Python實現基于機器學習的RFM模型

2022-01-27

CDA數據分析師 出品 崗位：數據分析師 背景 如今新基建大數據、人工智能行業在迅速的發展，而機器學習是其中不可或缺的一環，機器學習強調的是利用人腦一般從歷史的數據中學習到經驗并運用與未來的 ...

CDA Level Ⅲ 數據分析認證考試模擬題庫（十八）

2021-10-12

不過，在出題前，要公布上一期Level Ⅲ 中91-95題的答案，大家一起來看！ 92、B 94、C 96、請問選項中不是PCA轉換計算流程的步驟是 B.樣本集矩陣中心化 D.求樣本集矩陣的協方差矩陣的特征值和特征 ...

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫（五十）

2021-07-07

不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中106-110題的答案，大家一起來看！ 107、AB 109、ABC A.需要研究數據的協方差矩陣 C.它是借助一個正交變換，將分量相關的原隨機向量轉化為其分量不相關的新隨 ...

數據挖掘中常用的基本降維思路及方法總結

2021-06-29

來源：數據STUDIO 作者：云朵君 01、降維的意義 降低無效、錯誤數據對建模的影響，提高建模的準確性。 少量切具有代表性的數據將大幅 ...

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫（三十八）

2024-08-13

不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中46-50題的答案，大家一起來看！ 47.A 49.B A.PCA可以用來降維處理 C.PCA可以通過特征值分解來實現 52、關于主成分的方差表述錯誤的是？ B.主成分的總 ...

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫（二十三）

2021-05-26

不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中106-110題的答案，大家一起來看！ 107、ABC 109、AD 你答對了嗎？ 111.在主成分分析中如何得到協方差矩陣的特征值特征向量？A.正交旋轉 C.奇異值分解 11 ...

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫（十一）

2021-05-10

不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中46-50題的答案，大家一起來看！ 47、C 49、D 你答對了嗎？ 51.對于主成分分析來說，主要關注的是（ ） B.變量之間的相關性 D.維度的含義 A.主成分分 ...

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫（三十二）

2021-04-02

不過，在出題前，要公布上一期71-75題的答案，大家一起來看！ 77、D 79、C 你答對了嗎？ 81.設計BI報表界面時應注意 B.根據業務邏輯有條理地進行布局 D.獲取信息的方式應簡單直觀 A.條理清晰 ...

數據分析師知識點匯總（主成分分析）

2021-02-19

一、具體方法 1.主成分分析的具體方法 主成分分析是一類常用的針對連續變量的降維方法，選取能夠最大化解釋數據變異的成分，將數據從高維降到低維，同時 保證各個維度之間正交。 對變量的協方差矩陣或相關系 ...

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫（十三）

2024-08-14

不過，在出題前，要公布下上一期56-60題的答案，大家一起來看！ 57、B 59、D 你答對了嗎？ 多選題 A.round C.abs 62.現在通過參數估計得到一個一元線性回歸模型為y=3x+4。那么在回歸系數檢驗 ...

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫（二）

2020-12-10

今天，我們繼續給大家出關于CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫中的5題，不過在出題前，我們還要公布下上一期題目的正確答案。 1、D 2、C 3、B 4、D 5、A 大家都答對了嗎？做題過程中有 ...

spss-重復測量方差分析

2018-08-11

spss-重復測量方差分析 重復測量方差分析是由不同時間點上對同一個對象的同一個觀察指標進行多次測量所得。 研究目的是觀察處理因素隨時間變化的趨勢。 缺點是存在順序效應（處理因素的排列先后可能會有 ...

差異表達與聚類分析

2018-06-09

差異表達與聚類分析 在鑒定出ncRNA后，我們如何推斷其可能的生物學功能呢？首先對于miRNA等作用機制比較清楚的ncRNA，我們可以參考其作用機制，利用堿基互補等方式預測其靶標，并進而推斷其生物學功能。然而,對 ...

聚類分析中分類數的確定問題

2018-06-05

聚類分析中分類數的確定問題 聚類的目的是為了分類，但到底分多少類合適呢？迄今為止它上沒有得到完全解決。 Demirmen曾提出根據樹狀結構圖來分類的準則： 1.任何類都必須在臨近類中是突出的 ...

從線性回歸到無監督學習，數據科學家需要掌握的十大統

2018-06-02

從線性回歸到無監督學習，數據科學家需要掌握的十大統 不管你對數據科學持什么態度，都不可能忽略分析、組織和梳理數據的重要性。Glassdoor 網站根據大量雇主和員工的反饋數據制作了「美國最好的 25 個職位」 ...

利用Python代碼實現數據可視化的5種方法詳解

2018-04-20

利用Python代碼實現數據可視化的5種方法詳解 數據科學家并不遜色于藝術家。他們用數據可視化的方式繪畫，試圖展現數據內隱藏的模式或表達對數據的見解。更有趣的是，一旦接觸到任何可視化的內容、數據時，人類 ...

R語言簡單操作，數值與向量

2018-03-15

R語言簡單操作，數值與向量 1 向量與賦值 R對命名了的數據結構進行操作。最簡單的數據結構是數字向量；如， > x <- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7)    c()是創建函數，賦值運算符是\'<-\'，與函數a ...

Python使用三種方法實現PCA算法

2018-01-23

Python使用三種方法實現PCA算法 主成分分析，即Principal Component Analysis（PCA），是多元統計中的重要內容，也廣泛應用于機器學習和其它領域。它的主要作用是對高維數據進行降維。PCA把原先的n個特征用數 ...

數據挖掘十大經典算法之K最近鄰算法

2018-01-02

數據挖掘十大經典算法之K最近鄰算法 k-最近鄰算法是基于實例的學習方法中最基本的，先介紹基于實例學習的相關概念。     基于實例的學習     1.已知一系列的訓練樣例，很多學習 ...

如何實現降維處理(R語言)

2017-12-07

如何實現降維處理(R語言) 現實世界中數據一般都是復雜和高維的，比如描述一個人，有姓名、年齡、性別、受教育程度、收入、地址、電話等等幾十種屬性，如此多的屬性對于數據分析是一個嚴重的挑戰，除了極大增加 ...