数据科学入门的5个技巧,除了性能还有高颜值

2019-11-19 03:23栏目:互联网
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原标题:数据科学入门的5个技巧

原标题:闪信公司分享下短信广告的优势特点

原标题:除了性能还有高颜值 近期高关注度手机推荐

很多人问我数据科学和数据分析的最大区别是什么。有的人认为两者没有区别,有的人则认为两者千差万别。我认为,尽管两者确实存在很多不同之处,但最大的不同在于数据科学严格遵循结构化、一步一步的操作过程,保证了分析结果的可靠性。

闪信公司分享下短信广告的优势特点:

进入九月份也进入了传统意义上的秋季,秋天是许多手机发售的黄金时节,俗话说金九银十,九月也是手机厂商促销优惠幅度较大的时节,近期有不少热门手机上市,它们不仅外观设计较为出色,而且也很有“内涵”:手机配置高,拍照出彩,还有各自的特色功能。下面新浪手机就为大家介绍几款近期高关注度手机,感兴趣的朋友可以关注一下。

和其他科学研究一样,这些过程必须被严格执行,否则分析结果将不可靠。再直白一点,对于外行的数据科学家,严格遵循这些过程将能够快速获得准确结果。反之,如果没有清晰的路线图,则分析结果很难得到保证。

1、速度快

OPPO R17 8GB版(参数 报价 论坛 软件)

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全新的媒体传播形式,时尚、新颖!一分钟即时发送,一瞬间万人传播!2、形式活:发布形式灵活,发布的时间更灵活!不论是白天还是晚上,任何时候都可发送! 短信广告的传播不受时间和地域的限制,全国任意一个省市都一样;发送数百万手机用户,匀可在发送完毕后马上接收到广告信息。发布广告内容可以随时更改,保证最新信息在最短的时间内传播给消费者。

参考价格:3499元

虽然这些步骤更多是写给业余分析师的指引,但它们同样是数据科学家,甚至更严格的商业分析和学术分析的基础。每一位数据科学家都理解这些步骤的重要意义,会在实践过程中严格遵守它们。

2、分众性、回报高

OPPO R17是OPPO近期推出的一款新品,也是一款高颜值的手机,其将自然界的水和光元素融入进到手机中,打造出幻色渐变和雾光渐变,极具时尚气息和科技感,同时在拍照方面有多项创新。

5个步骤概览

短信广告直接影响到最有消费力的一族,且同一产品可根据不同的接收对象轻松传递不同的广告信息,以求最大限度提供客户的购买欲。

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数据科学的5个必备步骤分别是:

3、投资省

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(1)提出有意思的问题;

短信广告打破传统广告媒体定价的行规,广告主定好自己的支出预算,定向定条发送给目标客户。传播形式时尚、新颖。

OPPO R17配备6.4英寸19.5:9水滴屏,分辨率为2340×1080,屏占比达到91.5%,搭载高通骁龙670处理器,配备了6/8GB运存与128GB UFS2.1闪存,运行ColorOS 5.2系统,3500毫安时的电池,支持OPPO VOOC闪充技术,数据接口依然是USB Type-C,支持双卡双待4G全网通。此外,OPPO R17搭载全新的光感屏幕指纹技术,采用屏下镜头方案,其内置超感光元件,单个像素达到1.25μm,有效提高了光线利用率,轻触屏幕一瞬即可解锁,同时支持微信支付和支付宝支付。

(2)获取数据;

4、精确性

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(3)探索数据;

短信广告最大的特性就是直达接收者手机,“一对一”传递信息,强制性阅读,时效性强,100%阅读率!在媒介与人接触的有限时间中,能提高人与广告的接触频率。

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(4)数据建模;

5、蔓延性

OPPO R17配备1600W(F1.8)+500W(F2.4)像素后置双镜头,主镜头采用索尼IMX519传感器,能够识别多达21种独立场景以及800个场景组合。RAW HDR与逆光拍摄技术的加入让样张的细节与动态范围更丰富。此外功能上,AI智慧美颜、AR贴纸、O-moji也增强了样张的美感与趣味性。OPPO R17的前置镜头为2500W像素(F2.0),传感器是索尼IMX576。返回搜狐,查看更多

