数据探索电商平台用户行为流失分析
随着互联网和电子商务的发展,人们已经习惯了网上购物。
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随机森林是决策树的集合。在这篇文章中,我将向您展示如何从随机森林中可视化决策树。
豆瓣已经成为国内影迷和影评人的聚集地。
主题将紧紧围绕以下几点:有哪些书籍值得推荐?一般书籍的价格是多少?一本书的评分和评论数量之间是否存在某种关系?
纪录片能够真实、详尽地反映一个地区的风貌,展示经济发展和社会进步。
假设调查人员有兴趣检查减肥干预方法的三个组成部分。 WeChat Tencent QQ email print
分类树的一个常见用途是预测抵押贷款申请人是否会拖欠贷款。
本文显示如何填充 图表中两条交叉线之间的区域。
本文描述了如何 使用内置 R 执行主成分分析 ( PCA )。
在本文,我们将考虑观察/显示所有变量的模型,以及具有潜在变量的模型。
绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。
漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处,但如果能吸引决策者的注意,那对我来说就是额外的价值。
“获胜概率”的实时计算(或估计)很困难。
已经开发了大量确定性和随机性的圆填充算法。
我们在心理学网络论文中看到的一个问题是,作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。
本文通过一些指数对散点图矩阵和平行坐标显示中的面板进行排序,并根据其数值水平对面板进行着色。
我们研究波动聚集,以及使用单变量 GARCH(1,1) 模型对其进行建模。
Boosting指的是机器学习元算法系列,它将许多 “弱 “分类器的输出合并成一个强大的 “集合”,其中每个弱分类器单独的错误率可能只比随机猜测好一点。
在这篇文章中,我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。
像任何统计建模一样,贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型,然后开发该模型,使其符合你的数据假设并运行。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告,该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。
铁和泛酸的极好来源,是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相关。因此,准确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格非常重要。
此示例说明如何使用从传感器获得的数据分析共享单车交通模式, 来预处理带时间戳的数据。数据来自传感器。
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。
关联规则学习 在机器学习中用于发现变量之间的有趣关系。
时间序列是以固定时间_区间_记录的观察序列。
可以使用环状图形展示基因数据比较。可以添加多种图展信息,如热图、散点图等。
决策树是对例子进行分类的一种简单表示。
我们使用R中的igraph包,产生了网络的图形。
本文介绍了基于有限正态混合模型在r软件中的实现,用于基于模型的聚类、分类和密度估计。
由于空气污染对公众健康的不利影响,人们一直非常关注。
我们使用R库mgcv,用广义加性模型(GAMs)对环境数据进行建模。 WeChat Tencent QQ em
“随着社会的进步,人们在改善物质生活的同时开始追求精神生活。
本文以上海市无印良品为例,运用定性分析与定量研究相结合的方法,分析了无印良品宏观和微观空间分布特征、区位分析和选址策略,讨论了无印良品对于城市的影响和意义。
我们在研究工作中使用广义加性模型(GAMs)。mgcv软件包是一套优秀的软件,可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。
本文介绍了冲积/桑基图,以及
定义了命名方案和冲积/桑基图的基本组成部分(轴、冲积层、流)。
描述了所识别的冲积/桑基图数据结构。
展示了一些流行的主题。
你知道吗,你可以把普通的静态ggplot图转换成动画图?
在许多网站上都可以找到一个流行的德国信贷数据集_german_credit_,其中包含了银行贷款申请人的信息。
饼图把一个圆分成多个部分,这些部分的弧长(以及面积)代表一个整体的比例。
录取情况反映了公众对一所大学水平和实力的认知,是评价一所大学及其专业 “知名度 “的重要指标。
对于不熟悉的人来说,围绕混合模型的术语,特别是跨学科的术语,可能有点令人困惑。你可能遇到的关于这些类型的模型的一些术语包括。
在本文中,我们将用R语言对数据进行线性混合效应模型的拟合,然后可视化你的结果。
一旦我们清理了我们的文本并进行了一些基本的词频分析,下一步就是了解文本中的观点或情感。这被认为是情感分析,本教程将引导你通过一个简单的方法来进行情感分析。
动态时间规整(DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲)是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法。
使用glmnet软件包中的相关函数对岭回归和lasso套索回归进行分析。
随着社会经济的发展,饮食生活已经逐渐融入了我们的日常生活世界,每天都不可避免地在 “吃 “的问题上有更多的考虑,吃好、吃多已经不再是我们的烦恼。
这篇文章假定你已经知道如何用igraph库建立一个基本的网络图。
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。
(a)部分:k-means聚类
使用k-means聚类法将数据集聚成2组。
画一个图来显示聚类的情况
使用k-means聚类法将数据集聚成3组。
画一个图来显示聚类的情况
(b)部分:层次聚类
使用全连接法对观察值进行聚类。
使用平均和单连接对观测值进行聚类。
绘制上述聚类方法的树状图。
我们经常使用的一个关系性指标是相关性。通过可以利用数据框架和绘图来帮助探索相关关系。
主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法。
关联规则挖掘是一种无监督的学习方法,从交易数据中挖掘规则。
就香水市场份额而言,亚洲占全球销售额的8%,仅占拉丁美洲的20%,而中国仅占全球销售额的0.8%。
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说,我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型,并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究?
今天我们将计算投资组合收益的CAPM贝塔。这需要拟合一个线性模型,得到可视化,从资产收益的角度考虑我们的结果的意义。
新零售,顾名思义,就是与 传统零售 完全不同的,一种新的零售模式。
我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。
我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。
在心理学研究中,个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程。另一个原因是,由于移动设备无处不在,从个人获得的时间序列变得越来越多。
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,也就是一种集成分类方法(Ensemble Method)。
在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量)。但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量。随着两个以上的解释变量,它开始变得更加复杂的可视化。
多元统计分析中,交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同,两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。
这是我们最近的一项护士职业满意度线上调查中关注的一个问题。遗憾的是,对护士工作满意的只有约27%。为何这么多人不愿意再次选择做护士?
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