【Python】Python商业公司贸易业务数据分析可视化(数据+源码)【独一无二】
博__主:米码收割机 技__能:C++/Python语言 公众号:测试开发自动化【获取源码+商业合作】 荣__誉:阿里云博客专家博主、51CTO技术博主 专__注:专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。 ...
![【Python】Python商业公司贸易业务数据分析可视化(数据+源码)【独一无二】](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/7gxs75vjywd2y_fb9882eabe2942ed934b342e81cbab9e.jpeg)
【Python】Python商业公司贸易业务数据分析可视化(数据+源码)【独一无二】
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知识分享-商业数据分析业务全流程
以往做了很多期数据分析的案例项目,今天简单总结一下在如今商业领域的数据分析业务全流程步骤,希望对学习数据分析的小伙伴有所帮助。商业数据分析总体分为三个阶段、六个步骤。三个阶段:构建问题分析、解决问题传达结果并行动六个步骤:识别问题总结发现建模收集数据分析数据传达结果并行动 阶段一在第一阶段构建问题这,常用的模型为SCQ模型,Situation情景、Complication矛盾、Question问....
瓴羊与香港职业训练局签署谅解备忘录,携手培育新一代商业数据分析人才
双方签署谅解备忘录为培育新一代的商业数据分析人才,瓴羊(7月18日)与香港职业训练局(VTC)达成合作并签署谅解备忘录,双方将共同帮助VTC学员提升数据分析与应用能力,以进一步为香港企业和社会的数字化转型赋能。VTC作为瓴羊在香港的重要合作伙伴,双方将完成商业数据分析英文教材的编撰及翻译,教材中将融入市场发展趋势课程设计,并结合瓴羊服务阿里巴巴集团电商平台客户的最佳实践,帮助学员全面掌握商业数据....
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数据分析需求转型与商业模式重构
这是我第二次见Teradata天睿公司营销与业务拓展副总裁Mikael Bisgaard-Bohr,他一上来就迫不及待地和我分享了最近发生在他女儿身上的一件趣事。作为社交达人的女儿活跃在各大社交网站,有一天她看到Facebook的财报,不禁产生疑问,为什么提供免费服务还可以赚钱? Mikael为女儿解释了Facebook是如何利用用户数据赚钱,女儿马上意识到未来在社交网站上上传数据需要更谨慎。这....
【数据分析】从零开始带你了解商业数据分析模型——深度学习之多层感知器(下)
从上一个章节的介绍中,我们主要了解深度学习(特指多层感知器)的一些基本情况,以及它背后复杂的计算过程。 参数学习的每一次迭代,都会消耗巨大的运算资源和时间。因此本篇我们来谈谈如何选择合适的超参数来加速模型的学习过程。 **1 多层感知器的建模优化** 在机器学习的上下文中,模型超参数指的是在建模学习过程之前即预设好的参数。他们不是通过训练得到的参数数据。 常见的超参数有:模型迭代循环次数、学习.....
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【数据分析】从零开始带你了解商业数据分析模型——深度学习之多层感知器(上)
01 摘要 深度学习可以看作是机器学习领域中的一个前沿分支。现如今,深度学习在图像处理、自然语言处理、搜索技术、数据挖掘等领域都取得了不菲的成果。 简单来说,目前几乎所有的深度学习模型都可以用下图的模式总结。模型的最前面一层是输入层,代表了模型的输入(自变量)数据。模式的最后是一个输出层,代表了模型的输出(因变量)数据。中间包含一个或多个隐藏层,代表了模型中间训练过程的每一步的逐步结果。 笔者根....
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从零开始带你了解商业数据分析模型——2.逻辑回归模型
摘要在上一篇文章里,我们着重讲解了线性回归。既如何探索不同的影响因素(或自变量)与一个连续型变量的的线性关系。但在现实生活中,我们关心的往往是分类型的问题。比如生物学家会去探究不同的生活习惯和遗传基因是否会导致相应的癌症,比如汽车厂商会去探究不同的驾驶行为和行驶路况是否会导致汽车的部件提前损坏,再比如银行信贷部会去探究不同的客户背景和历史还款情况是否会导致借贷人下次逾期还款。类似的分类决策型问题....
从零开始带你了解商业数据分析模型——线性回归模型实践演练
1. 如何在Altair KnowledgeStudio平台应用线性回归 1.1 为什么选择Altair KnowledgeStudio平台 绝大多数的数据分析项目都是遵照着CRISP-DM的行业标准流程 (详情可见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/107757240)。市面上常见的开源或商业数据分析软件大多需要从业人员掌握一定编程知识,且需要大量时间来编写代码并调试。....
从零开始带你了解商业数据分析模型——线性回归模型理论介绍
本文我们将分为两篇文章,分别是线性回归模型理论介绍和线性回归模型实践演练。 摘要随着数据导向型决策、数据科学、大数据分析等话题日益火热,各行各业都开始关注数据分析这个课题。数字化转型成了很多企业在未来十年的重大举措。企业如何利用现有庞大的数据辅助决策,以及通过数据分析帮助企业盈利或削减开支成了越来越多部门关注的难题。 除了上述提到的行业内部的业务理解,从业人士对数据科学技术细节的理解,对数据建模....
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