数据科学是一个领域，它结合了数学、统计学、计算机科学和各领域的专业知识，以从数据中提取见解。虽然机器学习算法经常成为焦点，但统计方法的坚实基础同样至关重要。在这篇文章中，我们探讨了每个数据科学家都应该熟悉的 20 种高级统计方法。每种方法都包括简要说明、示例使用案例和一段 Python 代码，以说明其用法。1. 贝叶斯推理是什么: 贝叶斯推理使用贝叶斯定理，随着更多证据或信息的出现而更新假设的概率。与频率主义方法不同，贝叶斯方法允许您合并先验信念并使用观察到的数据更新这些信念。示例用例- 垃圾邮件过滤：可以将先前对电子邮件是垃圾邮件的可能性的信念与新证据（电子邮件中的单词）相结合，以更新垃圾邮...

大家好！在这篇文章中，我将分享一些简单的方法来加速您的SQL查询并提高其效率。我们将看一些实际示例（主要针对PostgreSQL，但这些概念也适用于其他SQL数据库）。到最后，您将能够优化查询以获得更好的性能和更快的响应时间。1. 使用虚拟表上的JOIN替换IN子句问题：在IN子句中使用大量值可能导致对每一行进行顺序检查，从而加重CPU负担。解决方案：使用虚拟表（带VALUES）并将其与您的主表进行JOIN。这通常能让数据库更有效地利用索引。示例：-- 优化前：SELECT order_id, cityFROM ordersWHERE city IN ('Berlin', 'Paris', '...

数据科学家是本世纪最热门的职业之一，被《哈佛商业评论》誉为"21世纪最性感的职业"。本文将为读者系统介绍数据科学领域，并提供2025年高效成为数据科学家的路径。数据科学定义数据科学是通过科学方法、算法和系统从杂乱的结构化/非结构化数据中提取知识，并将洞察应用于广泛领域的交叉学科。其核心流程分为五阶段：数据收集（调查/传感器/网络爬取）：多源获取（API/爬虫/物联设备）数据清洗（处理缺失值/异常值）：缺失值处理（多重插补法）、异常值检测（箱线图+3σ原则）探索性数据分析(EDA)（统计可视化/特征关系分析）：基于Seaborn/Plotly的可视化分析，特征相关性检验（Sp...

今天讨论一下在数据应用无处不在的背景下，究竟什么是数据产品，什么不是数据产品？核心观点数据产品的核心在于可信赖性和价值实现： 一个真正的数据产品远不止是原始数据。它必须是可靠的、可信的，并且能帮助用户实现特定目标。 这要求数据产品具备一系列使其值得信赖的属性和能力。明确的构成要素是数据产品的基石： 一个数据产品应包含数据本身、独立的部署能力（代码、基础设施）、元数据、数据质量指标，并且有明确的所有者。 此外，还需具备数据血缘信息和数据抽样能力，以增强透明度和易用性。 组织共识和标准化至关重要： 在组织层面建立对数据产品清晰、统一的定义，并让所有利益相关者就此达成一致，是成功实施数据产品策略和数...

1. D - Tale 适合快速查看数据集整体情况，在做初步的数据探索时，能让你迅速对数据有个全面的认识，比如拿到一个新的电商销售数据集，用它可以快速了解数据分布、变量关系等。 2. ydata - profiling 当你面对大规模数据时，它能快速给出数据的基本统计信息、变量相关性等，如分析大型医疗数据、金融交易数据等。 3. Sweetviz 在对比不同版本数据集或者不同分组数据时非常有用，比如对比新旧算法下的实验数据、不同地区的销售数据等。 4. AutoViz 处理各种规模的数据可视化都很轻松，无论是小型的科研实验数据，还是大型的社交媒体用户数据，都能快速生成直观报告。 5. Data...

求职是双向奔赴，作为数据分析师，在面试中展现专业素养时，亦是洞察企业真实面貌的关键时刻。精准识别潜在的“危险信号”，能助我们规避那些可能消磨热情、缺乏组织性的工作环境。以下七个面试中的“红灯”值得大家高度警惕： 1. 任务管理混乱，优先级模糊： 关注企业是否有成熟的任务及临时项目管理机制。若缺乏明确的优先级划分流程与上级指导，你可能陷入无尽的琐碎事务，不仅身心俱疲，更难以保证工作成果的质量与深度。 2. 职业蓝图缺失，晋升通道不明： 询问你所面试职位的典型职业发展轨迹。如果企业无法清晰阐述数据分析师的成长路径与晋升机制，这往往意味着内部晋升空间受限，长远发展可能需要“跳槽”来实现。 3. 技术...