추천하는 데이터 분석 사이트는 무엇인가요?
추천: 1. 전국인민대표대회 경제 포럼 - 계량경제학 분야 3. 중국 통계 포럼 4. 데이터 분석 포럼 6. 웹사이트 데이터 분석 7. 데이터 분석 8. 데이터 마이닝 연구소 9. S-PLUS, R 통계 포럼.
데이터가 엄청나게 증가하면서 데이터 분석이 점점 대중화되었습니다. 하지만 많은 데이터 분석 실무자들은 업계 정보를 얻고 기술 교류를 할 수 있는 좋은 플랫폼이 없다고 생각합니다. 오늘은 제가 자주 방문하고 매우 좋다고 생각하는 몇 가지 웹 사이트를 추천하고 싶습니다. 빅데이터 시대가 왔다, 데이터의 힘을 함께 느껴보자!
추천 데이터 분석 사이트
1. 비즈니스 데이터 분석 포럼 [dp Forum] http://www.datapanda.net/forum.php
데이터 산업을 사랑하는 대학생들이 모여 11년 만에 창립 , 콘텐츠가 빠르게 업데이트되고, 리소스는 데이터 분석 소프트웨어 학습부터 데이터 리소스 공유까지 광범위한 주제를 다루고 있습니다. 수년간의 개발을 거쳐 데이터 정보를 전달하고 공유하는 대규모 회원 기반을 축적했습니다.
2. 전국인민대표대회 경제포럼 - 계량경제학 및 통계분야 http://www.pinggu.org/bbs/index.php?gid=148
계량학 관련 업계 종사자 모두가 꼭 방문해야 할 포털, 통계, 데이터 마이닝, 통계 소프트웨어, 데이터 및 기타 경제 관련 문제, 통계 소프트웨어 교환
3. 중국 통계 포럼 http://bbs.itongji.cn
중국 통계 네트워크 교류 포럼에 속합니다. 통계 포럼-BBS .iTongji.CN은 통계 소프트웨어, 통계 튜토리얼, 통계 연감, 통계 논문, 통계 데이터 다운로드, 통계 인증, 교육 및 고용 정보, 기술 기사 학습 등을 위한 전문 데이터 분석 기술 포럼을 제공합니다.
4. 데이터 마이닝 학습 교류 포럼 http://www.businessanalytic.cn/
통계 소프트웨어 CRM, 데이터 마이닝, 데이터 분석, SPSS, SAS, SAP, 데이터 마이닝 학습 교류 포럼.
5. 데이터 분석 포럼 http://www.spsschina.com/
SPSS 포럼은 주로 데이터 분석, 데이터 조사, 시장 조사 및 SPSS 관련 소프트웨어 교환 플랫폼을 포함합니다.
6. 웹사이트 데이터 분석 http://webdataanalytic.net/
웹사이트 최적화는 웹사이트 분석과 데이터 분석을 통해 이루어지며, 이는 주로 웹사이트 분석의 일부 차원과 분석 모델을 통해 확인할 수 있습니다. "중국 웹사이트 분석", "웹사이트 분석의 2~3가지" 등
7. 데이터 분석 http://www.shujufenxi.com/
데이터 분석 네트워크는 중국 산업 데이터 분석 업체로, 무료 통계 데이터, 분석 소프트웨어, 데이터 분석 방법 학습 자료, 대필 데이터 분석을 제공합니다. 보고서는 대다수의 데이터 분석 애호가에게 정보 컨설팅 서비스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
8. 데이터 마이닝 연구소 http://www.chinakdd.com/
데이터 마이닝 연구소는 풍부한 콘텐츠를 갖춘 초기 포털이지만 주로 일부 도구와 알고리즘을 사용하여 체계적으로 구성되지 않았습니다. 관심이 있으시면 확인해 보실 수 있습니다.
9, S-PLUS, R 통계 포럼 http://www.magnsoftbi.com/forum/default.asp
은 Beijing Hongneng Changran Data Application Co., Ltd. 산하 포털로, 데이터 분석 및 데이터 마이닝에 중점을 두고 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션, S-PLUS 및 R 소프트웨어를 갖춘 기술 교환 플랫폼입니다.
위 내용은 추천하는 데이터 분석 사이트는 무엇인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











Pandas는 다양한 유형의 데이터 파일을 쉽게 읽고 처리할 수 있는 강력한 데이터 분석 도구입니다. 그중 CSV 파일은 가장 일반적이고 일반적으로 사용되는 데이터 파일 형식 중 하나입니다. 이 기사에서는 Pandas를 사용하여 CSV 파일을 읽고 데이터 분석을 수행하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 필요한 라이브러리 가져오기 먼저 아래와 같이 필요할 수 있는 Pandas 라이브러리 및 기타 관련 라이브러리를 가져와야 합니다. importpandasasspd 2. Pan을 사용하여 CSV 파일 읽기

일반적인 데이터 분석 방법: 1. 비교 분석 방법 3. 교차 분석 방법 5. 원인 및 영향 분석 방법 8. , 주성분 분석 방법 9. 분산 분석 방법 10. 매트릭스 분석 방법. 세부 소개: 1. 비교 분석 방법: 둘 이상의 데이터를 비교 분석하여 차이점과 패턴을 찾습니다. 2. 구조 분석 방법: 전체의 각 부분을 비교 분석하는 방법 3. 교차 분석 방법. , 등.

