如下： 在實際場景中，數據可能不完全符合正態分布，因此需要對數據進行檢驗，驗證是否符合正態分布。 ...

在數據探索工作中，作為數據特征分析的角度，對比分析、統計量分析同樣是發掘數據間關系與數據特征的重要渠道。 1 對比分析 對比分析是指把兩個相互聯系的指標進行比較，從數量上展示和說明研究對象規模的大小，水平的高低，速度的快慢等，主要強調各角度的“比較”。 對比分析主要有以下兩種形式 ...

數據特征分析與數據質量分析一道構成數據探索的兩方面工作，在前文中介紹過關於數據質量分析的概況，本文將對數據特征分析作簡介，並着重於分布分析的角度，相比於數據質量分析，數據特征分析更注重於找尋數據間的關系。 數據特征分析包括以下幾個分析角度： 1、分布分析 2、對比分析 3、統計量分析 4、帕累托 ...

對數據進行質量分析以后，接下來可通過繪制圖表、計算某些特征量等手段進行數據的特征分析。 主要通過分布分析、對比分析、統計量分析、周期性分析、貢獻度分析、相關性分析等角度進行展開。 2.1 分布分析 分布分析能揭示數據的分布特征和分布類型。對於定性數據，可用餅形圖和條形圖直觀的現實 ...

一、要解決的問題 問題：常常一些單位或組織召開會議時需要錄入會議記錄，我們需要通過機器學習對用戶輸入的文本內容進行自動評判，合格或不合格。（同樣的問題還類似垃圾短信檢測、工作日志質量分析等。） 處理思路：我們人工對現有會議記錄進行評判，標記合格或不合格，通過對這些記錄的學習形成模型，學習算法 ...

描述 本文歸納數據清洗后到建模前的工作內容。隨着閱讀量和工作經驗的增加慢慢擴充積累 在數據清洗結束后，要着手分析各項特征，進行篩選建模。特征的分析和篩選是建模工作中最繁雜、工作量最高的環節。 在sklearn的apifeature_selection中有很多通識方法，此外在部分模型 ...

基礎分析概述 幾個基礎分析思路： 分布分析 對比分析 統計分析 帕累托分析 正態性檢測 相關性分析 分布分析 分布分析是研究數據的分布特征和分布類型，分定量數據、定性數據區分基本統計 ...

分為四個階段：收集數據、分析數據、打標簽、解決方案 收集數據和分析數據都是對信息的操作，所以可以歸納為： 信息->標簽->方案 信息：收集、抽離、行為分析， 標簽：打標簽：碼農、摳門、收入高 方案：優化產品、運營方案，比如依據上面的標簽信息可以知道這是一個高收入卻摳門的碼農 ...