02数据挖掘原理-数据分析 数据准备
来源:互联网 发布:linux 目录映射 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 16:18
数据准备包含 ,1:数据获取(来源),2:数据抽样
数据获取的来源包括:1:调研,2:设备采集,3人工输入 ,4 各类文档,5外部数据库
数据抽样方式包括,1:概率抽样(简单随机抽样,分层抽样,整群抽样,等距抽样),2:非概率抽样(便利抽样,判断抽样,配额抽样)。
简单随机抽样的基本方法,1:数字特征发,2:矩法,3:最大似然法,4:最小二乘法,5:贝叶斯法
0 0
- 02数据挖掘原理-数据分析 数据准备
- 数据挖掘学习------------------1-数据准备-2-数据质量分析
- 01数据挖掘原理-数据分析
- 03数据挖掘原理-数据分析 数据处理
- 数据挖掘之数据准备
- 数据挖掘准备
- 数据挖掘复习准备
- 数据挖掘,数据分析
- 为数据挖掘,数据分析师做准备
- 数据分析-数据准备
- 04数据挖掘原理-数据分析 数据描述
- 06数据挖掘原理-数据分析 数据相关性
- 数据挖掘笔记(1)-概念、数据准备
- 数据挖掘学习-准备篇-数据集
- 数据挖掘学习-准备篇-数据集
- 07数据挖掘原理-数据挖掘
- 05数据挖掘原理-数据分析 方法论和方法
- 数据挖掘,数据分析好书
- requestWindowFeature()的应用
- 为应用加上Android4.4新特性的全屏模式-沉浸模式(Full-screen Immersive Mode)
- Python的两件小事----函数式编程&类实例
- Integer to Roman -- leetcode
- SVN删除恢复
- 02数据挖掘原理-数据分析 数据准备
- Linux C函数之文件及目录函数
- oracle 操作cmd 进行导出 导入
- 紫书p199 八数码(BFS,hash)
- 【ios开发】如何判断当前网络连接状态(网络是否正常)
- JS中为什么(' ' == 0) 为true
- ismember 函数的用法
- ndk-stacktrace-analyzer 工具的使用
- const & volatile