27 个Python数据科学库实战案例 (附代码)
例如,可以利用scikit-image改变图片比例,scikit-image提供了rescale、resize以及downscale_local_mean等函数。fromskimageimportdata,color,iofromskimage.transformimportrescale,resize,downscale_local_meanimage=color.rgb2gray(io.imread('h89817032p0.png'))image_rescaled=rescale(image,...
超全详解!一篇文章带你了解商业分析师
Excel:在日常工作中Excel是最常用的数据分析工具之一,它可以实现基础的数据分析,如表格制作、函数计算、分类汇总、查询筛选、图表制作、公式计算等。其中Excel数据透视表是日常工作工作中必不可少的工具,功能很是强大,有助于大家从大量数据中提取出关键信息;可以将原始数据进行组织和汇总,能够将数据的关系和趋势有效地呈...
电销达人工作中常用哪些数据分析方法?| CDA持证人专访
其实对于我这个岗位来说,技能方面的话需要会Excel,并不是说我用过它就可以,其中数据可视化的使用要熟练,一些常用的函数要非常熟练(查找类vlookup,match,index等,汇总类的sumifs,countifs等,逻辑if,iferror等),SQL(基础的增删改查)对数据库数据表,表关系有一定的了解,否则跑出来的数会不准确的,会Pytho...
数学建模国赛数据分析题解题常用流程
1.数据清洗数据清洗主要是**删除原始数据集中的无关数,重复数据,平滑噪声处理,筛选掉与挖掘主题无关的数据,处理缺失值,异常值等1.1缺失值处理缺失值处理可分为三类:删除记录数据插补不处理1.1.1删除数据当缺失数据的比例在总数据集中只占很小的一部分,可以考虑直接删除该行数据。1.1.2数据插补...
产品经理要掌握的数据知识:数据的基本概念、术语、指标,基本技术...
数据处理技术——Excel、Python、JS。提取出来的数据,要深入分析,肯定得进行二次加工。按使用的难度高低,需要掌握工具如下:Excel:大名鼎鼎的office工具,有着极其强大的数据处理能力。常用数据分析功能有透视表和命令行。推荐一个我喜欢的处理命令:VLOOKUP:这是一个查找函数,给定一个查找目标,它就能从指定的查找区域...
100+数据科学面试问题和答案总结-基础知识和数据分析
使用其他方法来计算模型性能,如精度/召回率,F1评分等(www.e993.com)2024年9月17日。使用以下技术对数据重新采样(减少较大类的样本大小)、过采样(使用重复、SMOTE和其他此类技术增加较小类的样本大小)。使用K-fold交叉验证使用集成学习,使每棵决策树考虑小类的整个样本,而只考虑大类的一个子集。
美团外卖流量数据的采集加工和应用
ODL:OperationalDataLayer,操作型数据层,这一层主要对采集到的数据进行无损着陆、基础字段清洗加工。ODL是原始日志明细宽表,完成了日志数据清洗过滤、归因建设、公共维度建设等。全链路归因建设在这一层实现。公共维度建设比如地理位置维度生成、常用维度代理键生成等,下沉到ODL来进行,降低了运维和下游使用成本,需要依赖...
大数据开发涉及到的关键技术有哪些?
通常数据预处理包含3个部分:数据清理、数据集成和变换及数据规约。1.数据清理数据清理主要包含遗漏值处理(缺少感兴趣的属性)、噪音数据处理(数据中存在错误或偏离期望值的数据)和不一致数据处理。遗漏数据可用全局常量、属性均值、可能值填充或者直接忽略该数据等方法处理。
金融科技(Fintech)和数据挖掘研究(三)——量化因子的批量生产与...
初始量化指标计算过程:仅以计算参数为输入,直接依据参数从数据源读取数据的过程。一般为从外部数据源获取股票成交价等量化数据的过程。量化指标计算算子:一种指标计算器,仅包含初等基本函数计算或者简单一阶谓词逻辑计算的过程。由于常用的股票量化数据以时间序列数据或面板数据居多,因此这些基本函数计算一般为面板数据在...
2020年,知识图谱都有哪些研究风向?
其次,作者使用RoBERTA模型对输入进行编码(最后一层中为[CLS]),并经过4个全连接层处理,我们希望通过这种方式将问题投影到复杂的空间中。而关键的部分在于评分函数,其中作者采用知识图谱嵌入的框架,并且构建了一个(头实体,问题,候选实体)三元组。这里的评分函数与ComplEx算法使用的一样,头实体是问题的主...