别急着上算法，咱先把数据整明白：大数据分析的5个基本步骤，你都搞对了吗？
别急着上算法，咱先把数据整明白：大数据分析的5个基本步骤，你都搞对了吗？ 作者：Echo_Wish 俗话说，“磨刀不误砍柴工”，在大数据分析里，这句话更是真理。很多人一上来就撸起袖子跑模型、调算法，结果数据一看，格式不统一、缺失一堆、字段意义都没搞清楚&#...
【优秀python算法设计】基于Python网络爬虫的今日头条新闻数据分析与热度预测模型构建的设计与实现
1 绪论 1.1 背景与意义 随着互联网的快速发展和移动互联技术的普及，作为新兴的资讯平台，今日头条成为了用户获取新闻资讯、时事热点和个性化推荐的重要渠道。大量用户在今日头条上浏览、阅读并产生热度，使得今日头条成为了观察舆论热点和分析用户情感倾向的重要数据源。在这一背景下，基于Python网络爬虫的今日头条数据分析与热度预测模型构建成为了一项备受关注的研究课题。 今日头条作为一个内容聚合平...
基于python向量机算法的数据分析与预测
3.1 数据来源信息 该数据集来源于Kaggle网站，数据集中包含了罗平菜籽油的销售数据，每行数据对应一条记录，记录了罗平菜籽油销售数据。其中，菜籽产量、菜籽价格和菜籽油价格是数值型数据，共2486条数据。 通过读取Excel文件并进行数据预处理，本文可以利用这些数据来进行罗平菜籽油销售数据的分析和预测。部分数据如下图3-1所示: 图3-1数据详情 3.2 数据预处理 数据预处理的...
Python用逻辑回归、决策树、SVM、XGBoost 算法机器学习预测用户信贷行为数据分析报告
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31201 摘要:此报告首先将dataset进行数据清洗，得到dataset_new。再将dataset_new中属性分为基本信息、贷款行为/意愿信息和征信信息三类，并逐一进行分析（点击文末“阅读原文”获取信贷数据）。 在对基本信息的分析中得出，在贷款未结清者中，青年群体、中等教育程度群体、中等和高收入群体的频...
R语言——AVOCADO“（异常植被变化检测）算法（1990-2015数据分析）监测森林干扰和再生（含GEE影像下载代码）
"AVOCADO"（异常植被变化检测）算法 AVOCADO"（异常植被变化检测）算法是一种连续的植被变化检测方法，也能捕捉植被再生。该算法基于 R 软件包 "npphen"（Chavez 等人，2017 年），开发用于监测物候变化，并经过调整，以半自动和连续的方式监测森林干扰和再生。该算法使用所有可用数据，不需要某些预处理步骤，如去除异常值。参考植被（本例中为未受干扰的森林）取自附近已知...
m基于kmeans和Cmeans算法的数据聚类仿真分析
1.算法描述 K-means聚类算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数，采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类，使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数，误差平方和准则函数定义为： 分析误差...
利用层次聚类算法进行基于基站定位数据的商圈分析
1. 背景与挖掘目标 1.1 背景 • 随着个人手机和网络的普及，手机已经基本成为所有人必须持有的工具。 • 根据手机信号再地理空间的覆盖情况结合时间序列的手机定位数据可以完整的还原人群的现实活动轨迹从而得到人口空间分布于活动联系的特征信息 • 商圈是现代市场中的重要企业活动空间，商圈划分的目的之一是为了研究潜在的顾客分布，以制定适宜的商业对策 • 本次数据...
Interview：算法岗位面试—10.10下午—上海某银行算法岗位(偏数据分析，四大行之一)的技术面—关于项目的考察
关于项目的考察 此次面试，是四大国有银行之一的银行，面试的人较多。所以，是一次性面试两个人，我和另外一个同学。 自我介绍部分，我说的比较全，然后也分享了打比赛的经验，以及做过的相关项目，顺便还炫了一些关于机器学习算法的原理与应用，主要是因为本博客中都有做过相关的案例。比如分类算法相关的Lo....
Interview：算法岗位面试—10.11下午—上海某公司算法岗位(偏数据分析，证券金融行业)技术面试考点之sqlserver语言相关考察点复习
T-SQL语句数据定义语句DDL、数据操作语句DML、数据控制语句DCL、其他基本语句、流程控制语句、批处理语句；数据定义语句DDL：CREAT、DROP、ALTER；数据操作语句DML：INSERT插入、UPDATE更改、DELETE删除、SELECT查询；数据控制语句DCL：GRANT给用户授予权限、DENY拒绝权限操作、REVOKE收回权限操作；sql数据库基本操作1、创建表USE &...
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