数据分析

  • 整理一份详细的数据预处理方法

    为什么数据处理很重要? 熟悉数据挖掘和机器学习的小型合作伙伴都知道,与数据处理相关的工作时间占整个项目的70%以上。数据的质量直接决定了模型的预测和泛化能力。它涉及许多因素,包括准…

    2019年11月14日
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  • 塑造分析未来的5个数据分析趋势

    数据分析软件显然已经成为企业管理业务的核心工具集。然而,大数据公司不断更新的应用程序将成为企业开展业务的引擎。 考虑到数据分析的重要性,各部门的业务经理必须了解未来数据分析的趋势。…

    2019年11月11日
    024.4K
  • Python数据分析必知必会:TGI指数

    这是Python数据分析的第一个案例。它详细解释了TGI索引,并使用Python代码来实现基本的TGI偏好分析。 经常有一些专业的数据分析报告提到TGI指数,比如“基于这样那样的T…

    2019年11月6日
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  • 改进大数据分析以应对网络安全挑战

    为了应对网络安全的挑战和威胁,组织必须改进大数据分析。这就是大数据分析非常重要的原因。 海量存储和移动计算的进步带来了新兴的“大数据”技术。然而,这些技术的进步和发展带来了能够实时…

    2019年10月22日
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  • 数据及分析的未来是增强分析?

    2019年,在澳大利亚悉尼举行的高德纳数据和分析峰会上,高德纳将增强分析作为今年十大战略趋势和总体信息技术十大战略趋势之一推向公众。在高德纳最新的魔力象限(Magic Quadra…

    2019年10月21日
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  • 为什么每个组织都需要数据分析师

    如今,当组织需要从数据中获得一些见解时,他们首先倾向于寻求数据科学家的帮助。但是这真的是一个更好的选择吗?人们需要理解数据科学家和数据分析师的角色有什么不同,以及他们为什么要雇佣数…

    2019年9月16日
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  • 企业数据是如何“养成”的?

    如今,数据仍在以爆炸式的速度增长,成为企业数字化转型的核心驱动力,并成为商业模式创新的重要基础。然而,据统计,只有20%的数据被挖掘和利用,其余80%的绝大多数数据无法发布或完全应…

    2019年8月19日
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  • 数据分析必不可少之数据仓库!

    数据仓库的目的是建立一个面向分析的集成数据环境,为企业提供决策支持。数据仓库本身不“产生”任何数据,同时也不需要“消耗”任何数据。数据来自外部,对外部应用程序开放。这就是为什么它被…

    2019年6月6日
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  • 人工智能对数据分析师的影响

    格伦·拉比(Glen Rabie)在一次研讨会上表示,尽管许多分析师可能担心他们会被自动化和人工智能取代,但数据分析师的角色将对业务和所需技能的广度产生重大影响。Yellowfin…

    2019年5月24日
    024.3K
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