關(guān)聯(lián)性分析pythonSEARCH AGGREGATION
回答:大數(shù)據(jù)的技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)包括：1）數(shù)據(jù)采集： ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。2）數(shù)據(jù)存?。?關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。3）基礎(chǔ)架構(gòu)： 云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。4）數(shù)據(jù)處理： 自然語(yǔ)言處理(NLP，Natural Language Processin...
X_AirDu
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回答:會(huì)不會(huì)python對(duì)你能不能成為數(shù)據(jù)分析師也沒(méi)有任何關(guān)系，它只是一種工具語(yǔ)言，沒(méi)有因果關(guān)系先從2則高級(jí)數(shù)據(jù)分析師的招聘看起：第一個(gè)：任職要求：1、統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)學(xué)，計(jì)算機(jī)等專業(yè)本科及以上學(xué)歷，3~8年或以上的數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn)。 2、扎實(shí)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論知識(shí)，如描述性統(tǒng)計(jì)，推斷性統(tǒng)計(jì)，多元統(tǒng)計(jì)分析等。 3、熟悉數(shù)據(jù)挖掘理論與方法，如聚類分析，決策樹(shù)，邏輯回歸，關(guān)聯(lián)規(guī)則等。 4、熟練使用SQL語(yǔ)言進(jìn)行各種復(fù)...
icattlecoder
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回答:基于我豐厚的收藏，我來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題再合適不過(guò)了。我們把Python數(shù)據(jù)分析拆解為兩點(diǎn)：第一，我們要學(xué)會(huì)Python的基本使用；第二，我們要學(xué)會(huì)Python的數(shù)據(jù)分析庫(kù)（假設(shè)你已經(jīng)有了數(shù)據(jù)分析的基本理解，只是不清楚如何用Python完成數(shù)據(jù)分析工作）。因此，我們針對(duì)兩個(gè)目的，分別列出一些書(shū)目。Python的使用《Python編程：從入門到實(shí)踐》：拋棄那些大部頭吧，我們不是Python后端工程師，不是...
JaysonWang
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回答:當(dāng)然非常不錯(cuò)，作為一門應(yīng)用廣泛的編程語(yǔ)言，python第三方庫(kù)擴(kuò)展豐富，針對(duì)數(shù)據(jù)可視化，提供了許多高效、簡(jiǎn)便的包可以直接使用，下面我簡(jiǎn)單介紹3個(gè)，分別是matplotlib、seaborn和pyecharts，感興趣的朋友可以嘗試一下：老牌工具matplotlib這是python一個(gè)非常著名的可視化工具，相信許多做過(guò)可視化的朋友都對(duì)matplotlib非常熟悉，專業(yè)強(qiáng)大、功能齊全、擴(kuò)展豐富，幾乎你...
notebin
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回答:先說(shuō)結(jié)論，問(wèn)題1回答：數(shù)據(jù)分析技術(shù)簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)可歸類為統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化兩類。問(wèn)題2回答：目前階段做數(shù)據(jù)分析使用Python更高效，方便一點(diǎn)。希望我作為數(shù)據(jù)分析師的經(jīng)驗(yàn)?zāi)軐?duì)你有幫助1、數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程，最后再通過(guò)得到的結(jié)論應(yīng)用到行業(yè)中解決實(shí)際問(wèn)題。簡(jiǎn)單概括來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)分析就是-- 處理數(shù)...
ormsf
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...代表每一位客戶購(gòu)買的書(shū)籍信息，需要分析出課程之間的關(guān)聯(lián)性，將關(guān)聯(lián)度較高的課程推薦給相關(guān)的用戶使購(gòu)買轉(zhuǎn)化率最高。 首先使用Apriori算法來(lái)解決這個(gè)推薦問(wèn)題。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，值得注意的是需要將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，將...
...超市貨品擺放、個(gè)性化推薦等關(guān)聯(lián)分析是指對(duì)物品之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析。例如，某超市內(nèi)存放有大量的貨品，現(xiàn)在需要分析出這些貨品之間的關(guān)聯(lián)性，如面包商品與牛奶商品之間的關(guān)聯(lián)性的強(qiáng)弱程度，這時(shí)候可以采用關(guān)聯(lián)分析...
