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应用的共同特点是：将数据转换为决策者可接受的信息，展现给决策者。例如将银行交易数据加工为银行财务报表。OLAP，即联机分析处理，是BI带来的一种全新的数据观察方式，是BI的核心技术之一。数据挖掘是最高级的BI应用，因为它能代替部分人脑功能。要想学好BI，以
本文共6000字，建议阅读10+分钟。本文站在统计学家的角度对数据科学常用的一些技术方法进行总结，帮助读者建立直观印象。无论你在数据科学中是何种立场，你都无法忽视数据的重要性，数据科学家的职责就是分析、组织和应用这些数据。随着机器学习等技术越来越普及，像深
Scrapy简介Scrapy，Python开发的一个快速、高层次的web数据抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和。Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它
在典型的探索性数据分析中，我们通过在某个粒度级别上划分数据集，然后在该粒度上聚合数据，以了解集中趋势，从而解决这个问题。同样，Hadley Wickham撰写的著名（必读）论文将Split-Apply-Combine策略概述为数据分析中最常见的策略之一。无
很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到，数据挖掘在国外是一份很不错的工作，那么在国内呢?数据挖掘就业的途径有以下几种，。具有良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作。扣丁学堂是专业的大数据培训机构，不仅有专业的老师和与时俱进的
自从毕业后，你多久没有进行过考试了?如果再给你一次重新考试的机会，你会怎么考?今天分享给大家的是python数据挖掘试题四十道，文末有答案，但希望你从接受挑战那一刻起，就像期末考试一样对待!描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。利用最大最小规范化的方法将属
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。此外，数据挖掘和机器学习有很大的交集。本文将从
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