Python数据分析入门指南：全面了解Python在数据科学中的应用 ... [详细]

在数字化浪潮中，掌握数据即掌握未来。正如马云在IT领袖峰会上所言：“未来的竞争将是数据的竞争，只有实现业务的数据化和数据的业务化，企业才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。”字节跳动的商业数据分析岗位，正是这一趋势的体现，提供35K的薪资，吸引着众多数据精英。 ... [详细]

从用户转变为开发者，不仅是一次角色的转换，更是一场深刻的思维升级之旅。本次专访中，StarRocks Committer 周威分享了他如何在这一过程中逐步提升技术能力与思维方式，为开源社区贡献自己的力量。 ... [详细]

本章节从商业数据分析与挖掘的角度，深入探讨了特征工程的关键技术和应用方法，包括数据预处理、特征构建、特征提取及特征选择。详细阐述了如何系统地构建用于分析的结构化数据，为全栈开发提供了坚实的基础。 ... [详细]

宏基因组学经典文献重现（一）：利用ggplot2进行散点图可视化分析 ... [详细]

本文将介绍六个适合专业人士接私活的平台，帮助技术人才实现财富自由。这些平台不仅提供了丰富的项目机会，还为用户搭建了高效的合作桥梁，是每位技术人士不容错过的资源。 ... [详细]

在该项目中，参与者需结合历史使用模式和天气数据，以预测华盛顿特区自行车共享系统的租赁需求。数据分析部分首先涉及数据的收集，包括用户骑行记录和气象信息，为后续模型构建提供基础。通过深入的数据预处理和特征工程，确保数据质量和模型准确性，最终实现对自行车租赁需求的有效预测。 ... [详细]

本文介绍了如何从零开始快速掌握SPSS问卷数据分析技巧。内容涵盖问卷的导入、项目区分度分析、效度分析和信度分析。首先，使用问卷星制作并收集问卷数据，然后将其以量表格式导入SPSS。在项目区分度分析中，通过计算每个项目的得分与总分的相关性来评估其区分能力。效度分析则通过因子分析等方法验证问卷的结构效度，而信度分析则通过Cronbach's α系数等指标评估问卷的一致性和稳定性。这些步骤有助于确保问卷数据的可靠性和有效性。 ... [详细]

随着人工智能（AI）技术在日常作业与生活中的应用不断扩展，企业对AI系统的依赖也日益加深。为了确保这些系统能够高效、稳定地运行，有效的部署与管理策略变得至关重要。这不仅涉及技术层面的优化，如算法选择和数据处理，还包括组织架构的调整和人才培训等方面，以全面支持AI系统的成功实施与持续运营。 ... [详细]

Python 数据分析领域不仅拥有高质量的开发环境，还提供了众多功能强大的第三方库。本文将介绍六个关键步骤，帮助读者掌握 Python 数据分析的核心技能，并深入探讨六款虽不广为人知但却极具潜力的数据处理库，如 Pandas 的替代品和新兴的可视化工具，助力数据科学家和分析师提升工作效率。 ... [详细]

本文详细解析了2019年斯坦福大学CS224n课程中关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用，重点探讨了Word2Vec和GloVe两种词嵌入模型的原理与实现方法。通过具体案例分析，深入阐述了这两种模型在提升NLP任务性能方面的优势与应用场景。 ... [详细]

本文探讨了如何利用Redis的HyperLogLog数据结构高效地统计微博平台的日活跃用户（DAU）和月活跃用户（MAU）数量。通过HyperLogLog的高精度和低内存消耗特性，可以实现对大规模用户数据的实时统计与分析，为平台运营提供有力的数据支持。 ... [详细]