独家 | 一文读懂R中的探索性数据分析(附R代码)

探索性数据分析(EDA)是数据项目的第一步。我们将创建一个代码模板来实现这一功能。 简介 EDA由单变量(1个变量)和双变量(2个变量)分析组成。在这篇文章中,我们将回顾一些我们在案例分析中使用的功能:  ●  第1步:取得并了解数据; ● &nbs...

带你和Python与R一起玩转数据科学: 探索性数据分析

内容简介 本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。本文先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)。 探索性数据分析发生在数据收集和数据清理之后,而在数据建模和分析结果可视化展现之前。然而,这是一个可反复...

实时数据分析:使用Flink实时发现最热Github项目

1 课时 |
404 人已学 |
免费

日志服务 SLS 可观测数据分析平台介绍

1 课时 |
135 人已学 |
免费

Quick BI在业务数据分析中的实战应用

5 课时 |
851 人已学 |
免费
开发者课程背景图

数据科学的原理与技巧 五、探索性数据分析

五、探索性数据分析 原文:DS-100/textbook/notebooks/ch05 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 探索性数据分析是一种态度,一种灵活的状态,一种寻找那些我们认为不存在和存在的东西的心愿。 John Tukey 在探索性数据分析(EDA),也...

DC学院学习笔记(十三):探索性数据分析实践

还是用iris数据集举例,一起来完成对它的探索性数据分析吧!(也就是画个图,瞅瞅长的啥样子) import pandas iris = pandas.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iri...

TIC大咖说| GrowingIO张溪梦:探索数据分析如何驱动企业精益增长

由于业务具有高度互补性,GrowingIO在创立之初就与UCloud建立了合作伙伴关系,经过几年的发展,这种互动的协同效应带来了双赢的良好局面。 3月29日,Think In Cloud 2017大会将在北京国贸三期拉开帷幕,在这场云计算行业盛会上,GrowingIO创始人兼CEO张溪梦将就"数据分...

《Scala机器学习》一一第1章 探索数据分析

**第1章探索数据分析**在本书深入研究复杂的数据分析方法之前,先来关注一些基本的数据探索任务,这些任务几乎会占据数据科学家80%~90%的工作时间。据估计,每年仅仅是数据准备、清洗、转换和数据聚合就有440亿美元的产值(Data Preparation in the Big Data Era by...

硅谷资深数据科学家教你认清探索性数据分析(EDA)的价值

从外表来看,数据科学通常被认为完全是由高等统计学和机器学习技术组成。然而,另一个重要组成部分往往被低估或遗忘:探索性数据分析(EDA)。EDA指对已有的数据(特别是调查或观察得来的原始数据)在尽量少的先验假定下进行探索,通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法...

硅谷资深数据科学家教你认清探索性数据分析(EDA)的价值

首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/73880 更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍 Chloe Mawer:硅谷资深数据科学家,具有地球物理学和水文学的学习背景,精通利用数据进行预测以及提供有价值的见解...

《数据驱动安全:数据安全分析、可视化和仪表盘》一1.3.2 探索性数据分析

本节书摘来华章计算机《数据驱动安全:数据安全分析、可视化和仪表盘》一书中的第1章 ,第1.3.2节,[美]杰·雅克布(Jay Jacobs)鲍布·鲁迪斯(Bob Rudis) 著 薛杰 王占一 张卓 胡开勇 蒋梦飏 赵爽 译, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.3.2 探索...

硅谷资深数据科学家教你认清探索性数据分析(EDA)的价值

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍 Chloe Mawer:硅谷资深数据科学家,具有地球物理学和水文学的学习背景,精通利用数据进行预测以及提供有价值的见解;她的学术研究和工程经验使她能够解决新问题,创造实用、有效的解决方案。 领英...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

社区圈子

友盟+
友盟+
友盟+,国内领先的第三方全域数据智能服务商。以“数据智能,驱动业务增长”为使命,基于卓越的技术与算法能力,结合实时更新的全域数据资源,覆盖191个行业分类、输出300+应用或行业的分析指标,通过AI赋能的一站式互联网数据产品与服务体系,帮助企业实现深度用户洞察、实时业务决策和持续业务增长。 截至2019年6月已累计为180万移动应用和815万家网站提供近九年的专业数据服务典型客户包括:中国移动、CCTV、人民日报客户端、今日头条、飞常准、喜马拉雅、唱吧、美拍、斗鱼、智慧树等。
20+人已加入
加入
相关电子书
更多
SAS数据分析开发之道:软件质量的维度
用SQL做数据分析
基于英特尔®FPGA的数据分析可重构加速
立即下载 立即下载 立即下载