原创 【數據分析與挖掘實戰】數據探索篇
數據探索1.數據質量分析1.1缺失值分析1.2異常值分析1.3一致性分析2.數據特徵分析2.1分佈分析2.2對比分析2.3統計量分析2.4週期性分析2.5貢獻度分析2.6相關性分析3.數據探索主要工具 1.數據質量分析 在做數據
2019-10-26 01:10:46
原创 【拼多多】數據分析筆試+三面面經
今年投的是拼多多的學霸批，然後走完了整個流程，包括筆試+三次面試，現在在等最終結果。 【筆試】 筆試主要考察SQL，包括留存率問題；多表查詢，join，排名函數等考點之類的。 【一面】 一面面試官，聊了一個小時，電話面試，感覺面試
2019-09-08 23:43:08
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原创 詳解Python3 pandas.merge用法
pandas提供了一組高級的、靈活的、高效的核心函數，能夠輕鬆的將數據規整化。這節主要對pandas合併數據集的merge函數進行詳解，感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧 摘要 數據分析與建模的時候大部分時間在數據準備
2019-09-08 15:13:21
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原创 Python3顯示當前時間、計算時間差及時間加減法示例代碼
這篇文章主要給大家介紹了關於Python3顯示當前時間、計算時間差及時間加減法的相關資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家學習或者使用Python3具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面來一起學習學習吧 摘
2019-09-08 15:13:21
原创 【英語流利說】數據分析師筆試+二面經驗
作爲秋招得第二個offer，並且薪資完全出乎我的意料，因此寫下英語流利說得筆試面試，供來着參考： 【筆試】 筆試主要分爲填空題和問答題，其中填空題主要考一些概率題、SQL、假設檢驗、機器學習基礎；問答題有兩題，第一題是SQL，第二
2019-09-07 23:46:17
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原创 【貝殼】數據分析崗位筆試+四面面經
貝殼是今年秋招得第一個offer，因此回饋網友，記錄一下貝殼得筆試+四面： 【筆試】 筆試是去公司現場面之前，給的一套題目，包括一下幾題： 1.找出數據中的錯誤數據，並給出理由 2.貝殼如果去新的城市擴張，需要看哪些指標 3.聚類
2019-09-07 23:46:17
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原创 【Python爬蟲】爬取企業專利信息
本來是個美好的週末的，但是週五晚上領導給了一個公司名稱的Excel，讓把這些公司的專利信息爬取下來。本文記錄了爬取企業專利信息的心酸過程。碼字不易，喜歡請點贊！！！ 一、找尋目標網頁 在接到這個任務之後，我的內心是拒絕的。但是又
2019-08-02 23:55:41
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原创 【機器學習】十三、一文看懂Bagging和隨機森林算法原理
集成學習主要包括Boosting和Bagging兩大類，本文主要分享第二類Bagging類集成學習，會講解Bagging的原理，以及在Bagging基礎上改進之後的隨機森林(Random Forest，簡稱RF)算法。碼字不易，喜
2019-08-01 00:10:07
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原创 【機器學習】十二、一文看懂支持向量機原理
說明：本文是一篇學習筆記，在看完很多大佬對SVM的講解之後，自己Copy和整理的，僅供學習使用，碼字不易，喜歡請點贊！！！ 一、SVM簡介 支持向量機，英文名Support Vector Machine，因此簡稱SVM。SVM是
2019-07-31 01:12:17
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原创 【HQL】Hive SQL查詢使用中文別名
使用反單引號–Tab鍵上面的鍵即可，eg： select max(company_times) as `公司申請次數` from tableA
2019-07-31 01:12:05
原创 【機器學習】九、決策樹從ID3到C4.5的原理和實踐
一文詳解，決策樹從ID3算法到C4.5算法背後原理。碼字不易，喜歡請點贊，謝謝！！！ 一、前言 決策樹算法作爲數據挖掘十大經典算法之一，其實已經在日常編程中，被我們使用到了。比如，我們平時寫代碼的判斷語句if−elseif-el
2019-07-31 01:12:05
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原创 【機器學習】十一、學習向量量化算法原理
一文詳解，原型聚類只學習向量量化算法背後原理。碼字不易，喜歡請點贊，謝謝！！！ 一、學習向量量化簡介 前面的文章中，介紹過k-means和層次聚類這兩種聚類方法，今天介紹一種新的聚類算法，即學習向量量化(Learning Vec
2019-07-31 01:12:05
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原创 【機器學習】十、分類和迴歸樹CART原理
一文詳解，分類和迴歸樹算法背後原理。碼字不易，喜歡請點贊，謝謝！！！ 一、前言 分類和迴歸樹(Classification And Regression Trees)，簡稱CART，是1984年提出來的既可用於分類，又可用於迴歸
2019-07-31 01:12:05
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原创 A/B test流程
確立優化目標 首先要做的，就是確立想要優化的“目標”。在這個過程中，我們建議大家一定要設立“可量化的、可以落實到某一個具體功能點的、可實施的小目標”。舉例來說，如果一個目標不好直接量化，例如“將用戶滿意度提升15%”，那麼就不好
2019-07-31 01:12:05