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包含本视频的课程:
CART案例-分类树构建及预测
此案例深入探讨了分类回归树(CRT)在机器学习领域的应用,重点在于如何构建分类树并进行数据预测。视频展示了如何使用R语言中的RPART包构建决策树,并且通过app点pop包进行决策树的可视化。示例中,以iris数据集进行分类,利用花瓣长度和宽度来预测花的种类。讲解包含了模型的构建过程、决策树的节点解读、数据的拆分以及如何对新数据进行预测,最终得出预测分类。适合对数据科学和机器学习模型构建及预测有兴趣的学习者,尤其适合R语言用户和对分类回归树模型感兴趣的研究人员。
线性回归模型lm函数详解及简单线性回归案例演示
本视频讨论了线性模型(LM)的构建,涉及LM函数的使用和各种预测变量间的交互,包括解释如何设定响应变量和自变量、变量之间的加法与交互作用(如冒号表示交互项,星号代表所有交互,点号表示包含所有变量)。视频还介绍了模型系数的解释,如截距项、回归系数和P值,并说明了如何判断系数的显著性。此外,讲述了二平方和的意义,表示模型能解释的方差比例,以及如何使用特定函数对模型进行诊断和预测。内容适宜于对线性模型构建有一定基础的数据科学家、统计分析师、经济学家或任何有兴趣掌握回归分析方法的专业人士。
数据随机抽样-sample函数详解
视频介绍了数据处理中一种常见的技术——数据抽样,特别是在R语言环境下运用sample函数来执行有放回与不放回抽样的操作。示例中提到不放回抽样每次抽取的样本都是独立的,而有放回抽样允许样本重复出现。视频还讲解了在样本数量限制条件下,必须使用有放回抽样的情况。进一步,解释了如何实现类别间比例稳定的随机抽样,保持原数据集中类别比例不变。这些内容尤其对数据科学家、R语言开发者、数据分析师以及涉及大数据处理的研究者有极大帮助。
Python爬虫:Requests库的基本用法
本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库,在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库,以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中,还包含了HTTP状态码的讲解,状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性,在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外,视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示,旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。
Python处理Excel数据:什么是模块、包、库
本次课程内容涉及Python语言在进行Excel数据读写时的基础知识,包括模块、包、库等概念的讲解。学员将理解模块(.py文件)、包(包含__init__.py文件的文件夹),以及库(模块和包的集合)之间的区别和联系。重点介绍了Python的强大功能,包括内置的标准库以及可以自定义或利用第三方库来扩展能力。整节课的重点是帮助学员掌握Python处理Excel数据的能力,为后续实际操作打好理论基础。适合对自动化办公感兴趣或需要在项目中进行数据处理的技术人员学习。
什么是Power Pivot
课程针对Power Pivot在Excel中的应用进行深入讲解,揭示它如何颠覆传统数据分析思维。Power Pivot将数据透视表功能增强,并依赖内存实现大规模数据存储,有效提高数据处理性能。通过结构化方式存储数据,配合DAX公式,增加了数据分析的维度和深度,从而支持复杂报表和可视化图表的生成。此外,课程分为基础知识、核心技术、常见函数以及实际应用四个部分,不仅提供界面功能讲解,还强调了手动编写公式的重要性。同时,明确区分了Power Pivot与Power Query各自的功能定位,指导学员根据数据状态选择合适的工具进行分析或整理。
大数据架构与生态圈01
视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段,其中大数据1.0时代遍及2006-2009年,以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术(如HDFS、MapReduce、HBase)为标志,主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年,以Spark为主流计算引擎,着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始,注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题,推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构,并且强调技术的持续更新与业务适配性。
我国大数据水平处于什么阶段?
中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战,尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段,对大数据价值认识不足,相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片;计算管理中虚拟化产品国产化程度低;分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全,增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。