花费 183ms 找到527122条记录
1 大数据统计学基础(二)——事件概率
2018年04月25 - A发生的频数;nA/n称为事件A发生的频率; 大量的试验证明,当试验的重复次数n逐渐增大时,事件A发生的频率会逐渐稳定于某个常数p,p称为事件A发生的概率。记事件A发生的概率为p(A); 概率需要满足以下的条件: 1、非负性。P(A)>=0; 2、规范性。对于必然事件A有P
2 大数据统计学基础
2018年09月03 - 1. 统计学 统计学可以分为:描述统计学与推断统计学 描述统计学:使用特定的数字或图表来体现数据的集中程度和离散程度。例:每次考试算的平均分,最高分,各个分段的人数分布等,也是属于描述统计学的范围。 推断统计学:根据样本数据推断总体数据特征。例:产品质量检查,一般采用抽检,根据所抽样本的质量
3 统计学大数据分析
2017年10月28 - 统计学 在谈大数据分析之前我想应该说一说统计学统计学到底是怎样一种学问呢。先看看我们的周围,其实有无限多的数据。所谓数据呢就是一系列数字的集合或者符号的集合体。我们傻傻的看着这些数据也看不出什么。所以我们会看一些数据的个数,平均,倾向,分类等才能了解数据的性质。 那么看数字数据
4 大数据时代,统计学方法有多大的效果?
2016年07月28 - 徐昇金融数学,软件工程,不小心修了两个专业。 3 人赞同 反对 @Han Hsiao 把数据挖掘当作一门独立学科和统计学比较。数据挖掘和统计学的关系就好像熊猫和哺乳纲。有人比较哺乳纲和熊猫的相同点和不同点的么。 没有一定统计基础大数据er
5 大数据时代统计学面临的机遇与挑战
2016年10月15 - 、国务院决策部署,全面推进我国大数据发展和应用,很多地方政府部门大数据建设规划纷纷出台,人民大学、复旦大学等大学也陆续开设《数据挖掘》、《R语言》等和大数据处理密切相关的课程,并开办数据分析、数据挖掘培训班、颁发证书以满足社会需求。机遇与挑战统计学(Statistics)是通过搜索、整理、分析、描述数据
6 数据分析概率统计学基础
2016年05月10 - 库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。3. 商业数据分析预测的本质数据分析和业务是紧密联合在一起的,其目的就是满足商业决策的需求。预测未来发展情况,及早发现问题,对业务进行优化,制定最优的决策方案。4. 数据分析的8个层次常规报表即席查询多维分析警报统计分析预报预测型建模优化5. 大数据对传统小数据的拓展
7 统计学概率基础
2016年11月16 - 大学层次的统计学: 假设检验 参数估计 抽样(总体和样本) 贝叶斯 高级: 多元统计分析 概率论 常用的分布: 二项分布 泊松分布 正态分布 超几何分布 各种分布:二项分布 & 泊松分布 &
8 大数据时代 统计学依然是数据分析灵魂
2015年08月28 - 资源不可再生,你用多了,别人就用少了,因而很难共享。数据可以重复使用、不断产生新的价值。大数据资源的使用是非恶性竞争的,共享的前提下,更能够制造双赢。从另一个角度来说,数据如果不被融合、联系在一起,也不能称之为大数据大数据不能被直接拿来使用,统计学依然是数据分析的灵魂现在社会上有一种流行的说法,认为
9 Thinking in BigData(五)大数据统计学数据挖掘
2014年01月28 - ,我们应该给数据挖掘的重新认识。由于时间有限,虽题目命名为大数据统计许与数据挖掘,但是整篇文章基本没有涉及大数据下的这些定义,等有时间在回来补充。 大数据统计学数据挖掘 原文章来自于《Statistics and Data Mining: Intersecting
10 Thinking in BigData(五)大数据统计学数据挖掘
2014年01月28 - ,我们应该给数据挖掘的重新认识。由于时间有限,虽题目命名为大数据统计许与数据挖掘,但是整篇文章基本没有涉及大数据下的这些定义,等有时间在回来补充。 大数据统计学数据挖掘 原文章来自于《Statistics and Data Mining: Intersecting

 
© 2014-2019 ITdaan.com 粤ICP备14056181号