資料分析 各類運用小計

2021-10-03 15:22:01 字數 643 閱讀 1593

1.numpy 數值計算

2.pandas python資料分析

3.matplotlib + seaborn + pyechars + bokeh 資料視覺化

每天的資料分析結果,以自動化email的形式傳送到郵箱

web展示的api

4.scikit-learning 資料探勘 dask(分布式cpu計算) pymars(gpu的numpy、pandas、sklearn)

knn 距離分類,距離平均回歸(預先計算)

lrg 基於積分的

logistic 風控模型、流失預警

cart 分類回歸樹

rfc 隨機森林 分類

gdbt 梯度提公升樹 回歸

cluster

kmens 距離 輔助打標籤

dbscan 密度 異常值檢測

scalar 標量化

minmax

standed

gridsearchcv 網格搜尋和交叉驗證 模型超引數優化

bayes 文字分類

5.tensorflow (gpu、分布式gpu、分布式gpu+cpu平行計算)

conv 分類

資料分析及運用(一)

資料字典 常用需求分析方法 1.功能分析法 問題空間對映到功能和子功能上,定義功能分解成子功能,定義功能之間的藉口 2.資料流法 就是所謂的結構化方法,動態跟蹤資料流動 3.資訊建模 問題空間直接對映成模型物件 4.物件導向法 把抽象事物例項化。流程圖分析 一 流程圖識別 1.圓角矩形表示 開始 與...

python實戰運用 Python資料分析實戰應用

為什麼學python 重要 資料分析是職業技能必備,python是大資料分析 趨勢 python是目前非常火的程式語言,使用人多 好學 學習簡單,容易上手,使用靈活,可擴充套件強 講師介紹 林老師211 計算機研究生畢業 精通python等資料分析挖掘工具 負責全球python深度演算法研究 資深資...

零售行業資料分析運用

隨著移動網際網路十年紅利期的結束,線上流量成本越來越貴,許多企業紛紛將目光又從線上業務轉移至線下,傳統零售行業面臨著激烈的競爭,而以往的粗獷式運營,已不能滿足現階段市場環境及商業競爭的要求,精細化運營勢在必行。在此背景下,運用計算機及網際網路技術為企業進行數位化 智慧型化賦能是所有企業都必須考慮的問...