Rumah >Senarai Topik >Laman web analisis data yang disyorkan
Laman web analisis data yang disyorkan
Laman web analisis data yang disyorkan: 1. Forum Analisis Data Perniagaan 2. Forum Ekonomi Kongres Rakyat Kebangsaan - Bidang Ekonometrik dan Statistik 4. Forum Pembelajaran dan Pertukaran Data; Analisis ; 7. Analisis data 8. Institut Penyelidikan Perlombongan Data 9. S-PLUS, forum statistik. Jika anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang analisis data, anda boleh membaca artikel di bawah topik ini.
Trend Muncul: Kecerdasan Buatan dan Analitis DataJelas sekali bahawa dunia kecerdasan buatan dan analitik data berada dalam keadaan perubahan yang dinamik. Masa depan memerlukan pendekatan seimbang yang menggabungkan inovasi dengan amalan data yang bertanggungjawab dan beretika. Memandangkan kita memasuki tahun 2024, landskap kecerdasan buatan dan analitik data berkembang pesat, dibentuk oleh kedua-dua kemajuan teknologi dan keperluan organisasi. Daripada peningkatan AI generatif kepada kepentingan tadbir urus data yang semakin penting, trend yang kita saksikan hari ini membentuk semula perusahaan dan mentakrifkan semula struktur pembuatan keputusan berasaskan data. AI Berpusatkan Data Peranan utama data dalam penggunaan AI yang meluas, dikenali sebagai "AI berpusatkan data," memfokuskan pada kualiti data, kepelbagaian dan tadbir urus, bukan hanya algoritma. Ia bertujuan untuk menambah baik model melalui set data kaya yang diselenggara dengan baik
Analisis Data Python: Panduan Penting untuk Saintis DataPengenalan Python ialah bahasa pengaturcaraan berkuasa yang sangat dihormati dalam bidang sains data. Pustaka dan kit alatnya yang luas menjadikan pemprosesan data, analisis dan visualisasi menjadi mudah. Artikel ini akan menyelidiki pelbagai aspek analisis data Python untuk menyediakan panduan komprehensif untuk saintis data. Pemprosesan dan Penyediaan Data Pemprosesan data merupakan langkah utama dalam analisis data. Python menyediakan satu siri perpustakaan, seperti NumPy dan panda, untuk struktur data, manipulasi dan pembersihan. Perpustakaan ini membolehkan anda melakukan perkara berikut dengan mudah: importnumpyasnpimportpandasaspd#Baca fail CSV data=pd.read_csv("data.csv")#Kosongkan nilai yang tiada
Membedah data dengan Python: analisis data yang mendalamAnalisis data yang mendalam: Data explorationPython menyediakan satu siri perpustakaan dan modul, seperti NumPy, panda dan Matplotlib, untuk penerokaan data. Alat ini membolehkan anda memuatkan, meneroka dan memanipulasi data untuk memahami pengedaran, corak dan terpencilnya. Contohnya: importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#Muatkan data df=pd.read_csv("data.csv")#Lihat gambaran keseluruhan data print(df.head())#Teroka pengedaran data plt.hist(df["column_name"]) plt. show() visualisasi data menggambarkan data
Muat turun sumber berkaitanLagi>
Tutorial berkaitanLagi>