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Feature

我们关注企业实际业务中数据分析的落地与实施

放下所谓的“大数据”概念,忘掉复杂的算法,抛开艰深的统计理论。我们关注企业在实际业务过程中所产生的数据分析需求,帮助企业完善数据流,以及构建企业数据分析整体流程,为企业进入数据时代铺平道路。

Feature

灵活、精益的数据分析工具构建思维

借助于开源软件,灵活利用已有的计算机工具、数据分析基础工具,如 R、Python、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Hadoop、Spark ,精心整合企业自身业务逻辑,在精益敏捷化的软件服务开发模式下,为企业量身定制数据分析工具。摆脱以往商业软件的重、笨、难、贵、高壁垒等问题,让用户在落地实施与使用成本上做到最大的优化。

数据科学与机器学习数据集

2017 年 12 月 14 日 现今,我们有与5-10年前相反的问题... 那时,实际上,很难找到适合数据科学和机器学习项目的数据集。 从那时起,我们已经被数据集列表淹没。今天,问题不在于找到数据集,而是通过筛选来保存相关的数据。 阅读全文...

变量选择

2017 年 12 月 06 日 本章包括以下主题: * 常规机器学习算法(预测或聚类)的最佳变量排名。 * 选择具有和不具有预测模型变量的规则。 * 变量在群体中的作用(直觉和信息理论)。 * 用R探索在实践中最好的变量子集. 阅读全文...

神经网络算法的优势与应用

2017 年 11 月 29 日 人工神经网络(ANN)以大脑处理机制作为基础,开发用于建立复杂模式和预测问题的算法。 首先了解大脑如何处理信息: 在大脑中,有数亿个神经元细胞,以电信号的形式处理信息。外部信息或者刺激被神经元的树突接收,在神经元细胞体中处理,转化成输出并通过轴突,传递到下一个神经元。下一个神经元可以选择接受它或拒绝它,这取决于信号的强度。 阅读全文...
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