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大數(shù)據(jù)
9161內(nèi)容??
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大數(shù)據(jù)話題包括大數(shù)據(jù)相關(guān)的最新資訊、前沿技術(shù)、使用技巧、應(yīng)用案例等內(nèi)容,涉及數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、商業(yè)智能、Hadoop、Spark、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、等領(lǐng)域。
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課程
共 454 條
MATLAB與Word接口
MATLAB與Word接口
ExcelCoder · 18課時 · 82人學(xué)習(xí)
課程簡介
課程PPT
Word的對象模型
實現(xiàn)MATLAB調(diào)用Word
MATLAB計算幾何
MATLAB計算幾何
ExcelCoder · 9課時 · 155人學(xué)習(xí)
課程簡介
點與多邊形的包含關(guān)系
矩形的集合運算
二維點集的凸包
MATLAB與VB接口
MATLAB與VB接口
ExcelCoder · 16課時 · 101人學(xué)習(xí)
課程簡介
課程PPT和源碼
后期綁定-CreateObject函數(shù)和GetObject函
前期綁定-Matlab Application類庫
MATLAB與.NET接口
MATLAB與.NET接口
ExcelCoder · 24課時 · 177人學(xué)習(xí)
課程簡介
課程PPT和源碼
創(chuàng)建MATLAB服務(wù)器
自動化服務(wù)器函數(shù)-執(zhí)行命令
MATLAB與SPSS接口
MATLAB與SPSS接口
ExcelCoder · 12課時 · 28人學(xué)習(xí)
課程簡介
課程PPT和源碼
SPSS的VBA開發(fā)環(huán)境
后期綁定-CreateObject函數(shù)和GetObject函
MATLAB數(shù)據(jù)可視化實現(xiàn)
MATLAB數(shù)據(jù)可視化實現(xiàn)
ExcelCoder · 45課時 · 654人學(xué)習(xí)
線形圖-plot函數(shù)
線形圖-簡單線形圖和復(fù)合線形圖
線形圖-屬性及屬性的設(shè)置方式
線形圖-線形圖的常用屬性
Power BI入門-智能數(shù)據(jù)化分析與可視化
Power BI入門-智能數(shù)據(jù)化分析與可視化
IT圈老男孩 · 15課時 · 435人學(xué)習(xí)
課程簡介
Power BI簡介
獲取Power BI
Power BI界面介紹
數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘入門指南
數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘入門指南
馬彥平 · 13課時 · 2296人學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)分析的基本概念
數(shù)據(jù)倉庫概述
數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計理論
OLAP
【金融行業(yè)】從思維到落地,提升數(shù)據(jù)決策力
【金融行業(yè)】從思維到落地,提升數(shù)據(jù)決策力
王安 · 6課時 · 271人學(xué)習(xí)
引言:從思維到落地,提升數(shù)據(jù)決策力
定義:什么是數(shù)據(jù)決策力?
價值:數(shù)據(jù)價值的3個來源
落地:套現(xiàn)欺詐風(fēng)險管理案例
KETTLE工作中實用教程--全部來自真實項目
KETTLE工作中實用教程--全部來自真實項目
老方嗶嗶嗶 · 11課時 · 6006人學(xué)習(xí)
文件和數(shù)據(jù)庫表的互相轉(zhuǎn)換處理
數(shù)據(jù)庫單表的全量同步
數(shù)據(jù)庫單表的增量同步
數(shù)據(jù)庫同步錯誤原因記錄到oracle日志表
SPSS數(shù)據(jù)分析-比較均值-T檢驗
SPSS數(shù)據(jù)分析-比較均值-T檢驗
211統(tǒng)計課堂 · 6課時 · 36人學(xué)習(xí)
假設(shè)檢驗的思想及原理
均值過程分析
雙因素均值過程分析
單樣本T檢驗
Power BI Excel 入門實戰(zhàn)【基礎(chǔ)篇】
Power BI Excel 入門實戰(zhàn)【基礎(chǔ)篇】
葡萄城數(shù)據(jù) · 10課時 · 1112人學(xué)習(xí)