React와 Google BigQuery를 사용하여 빠른 데이터 분석 애플리케이션을 구축하는 방법 소개: 오늘날 정보 폭발 시대에 데이터 분석은 다양한 산업에서 없어서는 안 될 연결 고리가 되었습니다. 그중에서도 빠르고 효율적인 데이터 분석 애플리케이션을 구축하는 것은 많은 기업과 개인이 추구하는 목표가 되었습니다. 이 기사에서는 React와 Google BigQuery를 사용하여 빠른 데이터 분석 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개하고 자세한 코드 예제를 제공합니다. 1. 개요 React는 빌드를 위한 도구입니다.

"데이터 과학자가 95%의 시간을 사용하는 11가지 기본 차트"의 마지막 목록에 이어 오늘은 데이터 과학자가 95%의 시간을 사용하는 11가지 기본 분포를 소개하겠습니다. 이러한 분포를 마스터하면 데이터의 특성을 더 깊이 이해하고 데이터 분석 및 의사 결정 중에 더 정확한 추론과 예측을 할 수 있습니다. 1. 정규 분포 정규 분포는 가우스 분포라고도 알려져 있으며 연속 확률 분포입니다. 평균(μ)을 중심으로 하고 표준 편차(σ)를 너비로 하는 대칭 종 모양 곡선을 갖습니다. 정규분포는 통계, 확률론, 공학 등 여러 분야에서 중요한 응용 가치를 갖고 있습니다.

오늘날의 지능사회에서 머신러닝과 데이터 분석은 사람들이 대량의 데이터를 더 잘 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 필수적인 도구입니다. 이러한 분야에서 Go 언어는 속도와 효율성으로 인해 많은 프로그래머들이 선택하는 프로그래밍 언어이기도 합니다. 이 글에서는 머신러닝과 데이터 분석에 Go 언어를 사용하는 방법을 소개합니다. 1. 기계 학습 생태계 Go 언어는 Python 및 R만큼 풍부하지 않습니다. 그러나 점점 더 많은 사람들이 Go 언어를 사용하기 시작하면서 일부 기계 학습 라이브러리 및 프레임워크는

시각화는 복잡한 데이터 패턴과 관계를 직관적이고 이해하기 쉬운 방식으로 전달하는 강력한 도구입니다. 이는 데이터 분석에서 중요한 역할을 하며 원시 데이터나 전통적인 수치 표현에서는 식별하기 어려운 통찰력을 제공합니다. 시각화는 복잡한 데이터 패턴과 관계를 이해하는 데 매우 중요합니다. 데이터의 정보를 공개하고 복잡한 데이터를 더욱 이해하기 쉽고 의미 있게 만드는 데 도움이 되는 가장 중요하고 꼭 알아야 할 11가지 차트를 소개합니다. 1. KSPlotKSPlot은 분포 차이를 평가하는 데 사용됩니다. 핵심 아이디어는 두 분포의 누적 분포 함수(CDF) 사이의 최대 거리를 측정하는 것입니다. 최대 거리가 작을수록 동일한 분포에 속할 가능성이 높아집니다. 따라서 주로 분포차이를 판단하기 위한 '시스템'으로 해석된다.

ECharts 및 PHP 인터페이스를 사용하여 통계 차트의 데이터 분석 및 예측을 구현하는 방법 데이터 분석 및 예측은 데이터의 추세와 패턴을 이해하고 향후 결정을 위한 참고 자료를 제공하는 데 도움이 됩니다. ECharts는 PHP 인터페이스를 사용하여 데이터를 동적으로 로드하고 처리할 수 있는 풍부하고 유연한 차트 구성 요소를 제공하는 오픈 소스 데이터 시각화 라이브러리입니다. 본 글에서는 ECharts와 PHP 인터페이스를 기반으로 통계차트 데이터 분석 및 예측을 구현하는 방법을 소개하고, 제공합니다.

1. 이번 강의에서는 엑셀 통합 데이터 분석에 대해 설명하겠습니다. 강의 자료를 열고 E2 셀을 클릭하여 수식을 입력해 보겠습니다. 2. 그런 다음 E53 셀을 선택하여 다음 데이터를 모두 계산합니다. 3. 그런 다음 F2 셀을 클릭하고 수식을 입력하여 계산합니다. 마찬가지로 아래로 드래그하면 원하는 값을 계산할 수 있습니다. 4. G2 셀을 선택하고 데이터 탭을 클릭한 다음 데이터 유효성 검사를 클릭하고 선택하고 확인합니다. 5. 같은 방법으로 계산이 필요한 아래 셀도 자동으로 채워보겠습니다. 6. 다음으로 실제 임금을 계산하고 H2 셀을 선택하여 수식을 입력합니다. 7. 그런 다음 값 드롭다운 메뉴를 클릭하여 다른 숫자를 클릭합니다.