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Tableau中INCLUDE和FIXED表達式的區(qū)別
FIXED 詳細級別表達式使用指定的維度計算值取董，而不引用視圖中的維度轻抱。INCLUDE表達式贿衍，將隨視圖中的任何其他維度一起添加表達式中的維度來確定表達式的值菇用。INCLUDE用于...
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Excel120 BI佐羅<br>運營PowerBI戰(zhàn)友聯(lián)盟
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《增長黑客》(《hacking growth》)讀后感
最近讀了一本書蔫缸，書名叫《增長黑客》腿准，感覺受益良多，讀完就迫不及待想要分享一下拾碌。這本書就是著名“黑客增長之父”肖恩·埃利斯 歷時十年的重磅之作吐葱，主要講的就是如何低成本實現(xiàn)爆發(fā)式...
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sklearn-半監(jiān)督學習-標簽傳播算法
一、算法思路：（這里主要關注兩種） 生成模型：先計算樣本特征的總體的聯(lián)合分布校翔，將所有有標注的樣本計算出一個分布弟跑，然后把沒有標注的樣本放入這個分布中，看根據(jù)這個分布它該如何被標...
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sklearn-監(jiān)督學習-分類與回歸一防症、分類模型1.KNN算法函數(shù)：KNeighborsClassifier()思路：對k個最近的鄰居進行擬合孟辑，調試出最佳n_neighbors的值哎甲，分別對訓練集、驗證集饲嗽、測試集...
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公眾號：猴子數(shù)據(jù)分析
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如何迅速成長成為一名數(shù)據(jù)分析師貌虾？
我是從負責運輸公司的財務轉行成為運輸?shù)臄?shù)據(jù)分析的吞加。轉行大概準備了半年多，不知道能不能算迅速尽狠。 首先是數(shù)據(jù)處理能力衔憨，例如京東系統(tǒng)中發(fā)車數(shù)據(jù)、裝貨數(shù)據(jù)晚唇、客戶下單數(shù)據(jù)巫财，可以用海量形...
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Keras-人工神經(jīng)網(wǎng)絡--隨機梯度下降法一盗似、概念 人工神經(jīng)網(wǎng)絡是是一種應用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結構進行信息處理的數(shù)學模型哩陕。這種模型可以適用于分類與回歸。 神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點：可以把非線性做的特別好赫舒，擬合能力特別強悍及，...
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特征工程-特征處理小結
特征處理包括：數(shù)據(jù)清洗和特征預處理。 一接癌、數(shù)據(jù)清洗： 1.數(shù)據(jù)樣本抽樣 ①樣本要具備代表性 ②樣本比例要平衡以及樣本不平衡時如何處理 ③考慮全量數(shù)據(jù) 2.異常值處理 2.1...
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特征預處理之特征降維(LDA)一心赶、概念 LDA：Linear Discriminant Analysis 線性判別式分析 （NOT：在文本分析領域，還有個LDA的概念缺猛，全稱為隱含狄利克雷分布（Latent...
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sklearn-特征預處理之特征選擇
特征選擇就是剔除與標注不相關或者冗余的特征缨叫，它是數(shù)據(jù)歸約的思路之一（另一個思路為抽樣） 特征選擇主要包括三種思想：過濾思想、包裹思想和嵌入思想荔燎。 編程實現(xiàn)： 第一步耻姥，導入必要...
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Python 相關分析與實現(xiàn)相關分析最常用的方法就是用相關系數(shù)直接衡量連續(xù)值的相關性，而離散屬性的相關性是用熵增益轉換成相關性的形式來衡量有咨。 一琐簇、分析連續(xù)值的相關性： Pearson相關系數(shù)及Spear...
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python 交叉分析分析思路： 1.導入必要的包(pandas，numpy座享，scipy.stats婉商，matplotlib.pyplot，seaborn) 2.讀取文件渣叛，為df 3.按 depar...
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PCA編程實現(xiàn)小結分析思路： 先導入pandas丈秩、numpy包； 定義一個myPCA淳衙，傳入data及n_components參數(shù)蘑秽，并設置components為1000000維挽唉； ①先求每個屬性...
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Biostatistics(12)常見分布：t分布、卡方分布筷狼、F分布t分布 t分布又可以被稱為學生t分布瓶籽。其由Wiliam Sealy Gosset在1908時發(fā)現(xiàn)，t分布與樣本大小n相關埂材，確切地是與自由度df=n-1相關塑顺。 t分布與正態(tài)分布...
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重要抽樣分布：卡方分布（χ2分布）、t分布和F分布冒泡~:最近在回顧一些以前學過的概率論和數(shù)理統(tǒng)計的知識 發(fā)現(xiàn)這三個抽樣分布經(jīng)常出現(xiàn)俏险，在參數(shù)估計和假設檢驗也會運用到严拒，所以做一下整理。 【首先竖独，這三個抽樣分布都是來自正態(tài)總體的...
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Python數(shù)據(jù)可視化(-)Seaborn介紹提升你的洞察的最好方法之一是通過可視化你的數(shù)據(jù)：這樣裤唠，你可以更容易地識別模式，掌握到困難的概念以及注意到關鍵的要素莹痢，當你使用數(shù)據(jù)科學中的Python時种蘸，你很有可能已經(jīng)用了Ma...
