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数据挖掘分类分析问答精选

云计算是如何分类的？

回答:关于云计算的分类，我谈谈自己的看法，如果有理解不对的地方，请大家留言指正。云计算的分类IaaS：基础设施服务，就是一台空的服务器。比如，一个毛坯房，里面啥都没有，这就是IaaS。PaaS：平台即服务，服务器上把基础的软件帮你安装好了。比如，你买了一个精装房，水电都接好了，但是没家具，这就是PaaS。SaaS：软件即服务，服务器上把基础的软件安装好了，也部署好了项目，你直接调用项目的接口就可以得到自...

Keagan | 1672人阅读

数据分析师需要懂编程吗？

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 | 1620人阅读

数据分析师用哪个数据库比较好？

回答:作为一个数据分析师来回答一下：我做这行两年多了，刚开始的时候用的多是MySQL数据库，当然，Oracle数据库也会用到，尤其是在金融行业或者国企都用Oracle，一般的公司使用MySQL数据库，可能是因为MySQL数据库免费吧。另外，在一家互联网公司，我遇到了mongodb，目前一些新兴的互联网公司使用nosql的也比较多，这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师，可能对数据库的使用一般是存取数据...

陈江龙 | 1124人阅读

如何学习数据分析？

回答:优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。第一周：Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。excel的各类函数很多，完全不...

zhigoo | 631人阅读

如何准备数据分析师的面试？

回答:一名合格的数据分析师应该掌握网页爬虫：Python或R数据存储：Excel或者Tableau、MangoDB等数据清洗：数据缺失处理等数据分析：线性回归等数据可视化：Python或R的可视化包进阶级数据分析师：统计知识运筹学知识机器学习知识掌握以上三个技能点便可称之为数据科学家至于面试要准备些啥？Simply按照上面技能点一一准备但是今天要说的是一项奇淫技巧那就是--写一篇数据分析的推文在这篇推文...

qianfeng | 1567人阅读

如何做好大数据关联分析？

回答:大数据的技术大数据技术包括：1）数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2）数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。3）基础架构： 云存储、分布式文件存储等。4）数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processin...

X_AirDu | 1046人阅读

数据挖掘分类分析精品文章

  • 数据挖掘算法概要

    前言 数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息，并应用于分类，推荐系统，预测等方面的过程。 觉得本文有帮助请点赞mark下。谢谢！ 本文Github源码，欢迎 star & fork 一、数据挖掘过程 1.数据选择 分析业务需求后...

    zhunjiee 评论0 收藏0

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    afishhhhh 评论0 收藏0

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  • 爬取豆瓣电影top250提取电影分类进行数据分析

    ...豆瓣电影top250页面如下所示： 我们需要的是里面的电影分类，通过查看源代码观察可以分析出我们需要的东西。直接进入主题吧！ 知道我们需要的内容在哪里了，接下来就使用我们python强大的request库先获取网页内容下来吧！获...

    Mertens 评论0 收藏0

  • 如何评价我们分类模型的性能？

    ...众号：coderpai简书地址：https://www.jianshu.com/p/c28... 什么是分类模型？ 分类是将每个数据集合中的元素分配给一个已知的数据类别。 那么分类都有哪些任务呢？ 根据医生的病历记录，将检查者区分为健康或者生病的人； 例如使...

    sydMobile 评论0 收藏0

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    王军 评论0 收藏0

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    刘厚水 评论0 收藏0

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    数据挖掘的流程与方法 1.任务: 关联分析 聚类分析 分类分析 异常分析 特异组群分析 演变分析 2.方法: 统计 在线处理分析 情报检索 机器学习 分类 实际应用: 应用分类/趋势预测/推荐关联类商品 回归分析 实际应用: 预...

    wangxinarhat 评论0 收藏0

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    xioqua 评论0 收藏0
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