...市貨品擺放、個(gè)性化推薦等 關(guān)聯(lián)分析是指對(duì)物品之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析。例如，某超市內(nèi)存放有大量的貨品，現(xiàn)在需要分析出這些貨品之間的關(guān)聯(lián)性，如面包商品與牛奶商品之間的關(guān)聯(lián)性的強(qiáng)弱程度，這時(shí)候可以采用關(guān)聯(lián)分析...
...（如果關(guān)系是線性的）：添加趨勢(shì)線可以展示數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性 使用信息標(biāo)記類型：信息標(biāo)記類型適用于通過(guò)形狀和顏色提高視覺(jué)效果來(lái)解讀數(shù)據(jù)的情況 氣泡圖 氣泡圖展示了數(shù)據(jù)的三個(gè)維度，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)有三重維度(a, b , c), xy...
...or(Something bad happened) from exc RuntimeError: Something bad happened 分析 不同之處在于，from 會(huì)為異常對(duì)象設(shè)置 __cause__ 屬性表明異常的是由誰(shuí)直接引起的。 處理異常時(shí)發(fā)生了新的異常，在不使用 from 時(shí)更傾向于新異常與正在處理的異常沒(méi)...
...長(zhǎng)：8min 在本系列的第1部分中，我們收集了GitHub數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。本文，我們將根據(jù)我們的要求分析這些數(shù)據(jù)，以獲得關(guān)于GitHub上最熱門和流行的工具和語(yǔ)言的有趣見(jiàn)解。 到目前為止，我們已經(jīng)看到GitHub API提供了有關(guān)圍繞這些存...
...示例。 數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)成這樣其實(shí)已經(jīng)可以了，但是稍微分析一下我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題，這 3 篇文章的分類和標(biāo)簽都是相同的，這會(huì)產(chǎn)生很多重復(fù)數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)量很大時(shí)就浪費(fèi)了存儲(chǔ)空間。 不同的文章可能它們對(duì)應(yīng)的分類或者...
...里的資料，今天發(fā)現(xiàn)了它。感謝作者的資料。 Python數(shù)據(jù)分析入門之pandas總結(jié)基礎(chǔ)（一） 歡迎來(lái)Michael翔的博客查看完成版。
...掌握的： 軟件測(cè)試的定義、生命周期、工作流程、需求分析； 測(cè)試用例的設(shè)計(jì)、編寫(xiě)、評(píng)審； bug的基本知識(shí)以及禪道的使用； 測(cè)試計(jì)劃、測(cè)試報(bào)告的編寫(xiě)； SVN、Git版本控制工具的使用； 搞定上上面的這些基本必備內(nèi)容，...
... 一個(gè)軟件測(cè)試在職老人幫你詳細(xì)分析一下。先不說(shuō)軟件測(cè)試領(lǐng)域，你想轉(zhuǎn)行的話，得知道這個(gè)行值不值得轉(zhuǎn)，評(píng)判條件有四個(gè)： 1.行業(yè)大環(huán)境現(xiàn)狀客觀，所需人才不是飽和狀態(tài)。 2.行業(yè)所在的領(lǐng)域發(fā)...
...Github源碼，歡迎 star & fork 一、數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程 1.數(shù)據(jù)選擇 分析業(yè)務(wù)需求后，選擇應(yīng)用于需求業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)：業(yè)務(wù)原始數(shù)據(jù)、公開(kāi)的數(shù)據(jù)集、也可通過(guò)爬蟲(chóng)采集網(wǎng)站結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。明確業(yè)務(wù)需求并選擇好針對(duì)性的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘...
...Github源碼，歡迎 star & fork 一、數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程 1.數(shù)據(jù)選擇 分析業(yè)務(wù)需求后，選擇應(yīng)用于需求業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)：業(yè)務(wù)原始數(shù)據(jù)、公開(kāi)的數(shù)據(jù)集、也可通過(guò)爬蟲(chóng)采集網(wǎng)站結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。明確業(yè)務(wù)需求并選擇好針對(duì)性的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
一、活動(dòng)亮點(diǎn)：全球31個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級(jí)，跨境業(yè)務(wù)福音！爆款云主機(jī)0.5折起：香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
leon
