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码银
Python领域新星创作者
2023-03-13 22:02:25
描述数据的方法,包括描述数据中心趋势的方法如均值、中位数，描述数据的分散程度的方法如方差、标准差,以及数据的其他描述方法如散点图和参数化方法等
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大
数据
时代的
数据
中
台
火热的
数据
中
台时代，很多人停留在概念阶段，本课程由一线大厂
数据
中
台团队总结，涉及到
数据
中
台由来、落地
方法
、落地分析、各种建模
方法
！系统讲解
数据
中
台最为核心的内容
数据
资产：系统讲解主流场景下的建模体系1、行为
数据
之DataVault模型：
数据
埋点背后的大脑2、维度建模落地
方法
：大
数据
下业务
数据
仓库3、知识
图
谱建模：风控、推荐常见的知识大脑4、智能搜索建模：智能搜索下的索引建模5、标签画像建模：涉及画像、推荐、挖掘、
数据
报告6、
数据
中
台如何构建业务
数据
化
、
数据
资产
化
、资产服务
化
的能力 ？当然不止这些，这是一套指导个人在
数据
领域成长的价值体系课程！赠送资料见最后一章！
学习笔记 |
描述
集
中
趋势
一.
描述
性统计量
均值
(
描述
集
中
趋势
)，
中
位数
，众数
标准
差
，方
差
(
描述
分
散
趋势
)
标准
差
是离均
差
平方和平均后的方根，用σ表示。
标准
差
是方
差
的算术平方根。 方
差
是
标准
差
的平方； 分布
数据
的分布，它
描述
了各个值出现的频繁
程度
； 表示分布最常用的
方法
是直方
图
； 频数指的是
数据
集
中
一个值出现的次数； 概率质量函数PMF 这个函数是值到其概率的映射； 概率是频数除以样本数...
做
数据
分析的常用
方法
有哪些？
描述
性统计分析：通过对
数据
进行总体和变量分布的
描述
，来了解
数据
的基本情况。这些统计分析
包括
中
心
趋势
测量（
均值
、
中
位数
、众数）、离
散
程度
测量（方
差
、
标准
差
、极
差
）和分布特征测量（偏态、峰态等）。
如何发现
数据
的规律？教你4种Python
方法
！
发现
数据
的规律是
数据
分析和
数据
科学
中
非常重要的一个步骤。以下是一些常用的
方法
和技巧：统计
描述
：使用基本的统计工具（如
均值
、
中
位数
、
标准
差
、百分
位数
等）对
数据
进行
描述
和总结，以便了解
数据
的分布和
趋势
。
数据
可视
化
：将
数据
绘制成
图
表或
图
形，例如直方
图
、
散
点
图
、箱线
图
等，以便更清晰地展现
数据
的分布和
趋势
。可以使用Python
中
的Matplotlib、Seaborn或R
中
的ggplot2等可视
化
工具。分组和...
JIRA培训之定制工作流培训
本课程适用于Jira系统管理员、Jira项目管理员，以及参与Jira
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业务流程的所有用户。本课程
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程度
地发挥Jira的功效。在很多实际案例
中
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描述
业务场景需求与正在使用的工作流有哪些不匹配的情况，另一方面需要Jira管理团队具备足够的工作流配置技能和根据情况持续更新工作流的能力。
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