Power BI 服務(wù)介紹
使用Power Query 快速集成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
使用Power Query 自定義參數(shù)爬取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
Power Query 手動式0代碼數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)分析(Python應(yīng)用開發(fā)方向)
數(shù)據(jù)分析(Python應(yīng)用開發(fā)方向)
陳建平 · 26課時 · 1352人學(xué)習(xí)
Python基礎(chǔ)復(fù)習(xí)與強化
Python基礎(chǔ)復(fù)習(xí)與強化
Python基礎(chǔ)復(fù)習(xí)與強化
常用數(shù)據(jù)分析擴展包Numpy
千鋒教育【好程序員】大數(shù)據(jù)全新Spark 3.1.x速通精品課程
千鋒教育【好程序員】大數(shù)據(jù)全新Spark 3.1.x速通精品課程
千鋒教育官方賬號 · 134課時 · 36人學(xué)習(xí)
Spark宣導(dǎo)片-字幕版
01-01-認識Spark-Spark介紹
01-02-認識Spark-什么是Spark
02-01-Spark集群部署-Standalone模式
Tableau從入門到實戰(zhàn)
Tableau從入門到實戰(zhàn)
sober · 71課時 · 10605人學(xué)習(xí)
可視化的概念
可視化大屏效果
Tableau和 BI的關(guān)系
為什么要學(xué)習(xí)Tableau
PowerBI系列之可視化技能專題
PowerBI系列之可視化技能專題
克雷 · 89課時 · 34089人學(xué)習(xí)
課程介紹
PowerBI是什么
PowerBI大賽作品展示
PowerBI組件介紹
暴力解構(gòu)PowerBI大賽作品
暴力解構(gòu)PowerBI大賽作品
克雷 · 32課時 · 7716人學(xué)習(xí)
課程介紹
第二波內(nèi)容的課程介紹
制作中文日期粒度切片器
制作預(yù)警卡片和提示信息
MATLAB科學(xué)計算可視化
MATLAB科學(xué)計算可視化
ExcelCoder · 28課時 · 74人學(xué)習(xí)
課程簡介
課程PPT
規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)
用規(guī)則數(shù)據(jù)繪曲面圖
PowerBI地圖可視化專題
PowerBI地圖可視化專題
克雷 · 15課時 · 1907人學(xué)習(xí)
地圖可視化課程介紹
Map 地圖
Filled Map 地圖
Shape Map 默認形狀地圖
ArcPy結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動模塊的批量制圖(GIS思維)
ArcPy結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動模塊的批量制圖(GIS思維)
GIS黃曉軍 · 30課時 · 10094人學(xué)習(xí)
課程報名須知與課程大綱介紹
【資料】課程資料(課件、數(shù)據(jù)、代碼)
數(shù)據(jù)驅(qū)動制圖模塊介紹
制圖需求分析、準備數(shù)據(jù)、格網(wǎng)創(chuàng)建
數(shù)據(jù)科學(xué)訓(xùn)練營之一:數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)(英文版)
數(shù)據(jù)科學(xué)訓(xùn)練營之一:數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)(英文版)
EduFancy · 23課時 · 482人學(xué)習(xí)
一個實際的例子:你將在本課程中學(xué)到什么
這門課涵蓋了哪些內(nèi)容
數(shù)據(jù)科學(xué)和商業(yè)流行語:為什么會有這么多?
Analysis和Analytics之間有什么區(qū)別
數(shù)據(jù)科學(xué)訓(xùn)練營之一:數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)(中文版)
數(shù)據(jù)科學(xué)訓(xùn)練營之一:數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)(中文版)
EduFancy · 23課時 · 1308人學(xué)習(xí)
一個實際的例子:你將在本課程中學(xué)到什么
這門課涵蓋了哪些內(nèi)容
數(shù)據(jù)科學(xué)和商業(yè)流行語:為什么會有這么多?
