结果画出的图如上面所示。 主要步骤为： 第一：从原始数据中随机性的抽取数据，然后进行数据探索分析数据，数据探索分析包括： 1.数据清洗 2.缺失值处理 3.数据变换 第二：建模样本数据 1.模型训练 2.模型评价 第三：预处理后诊断数据 第四：自动诊断 第五：根据诊断结果进行模型的优化与重构 最后， ...
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2016-09-08 12:46:50
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加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘：http://open.163.com/special/opencourse/learningfromdata.html 机器学习：那些具体的算法，得到精确模型，统行学家又称为统计学习 数据挖掘：数据库，数据清洗，数据可视化 深度学习：在图像，语音，富媒体取得 ...
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2016-09-06 01:04:00
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在某大型公司做大数据四年多，一直在大数据门口转悠，感觉自己从未迈进去过这个大门。 数据清洗，降低二次开发成本，将传输的速度达到极致，同时做到不丢数据。说起来简单，但是放在四年前，从0做到1还是很不简单的。java、javascipt，tomcat，SSH，Hadoop，Mapreduce，spark ...
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2016-08-30 01:50:56
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http://tech.meituan.com/machinelearning-data-feature-process.html （转） 背景 随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅能给美团业务 ...
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2016-08-27 21:59:43
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1.简介 在我们数据分析的实际应用中，我们可能会花费大量的时间在数据清洗上，而如果使用 R 里面自带的一些函数（base 包的 transform 等），可能会觉得力不从心，或者不是很人性化。好在我们有其他选择。这里我们介绍 dplyr 包。 首先加载包： 单表操作函数（one table verb ...
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2016-08-18 00:42:49
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按照我做项目的经验，来了项目，首先是分析项目的目的和需求，了解这个项目属于什么问题，要达到什么效果。然后提取数据，做基本的数据清洗。第三步是特征工程，这个属于脏活累活，需要耗费很大的精力，如果特征工程做的好，那么，后面选择什么算法其实差异不大，反之，不管选择什么算法，效果都不会有突破性的提高。第四步... ...
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2016-08-02 19:11:45
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1、数据分析步骤 2 常用指标：平均数，绝对数与相对数，百分比与百分点，频数与频率，比例与比率，倍数与番数，同比与环比 3 常用数据分析方法论 （1）PEST分析法 （2）5W2H (3) 逻辑树分析法(要素化、框架化 、关联化） （4）4p营销理论 （5）用户行为理论 4、数据处理的内容：数据清洗 ...
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2016-07-29 20:58:59
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