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机器数据是大数据增长快且复杂的领域
大数据分析平台提供组织和来自任何源提取大量的机器数据的实时洞察一个统一的方式,通过直观的机器学习技术将数据转化为答案,利用您的数据的未开发价值来优化您的组织并提供的客户体验,通过分析工作区更快地获得答案,从海量数据集中汇总见解,以全面了解客户行为,组织威胁和商机。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-04-09
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基于新型冠状病毒肺炎疫情下的数据与模型思考
通过构建统计学模型、数学模型,或者利用机器学习、深度学习方法拟合疫情发展趋势,利用历史数据对未来的确诊病例等疫情形势进行预测,比如说,逻辑斯蒂生长曲线拟合数据,预测未来几天可能的发展趋势;或者利用时间序列模型构建预测模型;也可用LSTM构建预测模型,一种特殊的RNN网络。以上方法,除生长曲线外,其他模型,需要大量数据做训练,就目前情况看,数据量并不大,即使构建出模型,参考价值并不大,并没有与业务做融合,只是以数据理解数据。来源:山东智谷数据分析师事务所 / 作者:徐斐飞 / 时间:2020-04-09
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CPDA数据分析之虚拟高通量筛选的方法
CPDA数据分析师面对大多数节点都能轻松应对处理大量数据的挑战,数据分析师共享元节点,数据分析师可以根据医疗索赔中进行异常检测,我们CPDA数据分析师工作流程的目标是识别离群值。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-04-08
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数据分析需要掌握的三种数据分析的常用方法
数据分析师在企业中的价值体现在哪些方面,解决企业的问题数据分析师应该做什么, 数据分析师怎样对产品数据的发展趋势进行科学的分析,数据分析师要对数据进行对比才能得出更加精准的数据进行分析,为了快速打造出市场需要的产品数据分析师该怎么做,数据分析未来的发展展望。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-04-07
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怎样利用数据窗格来为企业和自定义数据窗格中的字段
数据分析师在对数据进行处理时“数据”窗格里面有很多处理数据的功能,CPDA为您讲解怎样整理数据窗格,对于分组文件夹中的字段进行整理,“分组依据”选项仅适用于关系数据源,不适用于多维(多维数据集)数据源,这里CPDA讲到怎样在“数据”窗格中对字段进行排序的方法,这里CPDA数据分析师培训课程中将讲到可以按以下选项之一进行排序的方法,数据分析怎样重命名字段,我们什么情况下要恢复为默认字段名称。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-04-06
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遗忘在角落里的数据库-Access
说起数据库,大家反应肯定是Mysql,Oracle,Mssqlserver等,这些都是比较常见的数据库,其实在数据库里面还有一位被大家遗忘的小兄弟,那就是Access数据库。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:史金乐 / 时间:2020-04-06