如下： 在实际场景中，数据可能不完全符合正态分布，因此需要对数据进行检验，验证是否符合正态分布。 ...

在数据探索工作中，作为数据特征分析的角度，对比分析、统计量分析同样是发掘数据间关系与数据特征的重要渠道。 1 对比分析 对比分析是指把两个相互联系的指标进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢等，主要强调各角度的“比较”。 对比分析主要有以下两种形式 ...

数据特征分析与数据质量分析一道构成数据探索的两方面工作，在前文中介绍过关于数据质量分析的概况，本文将对数据特征分析作简介，并着重于分布分析的角度，相比于数据质量分析，数据特征分析更注重于找寻数据间的关系。 数据特征分析包括以下几个分析角度： 1、分布分析 2、对比分析 3、统计量分析 4、帕累托 ...

对数据进行质量分析以后，接下来可通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行数据的特征分析。 主要通过分布分析、对比分析、统计量分析、周期性分析、贡献度分析、相关性分析等角度进行展开。 2.1 分布分析 分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型。对于定性数据，可用饼形图和条形图直观的现实 ...

一、要解决的问题 问题：常常一些单位或组织召开会议时需要录入会议记录，我们需要通过机器学习对用户输入的文本内容进行自动评判，合格或不合格。（同样的问题还类似垃圾短信检测、工作日志质量分析等。） 处理思路：我们人工对现有会议记录进行评判，标记合格或不合格，通过对这些记录的学习形成模型，学习算法 ...

描述 本文归纳数据清洗后到建模前的工作内容。随着阅读量和工作经验的增加慢慢扩充积累 在数据清洗结束后，要着手分析各项特征，进行筛选建模。特征的分析和筛选是建模工作中最繁杂、工作量最高的环节。 在sklearn的apifeature_selection中有很多通识方法，此外在部分模型 ...

基础分析概述 几个基础分析思路： 分布分析 对比分析 统计分析 帕累托分析 正态性检测 相关性分析 分布分析 分布分析是研究数据的分布特征和分布类型，分定量数据、定性数据区分基本统计 ...

分为四个阶段：收集数据、分析数据、打标签、解决方案 收集数据和分析数据都是对信息的操作，所以可以归纳为： 信息->标签->方案 信息：收集、抽离、行为分析， 标签：打标签：码农、抠门、收入高 方案：优化产品、运营方案，比如依据上面的标签信息可以知道这是一个高收入却抠门的码农 ...