1.3预处理与热图

在数据分析当中的东西还是很多的,我在这里只是启发式的介绍一下,了解到这方面的东西之后,使用的时候可以更快的找到解决办法,希望能对大家有所帮助。 这次,依然是使用的sklearn中的iris数据集,对其进行通过热图来展示。 预处理 sklearn.preprocessing是机器学习库中预处理的模块, ... »

1.2为多变量数据绘制散点阵图

在这篇博客中,用一个小栗子来介绍一下散点图在多变量数据中的一方面应用。 scikit库中提供了一些数据,这里使用iris数据集,是一种鸢尾属植物,所给数据中包括两种类型的花,目的是根据所给信息判断两种花分别属于哪一类。也就是说找到区分这两种花的方法。 加载库 导入数据 首先看一下这个数据集中都有什么 ... »

数据采集与分析的那些事——从数据埋点到AB测试

作者:网易有数郑栋。 一、为什么企业需要一套完善的用户行为埋点和分析平台 产品初创期间,需要分析天使用户的行为来改进产品,甚至从用户行为中得到新的思路或发现来调整产品方向;产品成长过程,通过对用户行为的多角度(多维)分析、对用户群体的划分以及相应行为特征的分析和比较,来指导产品设计、运营活动,并对市 ... »

对招聘网站数据进行数据清理

在网上找了 别人扒下来的数据分析相关数据 以及处理后的数据,观察原始数据和处理后数据的区别。 观察两份数据 可以知道其数据筛选要求,以及可以自定义一些自己认为对分析有用的指标。 1.筛选出缺少缺失关键项的数据; 2.对薪水进行最高最低 及其平均值的计算; 3.从职位名称判断是否为数据分析岗位; 4. ... »

1.1用图表分析单变量数据

单变量:表达式、方程式、函数或者一元多项式等 数据:http://www.presidency.ucsb.edu/data/sourequests.php美国总统历年在国情咨文中对国会提起的诉求数量 一、获取数据 本次使用到的数据量并不多,不过还是按照常规思路,通过爬虫获取。 得到的数据: 二、绘制 ... »

python、Java、大数据和Android的薪资如何?

莫名其妙,从去年年底开始,Python这个东西在中国,突然一下子就火起来了,直至现在,他的热度更是超越了java,成为软件工程师最为关注的话题。Python之所以能火起来,很大一方面是因为大数据、人工智能和机器学习越来越受人关注的原因,那么,伴随着Python的火热,他的薪资是否也相应的高了起来了呢 ... »

求职丨我是如何成为了谷歌的软件工程师

作者 YK Sugi编译 Mika本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 前谷歌软件工程师YK Sugi分享了他是如何通过六个步骤,顺利开启了自己的数据科学职业生涯。 大家好,有很多人问我如何获得谷歌的软件工程师工作,在本文中我将分享我是怎么做的。 用相同的方法,你也可以在谷歌、亚马逊、微软 ... »

FocusBI:SSAS体系结构(原创)

SSAS是微软BI组件系列中最核心的组件,商业智能的心脏所有的数据都从这里统一输出,它能把数据库表压缩成多维数据集压缩比例大约是10:1,也就是你说100G的数据库能压缩成10G的多维数据库,它最大的特点是从预先设置好的角度任意拖拉维度属性展现数据,这是微软BI的联机分析处理服务(OLAP),面向的 ... »

数据分析 第六篇:聚类的评估(簇数确定和轮廓系数)和可视化

在实际的聚类应用中,通常使用k-均值和k-中心化算法来进行聚类分析,这两种算法都需要输入簇数,为了保证聚类的质量,应该首先确定最佳的簇数,并使用轮廓系数来评估聚类的结果。 一,k-均值法确定最佳的簇数 通常情况下,使用肘方法(elbow)以确定聚类的最佳的簇数,肘方法之所以是有效的,是基于以下观察: ... »

数据分析 第五篇:基于距离评估数据的相似性和相异性

聚类分析根据对象之间的相异程度,把对象分成多个簇,簇是数据对象的集合,聚类分析使得同一个簇中的对象相似,而与其他簇中的对象相异。相似性和相异性(dissimilarity)是根据数据对象的属性值评估的,通常涉及到距离度量。相似性(similarity)和相异性(dissimilarity)是负相关的 ... »

数据分析 第四篇:聚类分析(划分)

聚类是把一个数据集划分成多个子集的过程,每一个子集称作一个簇(Cluster),聚类使得簇内的对象具有很高的相似性,但与其他簇中的对象很不相似,由聚类分析产生的簇的集合称作一个聚类。在相同的数据集上,不同的聚类算法可能产生不同的聚类。 聚类分析用于洞察数据的分布,观察每个簇的特征,进一步分析特定簇的 ... »

数据分析 第三篇:数据特征分析(分布分析+帕累托分析)

在数据质量得到保证的前提下,通过绘制图表、计算某些统计量等手段对数据的分布特征和贡献度进行分析(帕累托分析),分布分析能够揭示数据的分布特征和分布类型,对于定量数据,可以做出频率分布表、绘制频率分布直方图显示分布特征;对于定性数据,可用饼图和条形图显示分布情况。帕累托分析在频率分布直方图的基础上,绘 ... »

数据分析 第二篇:数据特征分析(统计量分析)

对于成功的数据分析而言,把握数据整体的性质是至关重要的,使用统计量来检查数据特征,主要是检查数据的集中程度、离散程度和分布形状,通过这些统计量可以识别数据集整体上的一些重要性质,对后续的数据分析,有很大的参考作用。 一,基本统计量 用于描述数据的基本统计量主要分为三类,分别是中心趋势统计量、散布程度 ... »

数据分析 第一篇:数据质量分析(值分析)

数据质量通常是指数据值的质量,包括准确性、完整性和一致性。数据的准确性是指数据不包含错误或异常值、完整性是指数据不包含缺失值、一致性是数据在各个数据源中都是相同的。广义的数据质量还包括数据整体的有效性,例如,数据整体是否是可信的、数据的取样是否合理等。本文的数据质量分析,是值对原始数据值的质量进行分 ... »

快照是什么?揭秘存储快照的实现

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由 "许登博 " 发表于 "云+社区专栏" 原创声明:本文首发腾讯云·云+社区,未经允许,不得转载 前言 存储网络行业协会SNIA(StorageNetworking Industry Association)快照的定义:关于指定数据集 ... »

如何站在大数据的角度看100000个故事

欢迎大家前往 "腾讯云+社区" ,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文来自 "云+社区翻译社" ,作者 "HesionBlack" 最近我从 "马克·里德尔 " 那拿到了很棒的 "自然语言方面的数据集 " :从WIKI下载了112000个故事作品的情节。其中包括了书籍、电影、电视剧集、视频游戏等有 ... »

数据化分析:微信文章不增粉的主要原因

数据化分析:微信文章不增粉的主要原因 2017年10月份,曾经对某公众号文章进行聚类分析。 【文章链接】 第一类:传播力非常强,在一周内传播时效性显著,但粉丝增长度低,且文章具有非常高的价值(对目标用户来说很“值”),同时相应的粉丝也非常活跃; 第二类:文章一周内的传播力较强,粉丝增长量较高,文章的 ... »