Time Series Forecasting
-
機器學習與時間序列預測前言 在所有的預測問題里面，時間序列預測最讓我頭疼。 做時間序列預測，傳統(tǒng)模型最簡便，比如Exponential Smoothing和ARIMA。但這些模型一次只能對一組時間...
-
數(shù)據(jù)分析師之路(二)
0 數(shù)據(jù)分析師的工作內(nèi)容根據(jù)公司業(yè)務而定，沒有一個比較通用的模式。這里算是記錄和梳理我的工作職責和進階方向。工作主要有三個部分：目前日常工作、新的啟發(fā)和值得學習的內(nèi)容。 1....
-
The Linux Command Line 筆記(未完)
Chap 4 研究操作系統(tǒng) command -options arguments （大多數(shù)命令格式）?? 短選項 -a, 長選項 --all?? 可以同時寫兩個options...
-
數(shù)據(jù)分析師之路(一)
數(shù)據(jù)產(chǎn)品工具 在收集和處理數(shù)據(jù)階段，一般會有配置好數(shù)據(jù)產(chǎn)品工具，包括查詢工具、代碼管理工具、調(diào)度系統(tǒng)、可視化監(jiān)控展品平臺。 1) 查詢工具 特點：文件不大時，速度要快 pre...
-
HIVE報錯原因與修改(持續(xù)更新)
Error1：Unsupported SubQuery Expression 'xxx': Correlating expression cannot contain unq...
-
XGBoost for Ranking 使用方法XGBoost 是原生支持 rank 的，只需要把 model參數(shù)中的 objective 設置為objective="rank:pairwise" 即可。但是官方文檔頁面的...
-
《Keras 實現(xiàn) LSTM》筆記
原文地址：Keras 實現(xiàn) LSTM 本文在原文的基礎上添加了一些注釋、運行結(jié)果和修改了少量的代碼。 1. 介紹 LSTM(Long Short Term Memory)是一...
-
SQL重要題型總結(jié)類型一：按照某個組分類計算該組最高/最低的記錄 Department Highest Salary 解法一： ? 直接計算每個組的最高/最低記錄 ? 使用IN做匹配 ...
-
數(shù)據(jù)分析師(運營/增長)面試必備資料集合01 什么是用戶行為 目的：分析用戶購買行為用戶行為由最簡單的五個元素構(gòu)成：時間、地點、人物、交互、交互的內(nèi)容。 量化指標：將分析框架中的問題形成可量化的指標進行衡量和評價如...
-
人生苦短，我用Python。本人對數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化方向十分感興趣，歡迎大家多多交流。微信公眾號：Python爬蟲與數(shù)據(jù)挖掘
-
Hadoop相關學習筆記
大數(shù)據(jù)架構(gòu)體系結(jié)構(gòu)及開源組件 Hadoop HDFS：大數(shù)據(jù)存儲Mapreduce：大數(shù)據(jù)計算 - 批量計算 Spark：計算引擎,速度快于Hadoop Hbase：存儲對形...
-
深度: 數(shù)據(jù)分析3步走老板：這個功能上線，效果怎么變差了，分析下什么原因？PM 內(nèi)心：MMP，難道不是自然波動嗎？ 工作中經(jīng)常需要數(shù)據(jù)分析，但有時原因真的很難找?；蛘呔退阌X得找到了，也難以用數(shù)據(jù)證...
-
概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識點小結(jié)隨機事件 全概率公式 貝葉斯公式 排列組合（只能刷題了） 公式： 重復組合，又放回的抽r次： 隨機變量分布及統(tǒng)計量 分布函數(shù) 性質(zhì)：1）單調(diào)不減 2） ; 3) 右連續(xù) 期望...
