使用高斯混合模型拆分多模态分布
本文介绍如何使用高斯混合模型将一维多模态分布拆分为多个分布。
不同数据类型的相关性分析总结
在进行数据建模之前，我们一般会进行数据探索和描述性分析，发现数据规律及数据之间的相关性，本文主要从检验方法和可视化图形两个方面对不同数据类型的相关性分析方法进行总结，以加强对数据的了解和认识，为建模打下基础。
数据仓库建设指导说明
元数据可以包括以下内容：数据定义描述数据的结构、格式、模式和约束条件。例如，数据表、字段、数据类型、主键、外键等。数据源和来源：记录数据的来源和数据源的信息，包括数据提供方、数据采集方式、数据传输协议等。数据质量指标：定义和记录数据质量指标和标准，例如数据准确性、完整性、一致性、时效性等。数据变动历
《数据挖掘》学堂在线【第一章：概述】习题答案参考与解析
《数据挖掘》慕课MOOC学堂在线【第一章：概述】课后作业习题答案参考与解析
数据分析及治理工程师
企业的信息化建设需要数据，那么数据是很重要的，数据分析的目的在于为业务服务，而为了更好的达成这一目的。对于元数据的采集和主数据的分析，以及数据标准的制定，和数据质量的保证是非常重要的。
Python中进行特征重要性分析的9个常用方法
特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。
详解4种类型的爬虫技术
获得初始的URL地址之后，需要先爬取对应URL地址中的网页，接着将网页存储到原始数据库中，并且在爬取网页的同时，发现新的URL地址，并且将已爬取的URL地址存放到一个URL列表中，用于去重及判断爬取的进程。详情请参见图2-5中的右下子图。通用爬虫技术的应用有着不同的爬取策略，其中的广度优先策略以及深
第19届高级数据挖掘与应用国际会议（ADMA‘23）
该会议旨在汇集来自世界各地的数据挖掘专家，并为数据挖掘领域的原创研究成果提供一个领先的国际论坛，包括应用、算法、软件和系统，以及具有潜力的应用领域，如社交网络挖掘、智能交通、金融科技、智能制造、智能手机、生物医学科学、绿色计算等。第19届国际高级数据挖掘和应用会议（ADMA'23）的工业和从业者论文
交通运输安全大数据分析解决方案
当前运输市场竞争激烈，道路运输企业受传统经营观念影响，企业管理者安全意识淡薄，从业人员规范化、流程化的管理水平较低，导致制度规范在落实过程中未能有效监督与管理，执行过程中出现较严重的偏差，其营运车辆在运营过程中存在较大的安全隐患。
spss时间序列预测
确定后，可能输出的没有预测数据，也可能输出差异大的预测数据， 需注意，将方法这里多尝试几次，做切换，从专家切到ARIMA，从ARIMA切到专家，调整季节值等，多调试几次，就能输出预测数据。保存：这里需注意变量名前缀，预测需以字母开头。分析-时间序列预测-创建传统模型；方法：ARIMA，条件：000。
数据挖掘十大算法之Apriori算法
文章目录1. “啤酒与尿布”的案例2. Aprior算法核心术语事物集记录(事务)项目(项)项目集(项集)K项集支持度(Support)置信度(Confidence)最小支持度(min_support)最小置信度(min_confidence)提升度频繁K项（目）集候选K项（目）集3. Aprior
数据分析4--相关分析
数据分析中如何探究两个或者多个变量之间的相关性？注意⚠️相关性并不等于因果性，因此基于相关性，数据分析师还会开展一系列的因果性分析。相关性分析是数据分析中较为常用的方法，数据分析师在日常工作中经常会使用该方法。举个例子，对于游戏用户留存分析来说，数据分析师会去探讨用户在线时长、好友组队、比赛场次等多
什么是 API 安全？学习如何防止攻击和保护数据
API 安全是指保护 API 免受恶意攻击和滥用的安全措施。认证和授权：API 需要对请求进行身份验证和授权，以确保只有授权用户才能访问受保护的资源。加密和传输安全：API 通常需要使用 SSL/TLS 或其他加密协议，以确保请求和响应数据在传输过程中得到保护。输入验证和防止注入攻击：API 需要对
pandas分组与聚合groupby()函数详解
groupby分组与聚合、分层索引、设置是否包含NaN、排除组键，星巴克零售店铺数据下载，星巴克零售店铺directory.csv数据获取，groupby用法详解，pandas分组与聚合，groupby如何使用
7.Python数据分析项目之银行客户流失分析
银行客户流失分析
Pandas DataFrame 数据存储格式比较
Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。
多模态推荐系统综述
多模态推荐综述
15个基本且常用Pandas代码片段
以上这15个Pandas代码片段是我们日常最常用的数据操作和分析操作。熟练的掌握它，并将它们合并到工作流程中，可以提高处理和探索数据集的效率和效果。
【ArcGIS微课1000例】0073：ArcGIS探索性回归分析案例
探索性回归”工具会对输入的候选解释变量的所有可能组合进行评估，以便根据用户所指定的指标来查找能够最好地对因变量做出解释的 OLS 模型。工具还会生成一个可选表，该表包括所有满足最大系数 p 值边界和方差膨胀因子 (VIF) 值条件的模型。解释探索性回归结果中提供了报表元素和表的完整解释。工具使用的是
使用Puppeteer提升社交媒体数据分析的精度和效果
在本文中，我们将介绍如何使用Puppeteer这个强大的Node.js库来进行社交媒体数据抓取和分析。生成网页截图或PDF文件模拟用户操作，如点击、输入、滚动等捕获网页上的元素，如文本、图片、链接等监听网页上的事件，如网络请求、响应、错误等评估网页上的JavaScript代码可以处理动态渲染的网页，