Analysis和Analytics之間有什么區(qū)別
SPSS問卷設(shè)計信效度中介效應(yīng)分析
SPSS問卷設(shè)計信效度中介效應(yīng)分析
211統(tǒng)計課堂 · 13課時 · 268人學(xué)習(xí)
問卷信度概念及分析實操詳解
問卷效度概念及分析實操詳解
問卷信效度中英文結(jié)果報告
樣本特征描述分析實操
數(shù)據(jù)處理(pandas+awk+sed+grep)
數(shù)據(jù)處理(pandas+awk+sed+grep)
胡帥 · 22課時 · 871人學(xué)習(xí)
01這節(jié)課是做什么的
02[文本處理] 第一列相同,第三列取最大值那行列出(pan
03[文本處理] 第一列相同,第三列取最大值那行列出(pyt
04[文本處理] 第一列相同,第三列取最大值那行列出(awk
數(shù)據(jù)分析&可視化_行業(yè)實戰(zhàn)
數(shù)據(jù)分析&可視化_行業(yè)實戰(zhàn)
大頭娃 · 21課時 · 4354人學(xué)習(xí)
課程體系介紹&行業(yè)案例演示
Matplotlib VS Seaborn
直方圖&密度圖
透視表、熱力圖
Python數(shù)據(jù)可視化pyecharts實戰(zhàn)
Python數(shù)據(jù)可視化pyecharts實戰(zhàn)
艾文教編程 · 19課時 · 2078人學(xué)習(xí)
pyecharts 實戰(zhàn)課程介紹
pyecharts介紹與安裝
pyecharts 繪制圖表:生成HTML
pyecharts 繪制圖表jupyter-notebook
SPSS卡方檢驗
SPSS卡方檢驗
211統(tǒng)計課堂 · 6課時 · 203人學(xué)習(xí)
課程介紹
卡方分布簡介
卡方獨立性檢驗之四格表資料
卡方獨立性檢驗之配對四格表資料
SPSS‖參數(shù)與非參數(shù)檢驗對比
SPSS‖參數(shù)與非參數(shù)檢驗對比
211統(tǒng)計課堂 · 10課時 · 27人學(xué)習(xí)
單個樣本t檢驗(PPT在本節(jié)附件,【登電腦端才能下載】
兩個獨立樣本t檢驗(年齡分組)
兩個獨立樣本t檢驗(性別分組)
兩個配對樣本t檢驗
深入淺出之數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)
深入淺出之數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)
晴天天睛 · 22課時 · 5人學(xué)習(xí)
什么是知識發(fā)現(xiàn)
modeler窗口熟悉
modeler的簡單使用-1
modeler的簡單使用-2
零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)ArcGIS Desktop基本操作視頻教程
零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)ArcGIS Desktop基本操作視頻教程
小天老師 · 29課時 · 1510人學(xué)習(xí)
課程大綱
第一章
第二章(上)
第二章(下)
MATLAB入門課
MATLAB入門課
撥云教育 · 107課時 · 27390人學(xué)習(xí)
數(shù)組與矩陣
向量
二維數(shù)組
size函數(shù)
R語言入門精講
R語言入門精講
撥云教育 · 142課時 · 13328人學(xué)習(xí)
R環(huán)境配置
直接創(chuàng)建
使用c函數(shù)創(chuàng)建向量
使用seq函數(shù)創(chuàng)建向量
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:線性回歸模型
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:線性回歸模型
王宇韜 · 9課時 · 2560人學(xué)習(xí)
為什么要學(xué)習(xí)線性回歸模型
線性回歸模型基本介紹與數(shù)學(xué)原理
補充知識點:最小二乘法演示
一元線性回歸模型的簡單代碼實現(xiàn)
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:決策樹模型
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:決策樹模型
王宇韜 · 10課時 · 1775人學(xué)習(xí)
為什么要學(xué)習(xí)決策樹模型
決策樹模型基本介紹
決策樹模型的建樹依據(jù)(上)-基尼系數(shù)
決策樹模型的建樹依據(jù)(下)-信息熵
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:XGboost模型
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:XGboost模型
王宇韜 · 6課時 · 1619人學(xué)習(xí)
為什么要學(xué)習(xí)XGBoost模型
XGBoost算法的數(shù)學(xué)原理
XGBoost算法的簡單代碼實踐
案例實戰(zhàn)-客戶違約預(yù)測模型搭建
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:LightGBM模型
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:LightGBM模型
王宇韜 · 8課時 · 1555人學(xué)習(xí)
為什么要學(xué)習(xí)LightGBM模型
LightGBM的基本數(shù)學(xué)原理概述
LightGBM模型的簡單代碼實踐
綜合案例1-金融反欺詐模型(上)
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:AdaBoost模型
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:AdaBoost模型
王宇韜 · 9課時 · 1408人學(xué)習(xí)
為什么要學(xué)習(xí)AdaBoost模型
集成學(xué)習(xí)模型與AdaBoost算法基本原理
AdaBoost數(shù)學(xué)原理概述
AdaBoost數(shù)學(xué)案例演示(上)
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:邏輯回歸模型
