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Tableau中INCLUDE和FIXED表達式的區(qū)別
FIXED 詳細級別表達式使用指定的維度計算值，而不引用視圖中的維度。INCLUDE表達式，將隨視圖中的任何其他維度一起添加表達式中的維度來確定表達式的值。INCLUDE用于...
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Excel120 BI佐羅<br>運營PowerBI戰(zhàn)友聯(lián)盟
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《增長黑客》(《hacking growth》)讀后感
最近讀了一本書，書名叫《增長黑客》，感覺受益良多，讀完就迫不及待想要分享一下。這本書就是著名“黑客增長之父”肖恩·埃利斯 歷時十年的重磅之作，主要講的就是如何低成本實現(xiàn)爆發(fā)式...
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sklearn-半監(jiān)督學(xué)習(xí)-標簽傳播算法
一、算法思路：（這里主要關(guān)注兩種） 生成模型：先計算樣本特征的總體的聯(lián)合分布，將所有有標注的樣本計算出一個分布，然后把沒有標注的樣本放入這個分布中，看根據(jù)這個分布它該如何被標...
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sklearn-監(jiān)督學(xué)習(xí)-分類與回歸一、分類模型1.KNN算法函數(shù)：KNeighborsClassifier()思路：對k個最近的鄰居進行擬合，調(diào)試出最佳n_neighbors的值，分別對訓(xùn)練集、驗證集、測試集...
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公眾號：猴子數(shù)據(jù)分析
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如何迅速成長成為一名數(shù)據(jù)分析師？
我是從負責運輸公司的財務(wù)轉(zhuǎn)行成為運輸?shù)臄?shù)據(jù)分析的。轉(zhuǎn)行大概準備了半年多，不知道能不能算迅速。 首先是數(shù)據(jù)處理能力，例如京東系統(tǒng)中發(fā)車數(shù)據(jù)、裝貨數(shù)據(jù)、客戶下單數(shù)據(jù)，可以用海量形...
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Keras-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--隨機梯度下降法一、概念 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進行信息處理的數(shù)學(xué)模型。這種模型可以適用于分類與回歸。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點：可以把非線性做的特別好，擬合能力特別強，...
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特征工程-特征處理小結(jié)
特征處理包括：數(shù)據(jù)清洗和特征預(yù)處理。 一、數(shù)據(jù)清洗： 1.數(shù)據(jù)樣本抽樣 ①樣本要具備代表性 ②樣本比例要平衡以及樣本不平衡時如何處理 ③考慮全量數(shù)據(jù) 2.異常值處理 2.1...
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特征預(yù)處理之特征降維(LDA)一、概念 LDA：Linear Discriminant Analysis 線性判別式分析 （NOT：在文本分析領(lǐng)域，還有個LDA的概念，全稱為隱含狄利克雷分布（Latent...
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sklearn-特征預(yù)處理之特征選擇
特征選擇就是剔除與標注不相關(guān)或者冗余的特征，它是數(shù)據(jù)歸約的思路之一（另一個思路為抽樣） 特征選擇主要包括三種思想：過濾思想、包裹思想和嵌入思想。 編程實現(xiàn)： 第一步，導(dǎo)入必要...
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Python 相關(guān)分析與實現(xiàn)相關(guān)分析最常用的方法就是用相關(guān)系數(shù)直接衡量連續(xù)值的相關(guān)性，而離散屬性的相關(guān)性是用熵增益轉(zhuǎn)換成相關(guān)性的形式來衡量。 一、分析連續(xù)值的相關(guān)性： Pearson相關(guān)系數(shù)及Spear...
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python 交叉分析分析思路： 1.導(dǎo)入必要的包(pandas，numpy，scipy.stats，matplotlib.pyplot，seaborn) 2.讀取文件，為df 3.按 depar...
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PCA編程實現(xiàn)小結(jié)分析思路： 先導(dǎo)入pandas、numpy包； 定義一個myPCA，傳入data及n_components參數(shù)，并設(shè)置components為1000000維； ①先求每個屬性...
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Biostatistics(12)常見分布：t分布、卡方分布、F分布t分布 t分布又可以被稱為學(xué)生t分布。其由Wiliam Sealy Gosset在1908時發(fā)現(xiàn)，t分布與樣本大小n相關(guān)，確切地是與自由度df=n-1相關(guān)。 t分布與正態(tài)分布...
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重要抽樣分布：卡方分布（χ2分布）、t分布和F分布冒泡~:最近在回顧一些以前學(xué)過的概率論和數(shù)理統(tǒng)計的知識 發(fā)現(xiàn)這三個抽樣分布經(jīng)常出現(xiàn)，在參數(shù)估計和假設(shè)檢驗也會運用到，所以做一下整理。 【首先，這三個抽樣分布都是來自正態(tài)總體的...
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Python數(shù)據(jù)可視化(-)Seaborn介紹提升你的洞察的最好方法之一是通過可視化你的數(shù)據(jù)：這樣，你可以更容易地識別模式，掌握到困難的概念以及注意到關(guān)鍵的要素，當你使用數(shù)據(jù)科學(xué)中的Python時，你很有可能已經(jīng)用了Ma...
