六大类分析方法概要说明 　　要使各种结构化的、非结构化的、海量的数据实现标准化、信息化，能够提供业务绩效评估、业务决策支持等要求，我们首先需要进行数据分析。这里笔者整理出了一套针对不同数据分析对象所采用的6大类分析方法，每类里面包含各种小方法。常见的六大类分析方法主要包含:分解主体分析、钻取分析 ...

前言 基于硬件成本的不断降低、内存计算的不断成熟和企业业务管理系统应用的不断深入，流程驱动管理逐渐满足不了企业日新月异的发展需求，数据驱动管理越来越得到企业的青睐。企业需要能承载海量数据的高性能数据中心，无论企业应用了什么样的业务管理系统，真正帮助企业经营者做出决策的是数据。 六大类分析方法 ...

关于fmri数据分析的两大类，四种方法： 数据驱动： tca：其实这种方法，主要是提取时间维的特征。如果用它来进行数据的分析，则必须要利用其他的数据方法，比如结合ICA。 ica：作为pca的一般化实现。是一种结构化的方法，就像和小波、傅立叶类似。只不过，比他们要更一般化 ...

R表达式中常用的符号 残差（Residuals） 残差是真实值与预测值之间的差，五个分位的值越小模型越精确 系数项与截距项（Coefficients & Intercept）和P值指标 残差标准误（Residual standard error） 残差的标准误差，越小 ...

数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1. 分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够 ...

对于那些对数据，数据分析或数据科学感兴趣的人，提供一份可以利用业余时间完成的数据科学项目清单，一共14个！ 项目分为三种类型： 可视化项目 探索性数据分析（EDA）项目 预测建模 可视化项目 最容易上手的就是数据可视化， 以下3个数据集可以用于创建一些 ...

授权，非商业转载请注明出处。 数据分析模型比较多，这里介绍互联网平台最常用、也最实 ...

目录 一、什么是商业智能 二、什么是数据仓库 三、什么是数据挖掘 四、数据挖掘的数学基础 五、数据挖掘的十大算法 六、什么是数据可视化 七、什么是用户画像 八、什么是埋点 九、数据采集都有哪些方式 十、什么是数据清洗 十一 ...