数据分析的常用方法有哪些?从基础到高级一文读懂

7.聚类分析聚类分析将数据分成多个类别，每个类别内的数据具有较高的相似性。这种方法常用于无监督学习任务，如客户细分和市场分析。应用案例例如，电商平台可以通过聚类分析将用户分为不同的消费群体，从而制定个性化的推荐策略，提高用户的购买转化率。8.决策树与随机森林决策树和随机森林是机器学习中的重要算法，...

从代码到决策:机器学习如何支持智能投资

常见的算法包括逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树等。这些算法通过深入学习和分析历史数据的内在规律,帮助投资者做出更准确的投资决策。无监督学习不需要对数据进行预先标注或分类。其核心任务是找到不同数据之间的相似性,识别出哪些数据可能是相似的,哪些数据可能是不相似的。通过这种方法,无监督学习能够发现数据的内...

邹明蓁、刘景荣:基于随机森林模型的2023年香港区议会选举影响因素...

随机森林(RandomForest)是一种集成学习(EnsembleLearning)方法,由LeoBreiman和AdeleCutler在2001年提出。它通过构建多个决策树(DecisionTree)来解决分类和回归问题,然后通过取平均值(回归问题)或取多数投票(分类问题)的方式来提高预测准确性、泛化能力和抗过拟合能力。随机森林的基本思想是构建多棵决策树,每棵树都...

算法人生(18):从神经网络的“剪枝策略”看“怎么找回时间”

通常使用的方法包括基于梯度的方法、敏感性分析等。这些方法可以帮助确定哪些参数和连接对模型的性能贡献最小,从而成为剪枝的候选对象。剪枝决策:根据重要性评估的结果,制定剪枝决策,即决定哪些参数和连接需要被剪掉。通常,可以设置一个阈值来确定剪枝的策略,将那些重要性低于阈值的参数和连接删除。剪枝操作:根据剪枝决策,...

人工智能最擅长什么:稳定世界原则

我和同事与英格兰银行的专家一起开发了一款快速节俭决策树,它在预测银行破产方面可以匹敌甚至优于复杂方法(图2.1,右侧)。树的第一个问题是每家银行的财务杠杆率(大致为银行资本与其总资产的比率)是多少,并放在第一位,因为在区分倒闭的银行和幸存的银行方面,比率表现得最好。

2017年5月 软考中级系统集成项目管理工程师 综合知识真题

解析:结构化方法有决策树、数据流图及数据字典等方法的图形工具(www.e993.com)2024年11月24日。快速原型是与结构化和面向对象并列的一种开发方法,不属于结构化中的工具。14.以下关于软件需求分析和软件设计的叙述中,不正确的是:(15)。A.需求分析可以检测和解决需求之间的冲突,并发现系统的边界B.软件设计是根据软件需求,产生一个软件内...

DVS晶型定量分析:晶型中微量无定型的定量

上面介绍了DVS进行无定型定量的三种方法,其中Method2和3精度更高,但每种方法均有各自的适用性。下图给出了具体选择哪种方法的决策树。图6DVS无定型定量方法选择决策树4DVS做无定型定量的注意点据文献报道,DVS分析方法对于1%以下含量的样品精度也较高,检测限最低能做到0.05%。那DVS分析方法开发中,有哪些注意...

生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?

(2)智能:随着供应链变得越来越复杂和不稳定,决策速度和质量仍然是供应链组织面临的首要内部挑战。这促使企业投资各种技术来改善决策,例如高级分析、机器学习和最近的生成式人工智能(GenAI),这些技术都被认为是重要且具有颠覆性的技术。34%的受访者将提高决策速度、质量和稳健性视为推动新兴/新技术投资的三大目标之一...

哪种PET回收方法最有效?美国化学学会发布最新研究

“化学回收”通常是指使用热量、压力和溶剂将聚合物的分子链分解成液体或气体的各种工艺,然后可以加工成燃料、油、蜡、新塑料或其他化学产品。“这项工作定量地表征了塑料回收技术的性能,并建立了一种强大的方法来比较未来出现的新回收工艺,”报告指出,并提供了一个决策树以帮助回收商选择每种材料的最佳方法。

不懂面试官想要哪种数据分析师,简历写的再好也没用!

专项策略输出:(目标)以用户拉新和促活为目标,深度参与业务策略设计。(分析方法)基于多元线性回归、用户行为漏斗分析、决策树等建模分析方法,拆分量化用户各行为价值,挖掘促进用户价值的关键行为,寻找业务提升潜力。(结果)并输出业务洞察,协同产品、运营和技术团队设计业务策略并推动落地,达成了xx;...