回答:简单来说就是用用户id（mac、imei等）按时间分组排序，要是有特殊需求不能满足，可以用自定义。具体的需求您可以详细写出来！
dayday_up
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回答:数据分析的应用几乎是无行业和人群限制的。数据分析的魅力体现在数据的价值和创新的能力，运用数据的能力越来越成为基础的职业技能，因此任何有兴趣和需求的人士都可以进入这个领域。涉及到数据分析学习和工具的选择， 那么久可以从知识和应用的角度入门数据分析的路径。01SQL数据库语言作为数据分析师，我们首先要知道如何获取数据，其中最常用的就是从关系型数据库中取数。因此，你可以不会R，但不能不会SQL。大数据...
hzx
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回答:数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几...
邹强
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回答:零基础数据分析对于这个问题，我将拆分为三个方面，行业前景、必备技能以及工作求职。首先，就行业而言，数据分析岗位是工作中最核心的竞争力之一，在互联网下半场，各大企业都进行数字化转型，对数字分析人才的需求也越来越旺，数字分析岗位一般月薪都在10k以上，一线城市在20k-40k左右，其前景还是不可估量的。其次，对于必备技能来说，一般是需要掌握Excel、SPSS，主流SQL语言，能够使用python、R...
Shisui
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回答:谢谢邀请！数据分析师通常分成两种，一种是应用级数据分析师，另一种是研发级数据分析师，区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，把业务模型映射到数据分析工具上，从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多，比如Excel就是一个传统的数据分析工具，另外还有Minitab、LINGO、JMP等，要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常...
txgcwm
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...格搜索，我们能够探索到调参边缘（代价可能是训练一次模型要跑三天三夜），但是在现实中，高手调参恐怕还是多依赖于经验，而这些经验，来源于：1）非常正确的调参思路和方法，2）对模型评估指标的理解，3）对数据的感...
...、多扬声器识别中。欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识QQ群：81035754
...最新教程的推送。这些文章中绝大多数内容都跟酷炫的新模型、高大上的数学推导有关。但是Peter Norvig说过，We don’t have better algorithms. We just have more data.。在实际机器学习应用中，对最终结果起到决定性作用的往往是精心...
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...据中台必须具备智能化能力，能够为业务提供一定的智能数据分析能力。 另一方面，除了基于数据自底向上的智能化驱动以外，还存在自上而下的企业智能化理念驱动。近几年来，许多智能技术日趋成熟，相应的智能化理念也...
欠拟合（通常代表高偏差） 精度 如前所述如果模型具有足够的数据，但因不够复杂而无法捕捉基本关系，则会出现偏差。这样一来，模型一直会系统地错误表示数据，从而导致预测精度低。这种现象叫做欠拟合（underfittin...
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...搜索引擎的Ranking技术为切入点，从搜索引擎架构、检索模型、机器学习算法、点击模型、搜索效果评估等方面将达观数据（www.datagrand.com）在搜索引擎Ranking的构建与优化过程中的一些实践经验与大家做分享。 达观数据（www.datagr...
...low的Python客户端示例欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识QQ群：81035754
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.../slides/2016-12-04-NIPS.pdf欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识QQ群：81035754
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zhigoo
