大数据分析软件 2022-09-05
本科, 中国传媒大学2021级网络与新媒体、2021数据科学与大数据技术, 2022
A variety of common markup showing how the theme styles them.
Single line blockquote:
Quotes are cool.
| Entry | Item | |
|---|---|---|
| John Doe | 2016 | Description of the item in the list |
| Jane Doe | 2019 | Description of the item in the list |
| Doe Doe | 2022 | Description of the item in the list |
| Header1 | Header2 | Header3 |
|---|---|---|
| cell1 | cell2 | cell3 |
| cell4 | cell5 | cell6 |
| cell1 | cell2 | cell3 |
| cell4 | cell5 | cell6 |
| Foot1 | Foot2 | Foot3 |
Make any link standout more when applying the .btn class.
Watch out! You can also add notices by appending {: .notice} to a paragraph.
This is an example of a link.
The abbreviation CSS stands for “Cascading Style Sheets”.
“Code is poetry.” —Automattic
You will learn later on in these tests that word-wrap: break-word; will be your best friend.
This tag will let you strikeout text.
The emphasize tag should italicize text.
This tag should denote inserted text.
This scarcely known tag emulates keyboard text, which is usually styled like the <code> tag.
This tag styles large blocks of code.
.post-title {
margin: 0 0 5px;
font-weight: bold;
font-size: 38px;
line-height: 1.2;
and here's a line of some really, really, really, really long text, just to see how the PRE tag handles it and to find out how it overflows;
}
Developers, developers, developers…
–Steve Ballmer
This tag shows bold text.
Getting our science styling on with H2O, which should push the “2” down.
Still sticking with science and Isaac Newton’s E = MC2, which should lift the 2 up.
This allows you to denote variables.
本科, 中国传媒大学2021级网络与新媒体、2021数据科学与大数据技术, 2022
本科一年级下, 数据科学与大数据技术、计算广告专业, 2022
传媒大数据专业,大三上, 掌握基本的新闻文本数据分析方法, 2021
传媒大数据专业,大三上, 掌握基本的贝叶斯建模和分析方法, 2022
传媒大数据专业,大二上, 掌握基本的社会媒体挖掘技术和分析方法, 2022
R语言入门者, 了解基本的数理统计方法, 2021
传媒大数据专业,大四上, 掌握基本的计算广告的技术和分析方法, 2022
本科生课程, 智能媒体、计算广告等相关专业, 2025
About me
汇总数据科学导论第1-12讲的主要内容、核心概念、学习注意事项,并用关系图梳理课程逻辑。
本讲围绕数据科学的发展脉络与研究问题展开,梳理统计学、数据挖掘、机器学习、大数据到数据科学的演进,说明数据科学如何围绕现实需求完成数据收集、清洗、建模、解释与决策支持。
本讲围绕支持向量机、朴素贝叶斯与推荐算法展开,介绍最大间隔分类器、软间隔、核函数、支持向量回归、贝叶斯分类器、条件独立假设,以及协同过滤、关联规则、内容推荐和深度学习推荐等方法。
本讲整理文本挖掘与社交网络分析两部分内容,介绍文本数据获取、分词、词袋模型、TF-IDF、特征选择、文本分类、文本聚类、LDA主题模型,以及网络基本概念、中心性、凝聚性、随机图模型、块模型和关联网络推断。
本讲结合无监督学习和大数据计算方法,介绍聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析,以及并行计算、分布式计算、Hadoop、Spark 和云计算等内容。
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本讲围绕统计学习的基本框架与模型评估展开,介绍模型、策略、算法三要素,训练误差与测试误差、过拟合、正则化、交叉验证、泛化能力,以及生成模型与判别模型的区别。
本讲围绕数据处理与清洗展开,介绍结构化与非结构化数据、数据类型、缺失值处理、噪声与异常值识别、数据变换和标准化等内容,说明高质量数据是后续分析建模的基础。
本讲围绕数据可视化展开,介绍图形在探索、发现、验证和表达中的作用,讲解基础作图参数、常见图形类型、图形选择原则,以及 ggplot2 的基本思想和应用提醒。
本讲围绕回归分析展开,介绍一元与多元线性回归的建模思想、总体回归函数、最小二乘估计、模型假设、拟合优度、显著性检验、预测方法,以及 R 中的回归实现。
本讲围绕分类方法展开,介绍二元分类问题、线性概率模型、Probit 与 Logistic 模型、判别分析、朴素贝叶斯、LDA、QDA,以及混淆矩阵、精确率、召回率、ROC 和 AUC 等评价指标。
本讲围绕决策树与集成学习展开,介绍决策树的基本思想、分类树和回归树,以及 Bagging、随机森林、Boosting、GBDT、XGBoost 等组合学习方法。
本讲围绕数据分析报告写作展开,介绍优秀数据分析报告的问题意识、数据依据、方法选择、结果解释、结论建议、图表规范与课堂作业写作要求。