探索性分析

客户特征聚类分析案例探索性分析与群集研究

在这个聚类分析案例中，我们深入研究了客户特征的聚类效果，并进行了详细的探索性分析。通过分析客户群体的不同特征，我们揭示了隐藏在数据背后的有价值见解。

数据挖掘 2 2024-07-16

SPSS统计软件操作指南：探索性分析Explore过程

探索性分析（Explore过程）允许用户对变量执行深入描述性统计分析。它提供有关数据特征的文字和图形描述，包括异常值检测、描述性统计和正态性检验。

统计分析 3 2024-05-20

浙大关于大数据的探索性选择方法讲解

探索性选择方法（td）涉及到2d个可能的子集。t逐步向前选择，从空属性集开始，选择原属性集中最好的属性，并将其添加到该集合中，重复该步骤。t逐步向后删除，从整个属性集开始，每一步都删除当前属性集中的最坏属性。t向前选择和向后删除相结合，每一步选择一个最好的属性，并删除一个最坏的属性。可以使用临界值来确定上述三种方法的结束条件。t最终形成归纳树。

Memcached 2 2024-07-31

探索性数据分析：西尼罗河病毒爆发分析和标准化考试参与率下降研究

探索性数据分析（EDA）用于识别可提高大学理事会考试参与率的关键指标。 分析 Kaggle 数据集，详细探讨西尼罗河病毒及其症状和传播方式。

统计分析 4 2024-05-19

基于Solr的HBase检索性能优化研究

深入探讨利用Solr提升HBase检索效率的策略。HBase作为一种高效的NoSQL数据库，在处理海量数据时展现出巨大优势，但其原生检索功能相对薄弱。Solr作为一款成熟的搜索引擎，能够有效弥补HBase在全文检索方面的不足。文章将详细阐述Solr与HBase的集成方法，并通过实际案例分析Solr如何提升HBase检索性能。

Hbase 4 2024-06-11

NLP分析技术探索

NLP分析技术是自然语言处理中的关键部分，通过深入研究和实践，揭示了语言数据背后的深层次信息。

算法与数据结构 2 2024-07-17

MATLAB 数据探索分析代码

MATLAB 数据探索分析代码，用于识别和分析数据趋势、模式和异常值，是研究人员和数据科学家宝贵的工具。

数据挖掘 3 2024-05-01

探索数据奥秘：聚类分析算法

聚类分析算法是数据挖掘领域中的一大利器，它能够将数据集中相似的数据点归类到一起，形成不同的簇。 想象一下，你拥有大量的客户数据，通过聚类分析，你可以将客户分成不同的群体，例如高消费群体、潜在客户群体等等。这种分类方法可以帮助企业更好地理解客户需求，制定更有针对性的营销策略。 聚类分析算法种类繁多，例如 K-Means 算法、DBSCAN 算法等等，每种算法都有其独特的优势和适用场景。选择合适的算法取决于数据的特点和分析目标。

数据挖掘 4 2024-05-15

Oracle分析函数的深度探索

学习ORACLE进阶中SQL的非常有价值的资源，特别适合中级读者，深入理解Oracle分析函数的运作方式和应用场景。

Oracle 2 2024-07-27

探索数据奥秘：SPSS分析指南

SPSS分析指南 这份指南将深入探讨SPSS的强大功能，助您揭开数据背后的故事： 数据准备与管理: 从数据导入、清洗到转换，SPSS提供全方位工具，确保您的数据准确可靠。 描述性统计: 通过图表、表格和统计指标，深入了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度。 推论统计: 利用假设检验、回归分析等方法，探索变量间的关系，并进行预测和推断。 高级分析: SPSS还提供因子分析、聚类分析等高级功能，帮助您发现数据中的隐藏模式和结构。 无论您是数据分析新手还是经验丰富的研究人员，SPSS都能成为您探索数据世界的得力助手。

MySQL 4 2024-04-30