数据分析
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主成分分析（PCA）：数据降维与可视化的关键技术
什么是主成分分析（PCA） 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种在数据分析和机器学习领域广泛应用的无监督学习技术。它主要用于数据降维和……5ifenxi 2025年5月7日
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自适应神经模糊推理系统（ANFIS）：原理、应用与发展
什么是自适应神经模糊推理系统（ANFIS） 在当今复杂的数据分析和建模领域，自适应神经模糊推理系统（Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System，简称ANF…… -
探索性数据分析（EDA）：数据分析的关键阶段
什么是探索性数据分析（EDA） 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是数据分析流程中的一个关键阶段。它主要侧重于对数据集进行初步的调查和…… -
欧盟对TikTok开出5.3亿欧元罚单：数据保护警钟敲响
欧盟对TikTok开出了高达5.3亿欧元的罚单，因其违反了《通用数据保护条例》（GDPR）。 《通用数据保护条例》是欧盟一项极为重要的数据保护法规，旨在保护欧盟公…… -
图像数据收集：关键过程、应用领域与挑战应对
什么是图像数据收集 在当今数字化时代，数据是推动众多技术发展的核心力量，而图像数据收集则在诸多领域发挥着至关重要的作用。 图像数据收集指的是获取、整理…… -
dplyr：R语言强大的数据处理包
什么是dplyr 在数据科学和数据分析的领域中，dplyr是一个极为重要且强大的R语言包。它为数据操作提供了一套直观且高效的工具集，极大地简化了数据处理的流程，…… -
特征工程：数据科学与机器学习的关键环节
什么是特征工程 在数据科学和机器学习的领域中，特征工程是一个至关重要的环节。它可以说是连接原始数据和有效机器学习模型之间的桥梁。简单来讲，特征工程就…… -
降维：数据科学与机器学习领域的关键技术
什么是降维 在数据科学和机器学习领域，降维是一项至关重要的技术。它旨在减少数据集中特征（变量）的数量，同时尽可能保留数据的关键信息。 降维的必要性 随…… -
嵌入式分析：数字化转型的关键技术与应用
什么是嵌入式分析 在当今数据驱动的时代，嵌入式分析正逐渐成为众多行业提升决策效率和用户体验的关键技术。 嵌入式分析，简单来说，就是将数据分析功能直接集…… -
可组合分析：创新的数据分析方法与应用
什么是可组合分析 在当今数据驱动的时代，可组合分析正逐渐成为数据分析领域的一个关键概念。可组合分析代表了一种创新的方法，旨在通过灵活地组合各种分析组……