データ分析の知識
2024-10-22 16:19:19 0 報告
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概要/内容
データ分析の基础知识
統計学の蓄積
離散分布と連続分布
仮説検定
パラメータ検証
非参数検定
正态性検定
分布拟合検定
自分で仮説検定を構成します：運営活動の有意性
パラメータ推定方法
极大似然法
矩の推定
線形代数
特徴値と特徴ベクトル
行列演算の意味
言語とツールの分析
R
データ前処理
関数の作成：交差検証実装関数＆ニュートンの繰返しアルゴリズム等
可視化：ggplot2標準グラフ＆機械学習可視化結果表示等
機械学習のパラメータ調整
Python
データ前処理
Pythonデータ分析
機械学習アルゴリズムの実装
可視化
Pythonアルゴリズム構造
クローラと自然言語処理
SQL
グループバイ＆ユニオン
文法の順序と実行順序
Hiveの最適化：ソート最適化と結合最適化など
Hadoopの原理と使用経験
実行スクリプト（Perlとシェル）の作成
SPSS、Stata、Eviewsなどの商用分析ソフトウェア
アルゴリズムの原理
カテゴリ
分類アルゴリズム
回帰アルゴリズム
関連分析
クラスタリング
統合学習
ブーストラップ、バギングなどの原理
異同と適用範囲
アプリケーション：ランダムフォレスト、xgboostなどの原理
モデル選択と評価
モデルに適用されるシナリオ
モデルのパラメータ調整と評価
データ分析技術知識
データ収集
分析の視点を定める
各维度から指標を抽出する
データ前処理
形式変換
変数生成
欠損値処理
変数の離散化
······
モデリング分析
テストセット/トレーニングセットの分割
モデル選択
パラメーター選択
モデル評価
精度
ROCとAUC
混乱マトリックス
目的関数
······
モデル最適化と監視
モデルの後続的なフィッティング状況
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