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数据分析师
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2022-03-07 14:43
数据分析师
关于聚类方法的探讨
数据分析常用的聚类算法: K-means聚类 一个好的的聚类是类内的差异最小化。其中,我们通常使用平方欧式距离(Squared Euclidean distance)的相关公式:略 K-Means算法 1.随机选k个中心点(人为设定k) 2.对非中心点的其他点,找到离它最近的中心点,归为该类。 3.在每一个类之内重新选取每一类的中心点,使得该中心点到该类其他点的欧式平方距离和最小。 4.重复2,3,直至收敛。 Kmeans++的优化(是sklearn应用的版本) 优化点:第一部初始化的时候,离之前选取的中心点远的点有更高的概率被选为中心点。(不再是随机选取)
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2022-03-05 18:16
数据分析师
多重检验,自由度,ANOVA(变量分析)
1.多重检验: 2.自由度: 3.ANOVA: 1.将所有数据合并到一个框中。 2.洗牌并抽取四个重采样,每个重采样五个值。 3.记录四组的平均值。 4.记录四组平均值之间的差异。 5.重复步骤2-4多次(比如1000次)。 4.F检验:与t检验于置换检验的关系一样,F检验是ANOVA的近似(也是算力不足的遗迹 :D) 5.卡方检验:用于检验数据是否符合某些分布: 皮尔逊残差 = (观察值-期望值)/期望值\sqrt{期望值} \quad期望值 卡方 = 皮尔逊残差的平方和 检验方法类似,只是每次抽样后计算卡方得到卡方分布。将所得分布与观测的卡方对比 6.费舍尔精确检验:\
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2022-03-01 12:14
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数据分析师
关于数据分析面试中的假设检验(A/B test)(三)
统计学上常用检验方法的总结:包括适用的情况,检验的步骤以及结论。 1.置换检验(permutation test) 适用情况(总体分布未知的小样本检验): Permutation test 置换检验是Fisher于20世纪30年代提出的一种基于大量计算(computationally intensive),利用样本数据的全(或随机)排列,进行统计推断的方法,因其对总体分布自由,应用较为广泛,特别适用于总体分布未知的小样本资料,以及某些难以用常规方法分析资料的假设检验问题。 检验流程: 在置换过程中,涉及两个或多个样本,通常是 A/B 或其他假设检验中的组。 置换意味着改变一组值的顺序。对假设进...
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2022-02-10 21:29
数据分析师
关于数据分析面试中的假设检验(A/B test)(二)
1.假设检验的定义: 假设检验首先要有假设: 假设分为两种: 无效假设(null hypothesis)和替代假设(alternative hypothesis) 检验根据检验方向也分两类:单向检验和双向检验。 通常,我们将null hypothesis设定为实验差异是由随机性导致的,实验目标是证明无效假设是错的,从而得出差异是由我们施加的变量导致的。 2.p-value(p值)的定义 给定包含零假设的概率模型,p 值是获得与观察到的结果一样不寻常或极端的结果的概率。 3.第一种错误: 把随机性引起的变化当成影响显著。 4.第二种错误: 把实际存在的实验差异当成随机性引起的。 下一篇会举一个例...
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2022-02-10 17:53
数据分析师
关于数据分析面试中的假设检验(A/B test)(一)
看到数分面经里有许多关于假设检验的内容,觉得自己需要总结一下,欢迎讨论 1.假设检验的流程: 提出假设->设计实验->收集数据->推断/结论 2.A/B test的分组: 通常将实验对象(在不同实验中可能不同,在用户生成内容类APP的小红书,实验对象就是用户)随机分为两组,一组为实验组(进行一些处理,比如进行某个APP功能上的修改),一组为对照组(控制组,不进行处理)。 在这种情况下,处理后实验组和对照组在某些数据上的偏差(比如,实验组的没日活跃用户数(Daily active users) DAU高于对照组DAU),那么这种差异可能是由两个因素导致的: 1.不同处理的结果(...
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