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标签：面试经验
Dec
15

什么是知识图谱

知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱...
Dec
15

数据分析

数据分析就是从数据的角度出发，对问题进行拆解，找到业务中的痛点和痒点，通过分析原因提出解决问题的策略，并推动策略落地，从而提升业务的质量。
Dec
15

知识图谱的主要特点

（1）用户搜索次数越多，范围越广，搜索引擎就能获取越多信息和内容。（2）赋予字串新的意义，而不只是单纯的字串。（3）融合了所有的学科，以便于用户搜索时的连贯性。（4）为用户找出更加准确的信息，作出更全面的总结并提供更有深度相关的信息。（5）...
Dec
15

可视化的意义

（1）展现全貌：很多讨论所涉及的主题都是包括多个元素，其中一个元素会影响到多个其他元素，如果不采取可视化，则无法看到全貌、也无法进行真正的讨论。（2）增强理解、便于对话、探索、交流。（3）简化复杂性，增强审视。（4）处理异议：在讨论过程中，...
Dec
15

缺失值处理方法——删除法

删除法，若数据集中某行记录或某一列特征的数据缺失比率大于指定阅值时，可以认为该行数据或该列特征为无效数据或无效特征，直接删除含缺失数据的记录即可。作者：名字太长显得比较长来源：CSDN
Dec
15

什么是可视化

可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、 [1] 计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表...
Dec
15

缺失值处理方法——基于统计学变量的填充法

基于统计学变量的填充法，这类方法需要根据特征的类型和分布情况决定采用哪种统计学变量进行填充。例如：特征是离散型的，可以直接通过众数对缺失值进行填充；特征是连续数值型并且数据分布比较均匀，可以采用平均数对缺失值进行填充，用全局变量或是属性的平...
Dec
15

可视化的应用领域

可视化技术最早运用于计算机科学中，并形成了可视化技术的一个重要分支——科学计算可视化(Visualization in Scientific Computing)。科学计算可视化能够把科学数据，包括测量获得的数值、图像或是计算中涉及、产生的...
Dec
15

缺失值处理方法——基于插值的填充法

这类方法主要是通过随机插值、拉格朗日插值、多项式插值等方法对缺失的变量值进行填充。例如：多项式插值法是通过构建多项式来拟合现有的数据，使得所有的样本数据都符合该多项式的分布，需要获取某个样本的缺失值时，通过求解该多项式来获得。作者：名字太长...
Dec
15

可视化的注意事项

（1）大多使用大白纸记录（或A1幅面的大白纸，或称海报纸，或专用的56cm×85cm白板纸，注意，是用于白板的“白板-纸”，不是印刷行业专用的“白色-板纸”，后者因为是板纸，厚度惊人、重量不菲，使用不便）。（2）视不同情形，会结合使用报事贴...
Dec
15

缺失值处理方法——基于模型的填充法

这类方法是利用有监督的模型或者无监督的模型来实现缺失值的填充。例如：K近邻填充是利用聚类的方式来获得某个缺失样本邻近的若干个样本点，通过对这些样本点计算均值或加权平均来进行缺失值填充。作者：名字太长显得比较长来源：CSDN
Dec
15

数据分析的分类

在统计学领域，有些学者将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。描述性数据分析属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等；而探索性数据分析以及验证性数据分析属于高级数据分析，常见的分析方法...
Dec
15

缺失值处理方法——热卡填充法

这类方法是在数据集中寻找与缺失样本最相似的样本点，并利用该最相似样本的变量值对缺失数据进行填充。问题关键是不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定，以及如何制定这个判定标准。该方法概念上很简单，且利用了数据间的关系来进行空值估计，但缺...
Dec
15

什么是描述性分析

描述性分析是社会调查统计分析的第一个步骤，对调查所得的大量数据资料进行初步的整理和归纳，以找出这些资料的内在规律——集中趋势和分散趋势。主要借助各种数据所表示的统计量，如均数、百分比等，进行单因素分析。描述统计分析的指标通常如下：1.描述数...
Dec
15

缺失值处理方法——预测法

这类方法是用预测模型来预测每一个缺失数据。用已有数据作为训练样本来建立预测模型，预测缺失数据。该方法最大限度地利用已知的相关数据，是比较流行的缺失数据处理技术。作者：名字太长显得比较长来源：CSDN
Dec
15

什么是探索性分析

探索性分析是对变量进行深入和详尽的描述性统计分析，它在一般描述性统计指标的基础上，增加关于数据其他特征的文字与图形描述，分析结果更加细致与全面，有助于对数据做进一步分析。探索性分析，能够生成关于所有个案、或不同分组个案的综合统计量及图形；可...
Dec
15

数据重采样

针对时序数据可采用数据重采样方法，将时间序列从一个频率转换至另一个频率的过程，它主要有两种实现方式，分别是降采样和升采样，降采样指将高频率的数据转换为低频率，升采样则与其恰好相反，将低频率数据转换到高频率。对于一些高密度传感器，会在毫秒级别...
Dec
15

数据分析的六大基本步骤

数据分析过程主要包括6个既相对独立又互有联系的阶段。它们是：明确分析目的和内容、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等6步，且这六个步骤是相互衔接，不可缺少的。
Dec
15

异常值检测——基于统计分析的方法

数据分布模型可以通过估计概率分布的参数来创建。如果一个对象不能很好地同该模型拟合，即如果它很可能不服从该分布，则它是一个异常。3σ-法则假设一组检测数据只含有随机误差，对原始数据进行计算处理得到标准差，然后按一定的概率确定一个区间，认为误差...