此部分內(nèi)容來(lái)自對(duì)《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)》4.8節(jié) 其他數(shù)據(jù)分析和挖掘的忠告 1 不要忘記數(shù)據(jù)質(zhì)量的驗(yàn)證 數(shù)據(jù)質(zhì)量是所有數(shù)據(jù)工作中最基...

此部分內(nèi)容來(lái)自對(duì)《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)》4.7節(jié) 路徑模暗、漏斗、歸因和熱力圖分析路徑分析摧阅、漏斗分析汰蓉、歸因分析和熱力圖分析原本是網(wǎng)站數(shù)據(jù)...

此部分內(nèi)容來(lái)自對(duì)《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)》4.6節(jié) 異常檢測(cè) 的讀書(shū)筆記绷蹲。時(shí)間序列是用來(lái)研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化趨勢(shì)而變化的一類算法棒卷，它是一...

此部分內(nèi)容來(lái)自對(duì)《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)》4.5節(jié) 異常檢測(cè) 的讀書(shū)筆記。數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)通常被認(rèn)為是異常點(diǎn)祝钢、離群點(diǎn)或孤立點(diǎn)比规，特點(diǎn)是這...

此部分內(nèi)容來(lái)自對(duì)《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)》4.4節(jié) 關(guān)聯(lián)分析 的讀書(shū)筆記。關(guān)聯(lián)分析通過(guò)尋找最能夠解釋數(shù)據(jù)變量之間關(guān)系的規(guī)則拦英，來(lái)找出大量...

隨機(jī)森林是在Bagging策略的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改后的一種算法蜒什。 隨機(jī)：數(shù)據(jù)采樣隨機(jī)，特征選擇隨機(jī) 森林：很多個(gè)決策樹(shù)并行放在一起 9.1 算法的基...

針對(duì)聚類K-means算法中不能對(duì)特定形狀的樣本進(jìn)行分類铃拇，提出了一種新的聚類算法（DBSCAN）钞瀑。DBSCAN 是一種著名的密度聚類算法，它基于...