仁怀哪里可以做网站,php mysql做网站,珠海做网站推广公司,深圳市招投标交易中心文章目录 掌握深入挖掘数据本质的方法1. 确定数据类型2. 数据清洗3. 数据可视化4. 探索性数据分析5. 特征工程6. 机器学习算法7. 自然语言处理 #x1f4d5;我是廖志伟#xff0c;一名Java开发工程师、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、51CTO专家博主、阿里云专家博主、清华… 文章目录 掌握深入挖掘数据本质的方法1. 确定数据类型2. 数据清洗3. 数据可视化4. 探索性数据分析5. 特征工程6. 机器学习算法7. 自然语言处理 我是廖志伟一名Java开发工程师、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、51CTO专家博主、阿里云专家博主、清华大学出版社签约作者、产品软文创造者、技术文章评审老师、问卷调查设计师、个人社区创始人、开源项目贡献者。跑过十五公里、徒步爬过衡山、有过三个月减肥20斤的经历、是个喜欢躺平的狠人。 拥有多年一线研发和团队管理经验研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、Spring MVC、SpringCould、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RockerMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。有从0到1的高并发项目经验利用弹性伸缩、负载均衡、报警任务、自启动脚本最高压测过200台机器有着丰富的项目调优经验。 希望各位读者大大多多支持用心写文章的博主现在时代变了信息爆炸酒香也怕巷子深博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热所以赶紧动动你的小手点波关注❤️点波赞点波收藏⭐甚至点波评论✍️都是对博主最好的支持和鼓励 博客主页 我是廖志伟开源项目java_wxid 哔哩哔哩我是廖志伟个人社区幕后大佬个人微信号 SeniorRD 博主的人生感悟和目标 程序开发这条路不能停停下来容易被淘汰掉吃不了自律的苦就要受平庸的罪持续的能力才能带来持续的自信。我本是是一个很普通程序员放在人堆里除了与生俱来的盛世美颜就剩180的大高个了就是我这样的一个人默默写博文也有好多年了。有句老话说的好牛逼之前都是傻逼式的坚持希望自己可以通过大量的作品、时间的积累、个人魅力、运气、时机可以打造属于自己的技术影响力。内心起伏不定我时而激动时而沉思。我希望自己能成为一个综合性人才具备技术、业务和管理方面的精湛技能。我想成为产品架构路线的总设计师团队的指挥者技术团队的中流砥柱企业战略和资本规划的实战专家。这个目标的实现需要不懈的努力和持续的成长但我必须努力追求。因为我知道只有成为这样的人才我才能在职业生涯中不断前进并为企业的发展带来真正的价值。在这个不断变化的时代我必须随时准备好迎接挑战不断学习和探索新的领域才能不断地向前推进。我坚信只要我不断努力我一定会达到自己的目标。 经过多年在CSDN创作上千篇文章的经验积累我已经拥有了不错的写作技巧。同时我还与清华大学出版社签下了四本书籍的合约并将陆续在明年出版。这些书籍包括了基础篇、进阶篇、架构篇的《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》以及《解密程序员的思维密码–沟通、演讲、思考的实践》。具体出版计划会根据实际情况进行调整希望各位读者朋友能够多多支持 阅读前快速浏览目录和章节概览可帮助了解文章结构、内容和作者的重点。了解自己希望从中获得什么样的知识或经验是非常重要的。建议在阅读时做笔记、思考问题、自我提问以加深理解和吸收知识。阅读结束后反思和总结所学内容并尝试应用到现实中有助于深化理解和应用知识。与朋友或同事分享所读内容讨论细节并获得反馈也有助于加深对知识的理解和吸收。 在这个美好的时刻本人不再啰嗦废话现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来我将为大家呈现正文内容。 掌握深入挖掘数据本质的方法
随着数据科学的兴起越来越多的企业和组织开始将数据作为其最重要的资源之一。通过分析和挖掘数据企业可以快速了解市场需求、客户偏好和业务趋势进而制定决策和优化战略。然而数据只有在被深入挖掘并理解其本质后才能发挥其最大价值。本文将介绍一些深入挖掘数据本质的方法。
1. 确定数据类型
在挖掘数据之前首先要确定数据类型。数据类型可以分为定量数据和定性数据。定量数据是可以被测量的数值数据如年龄、身高、重量、销售额等。定性数据则是描述性的如颜色、性别、品牌、分类等。根据不同的数据类型我们需要采用不同的挖掘方法。
2. 数据清洗
数据是人工收集或自动收集的因此不可避免会有噪声和错误。在分析和挖掘数据之前必须进行数据清洗以确保数据的质量和准确性。数据清洗包括删除重复的记录、填充缺失值、纠正错误和排除异常值等。这些步骤可以通过数据可视化、数据建模和机器学习算法等方法来完成。
3. 数据可视化
数据可视化是一种强有力的工具可以帮助我们深入挖掘数据本质。通过数据可视化可以将数据转化为图形化的形式更直观地展示数据之间的关系和趋势。数据可视化可以通过条形图、饼图、散点图、热力图等多种图表类型来实现。
4. 探索性数据分析
探索性数据分析EDA是通过统计学和可视化方法来分析数据集的一种方法。通过EDA可以了解数据集的各种属性检测异常值和统计规律等信息。EDA的主要目的是通过对数据进行可视化和统计分析为模型建立和特征工程提供基础。
5. 特征工程
特征工程是指将原始数据转化为可供算法使用的特征的过程。特征工程可以基于我们对数据的理解来进行通过特征选择、特征变换和特征创建等技术来提取最有价值的特征。特征工程是模型建立中最关键的环节之一直接影响模型的效果和泛化能力。
6. 机器学习算法
机器学习算法是一种人工智能技术可以通过学习数据的模式和规律来预测未来的数据。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习等多种类型。在应用机器学习算法之前我们需要选择最适合数据类型和问题类型的算法。
7. 自然语言处理
自然语言处理NLP是一种人工智能技术可以通过处理和理解人类语言来提取相关信息。NLP可以用于处理文本、语音和图像等数据类型可以帮助我们深入挖掘和理解数据本质。在NLP中常用的技术包括文本分类、情感分析、实体识别和摘要生成等。
深入挖掘数据本质的方法包括确定数据类型、数据清洗、数据可视化、探索性数据分析、特征工程、机器学习算法和自然语言处理等。这些方法可以帮助企业和组织更好地理解数据并制定更有效的业务决策和优化战略。 如果您需要转载或者搬运这篇文章的话非常欢迎您私信我哦~
