紫枫学姐CDA

在数据科学的广阔领域中，统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域，但两者在理论基础、目标、方法及应用场景上有截然不同的差异。然而，也正因如此，两者的结合可以为数据分析提供无与伦

在数据分析的世界里，“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服，效果不一样。 很多人都听过“货比三家”这句话吧？其实，这句话的核心就是对比分析的原理——通过比较不同对象或时间的表

俗话说的好“文不如表，表不如图”，图的信息传达效率很高，是数据汇报、数据展示的重要手段。好的数据展示不仅需要有图，还要选合适的图、选合适的工具画图（例如能交互的图就比静态图更吸引人）。 图形的选择可以

最近刷到数据分析图书卖了20万册的张俊红大佬视频，他主要讲两点：数据分析岗到底做什么？ 最主要还是去看各家公司的这个招聘要求，把比较头部的互联网公司的招聘要求逐个对比，包括抖音、美团等要求进行提炼总结

当我们只有非常少量的已标记数据，同时有大量未标记数据点时，可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中，基于图算法的半监督学习有Label Propagation和Label Spreading两

一、Label Propagation 基本原理： Label Propagation算法基于图理论。算法首先构建一个图，其中每个节点代表一个数据点，无论是标记的还是未标记的。节点之间的边代表数据点之

一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数，被除数) 3、四舍五入 =ROUND（数字，保留小数位数） 4、取绝对值 =ABS(数字) 5、算术平方根 =SQRT(数字) 6

近年来，随着数据科学的逐步发展，Python语言的使用率也越来越高，不仅可以做数据处理，网页开发，更是数据科学、机器学习、深度学习等从业者的首选语言。 “工欲善其事，必先利其器。” 要做好数据分析，离

每日指标分析是一个复杂而重要的任务，涵盖了从数据收集到问题解决的一整套流程。通过系统化的分析和与时俱进的策略调整，企业能够快速适应市场变化，提升业务表现。本文将详细探讨每日指标分析的工作职责，结合实际