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如何选择最适合的大数据分析软件?
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品,的确是件难事,因为很多工具具有相似的特征和功能。此外,有些工具的差异是非常细微的。所以,关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度,重点考虑如何在易用性、算法复杂
知与谁同
7年前
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《Python数据分析与挖掘实战》一1.5 常用的数据挖掘建模工具
本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第1章,第1.5节,作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.5 常用的数据挖掘建模工具 数据挖掘是一个反复探索的过程,只有将数据挖掘工具提供
华章计算机
7年前
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2017数据科学职位报告:R超过SAS
文章讲的是2017数据科学职位报告:R超过SAS,招聘广告的数量能一定程度上反应每一种软件的流行程度,并从中预测出哪一种在将来会更加流行。本文作者以美国最大的招聘网站Indeed.com为统计平台,通过对某一天数据科学职位的招聘数量进行统计分析,得出数据科学软
青衫无名
7年前
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工欲善其事必先利其器(大数据分析工具集)
大数据时代需要大数据挖掘,我习惯把大数据分成四个领域:数据科学、网络科学、空间地理科学和可视化技术; 最近的主要兴趣在空间地理领域,学习如何获取POI,Polygon,经纬度,空间匹配算法和可视化,一个全新领域有带来诸多大数据分析工具的思考和整合。 恰巧看到一
知与谁同
7年前
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2017数据科学职位报告:R超过SAS,但仍不如Python
更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud Bob Muenchen 《R for SAS and SPSS Users》的作者,r4stats.com(分析数据科学软件趋势、帮助人们学习R语言的一家网站)的创办者;同时也是
【方向】
7年前
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数据科学工具包(万余字介绍几百种工具,经典收藏版!)
本文简介:数据科学家的常用工具与基本思路,数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述,包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种,几十个大类,部分网址。为数据科学教育和知识分享,提高数据科学人员素质。 数据科学融合了多门学科并且建立在这
小旋风柴进
7年前
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资源总结——七步学习数据挖掘与数据科学
首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/68449 想知道如何学习数据挖掘和数据科学吗?本文概述了七个步骤,指出的资源能让你成为一名数据科学家。 作者为Gregory Piatetsky,是一名数据挖掘与数据科学方面的专家。 以
uncle_ll
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你的大数据项目使用的工具正确吗?
工具/产品/解决方案是数据科学家洞察数据的利器。 KDNuggets网站 对此观点进行了年度调查,来分析数据科学家在用哪些类型的工具,并提供了调查的 匿名原始数据 。 通过主成分析(PCA)法进行降维分析 对所有的工具同时进行关系分析,常规来说,PCA通过对大
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