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:邏輯回歸模型
王宇韜 · 9課時 · 1490人學(xué)習(xí)
為什么要學(xué)習(xí)邏輯回歸模型
邏輯回歸模型的數(shù)學(xué)原理
邏輯回歸模型的簡單代碼演示
邏輯回歸模型案例實戰(zhàn)-客戶流失預(yù)警模型(上)
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:聚類分群模型
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:聚類分群模型
王宇韜 · 10課時 · 1192人學(xué)習(xí)
為什么要學(xué)習(xí)聚類分群模型
Kmeans聚類分群模型數(shù)學(xué)原理
Kmeans算法的簡單代碼實踐
案例實戰(zhàn) - 銀行客戶聚類分群模型
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:智能推薦算法模型
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:智能推薦算法模型
王宇韜 · 7課時 · 1085人學(xué)習(xí)
為什么要學(xué)習(xí)智能推薦算法模型
智能推薦系統(tǒng)模型的基本原理
相似度計算的3種方式-數(shù)學(xué)原理介紹
相似度計算的3種方式-Python代碼實踐
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:GBDT模型
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:GBDT模型
王宇韜 · 9課時 · 497人學(xué)習(xí)
為什么要學(xué)習(xí)GBDT模型
GBDT算法的核心思想
GBDT算法的數(shù)學(xué)案例演示
GBDT算法的簡單代碼實踐
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:關(guān)聯(lián)規(guī)則模型
十大機器學(xué)習(xí)模型系列-數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用:關(guān)聯(lián)規(guī)則模型
王宇韜 · 6課時 · 442人學(xué)習(xí)
為什么要學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)規(guī)則模型
關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的基本與進階概念
關(guān)聯(lián)分析Apriori算法的數(shù)學(xué)演示
關(guān)聯(lián)分析Apriori算法的簡單代碼實踐
PowerBI系列之Power Query數(shù)據(jù)ETL專題
PowerBI系列之Power Query數(shù)據(jù)ETL專題
克雷 · 62課時 · 18426人學(xué)習(xí)
課程介紹
Power Query介紹
數(shù)據(jù)源種類介紹和獲取Excel數(shù)據(jù)源
輸入數(shù)據(jù)和拷貝數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)可視化之D3.js視頻課程
數(shù)據(jù)可視化之D3.js視頻課程
白鴿老師 · 37課時 · 9097人學(xué)習(xí)
如何應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代
如何做到大數(shù)據(jù)一目了然
數(shù)據(jù)可視化的步驟、構(gòu)成要素和場景
數(shù)據(jù)可視化技術(shù)案例
潛變量中介模型在Mpuls的實現(xiàn)
潛變量中介模型在Mpuls的實現(xiàn)
211統(tǒng)計課堂 · 8課時 · 56人學(xué)習(xí)
課程簡介(PPT在本節(jié)附件,【登電腦端才能下載】
中介模型的基礎(chǔ)
結(jié)構(gòu)方程模型基礎(chǔ)
Mplus的安裝和使用
Pandas數(shù)據(jù)清洗與建模
Pandas數(shù)據(jù)清洗與建模
機械工業(yè)出版社華章IT · 46課時 · 556人學(xué)習(xí)
用Python進行Pandas數(shù)據(jù)清理和建模:概述
1.0學(xué)習(xí)目標
1.1 理解Pandas中的數(shù)據(jù)類型
1.2 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換
Pandas數(shù)據(jù)分析
Pandas數(shù)據(jù)分析
機械工業(yè)出版社華章IT · 33課時 · 282人學(xué)習(xí)
00.課程開篇介紹
1.0學(xué)習(xí)目標
1.1理解為什么使用Python/Pandas進行數(shù)據(jù)分析
1.2安裝Python
SPSS‖多維數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
SPSS‖多維數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
211統(tǒng)計課堂 · 6課時 · 34人學(xué)習(xí)
什么是主成分與因子分析?
主成分與因子分析實務(wù)操作
主成分與因子分析實務(wù)操作
什么是聚類分析與判別分析
ETL工具Kettle
ETL工具Kettle
sober · 48課時 · 1298人學(xué)習(xí)
ETL概念和Kettle概述
kettle的安裝
Kettle快速體驗
Kettle核心概念
大數(shù)據(jù)分析實務(wù)初級教程(Python)
大數(shù)據(jù)分析實務(wù)初級教程(Python)
北京智藍大數(shù)據(jù) · 36課時 · 14318人學(xué)習(xí)
課程介紹
第二講 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
第三講 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
第四講 導(dǎo)出數(shù)據(jù)
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