(5)可视化和分享结果。

短信广告具有很强的散播性,速度快,一分钟即时发送,一瞬间万人传播!接收者可将信息随身保存,随时咨询广告主,需要时可反复阅读,并可随时发送给感兴趣的朋友。

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首先,我们从宏观上了解以上5个步骤。

6、灵活性

1.1.1 提出有意思的问题

短信广告发布时间极具灵活性,广告主可以根据产品特点弹性选择广告投放时间,甚至具体到某个具体的时间段内发布。

这是我最喜欢的一步。作为一个创业者,我经常问自己(和他人)很多有意思的问题。我像对待头脑风暴会议一样对待这一步。现在开始写下问题,不要关心回答这些问题所需的数据是否存在。这样做的原因有两个。

7、互动性

第一,你不会希望在没有找到数据之前,就被自己的偏见影响。第二,获取数据可能涉及公开渠道和私有渠道,因此不会轻松和显而易见。

短信广告可以让机主与销售终端互动,与大众媒体互动,通过这些使短信用户参与到商业互动中,短信广告使人们参与互动的机会大增。

你可能想到一个问题,然后自言自语说:“我打赌没有这样的数据可以帮到我们!”然后就将它从问题列表中删除。千万不要这样做,把它留在你的问题列表中!

8、目标标准

1.1.2 获取数据

它是商家“一对一”营销诉求的最佳方式!精确锁定消费者,100%阅读率!

一旦你确定了需要关注的问题,接下来就需要全力收集回答上述问题所需要的数据。正如之前所说,数据可能来自多个数据源,所以这一步非常具有挑战性。

9、效应强

1.1.3 探索数据

它具有其他任何一个广告媒体无法比拟的瞬时轰动效果

一旦得到数据,我们将使用第2章学习的知识,将数据归类到不同的数据类型。这是数据科学5个步骤中最关键的一步。当这一步骤完成时,分析师通常已经花费了数小时学习相关的领域知识,利用代码或其他工具处理和探索数据,对数据蕴含的价值有了更好的认识。

10、低成本

1.1.4 数据建模

短信广告的发布费用非常低廉,与传统媒体动辄上十万甚至上百万的广告费用相比,短信广告的成本几乎可以忽略不计。而通过短信平台提交短信广告,比直接用手机发短信息更便宜,大大降低了广告主的广告发布成本。返回搜狐,查看更多

这一步涉及统计学和机器学习模型的应用。我们不仅仅选择模型,还通过在模型中植入数学指标,对模型效果进行评价。

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1.1.5 可视化和分享结果

毫无疑问,可视化和分享结果是最重要的一步。分析结果也许看起来非常明显和简单,但将其总结为他人易于理解的形式比看起来困难得多。我们将通过一些案例,演示糟糕的分享和改善后的效果。

本文将重点关注第(3)、(4)、(5)步。

为什么本书跳过了第(1)、(2)步?

虽然前两步对数据科学整个过程是非常必要的,但它们通常先于统计模型和程序处理。本书的后面章节将介绍不同的数据收集方法,在此之前,我们更加关注数据科学过程中“科学”的部分。所以,我们先从探索数据开始。

探索数据

数据探索的过程并不简单。它涉及识别数据类型、转换数据类型、使用代码系统性提高数据质量为模型做准备的能力。为了更好地演示和讲解数据探索的艺术,我将使用Python的Pandas包,对几个不同的数据集进行探索。在此过程中,我们将看到多种数据处理技巧。

当我们接触新数据集时,有5个基本问题需要回答。请牢记,这些问题并不是数据科学的起点和终点,它们是我们面对新数据集时需要遵循的基本原则。

1.2.1 数据探索的基本问题

每当接触新数据集时,不论你是否熟悉它,在初次进行分析前回答以下问题都非常有必要。

● 数据是有组织格式的,还是无组织格式的?

我们需要确认数据是否是行列结构。大部分情况下,我们处理的数据都是结构化数据。本书中,超过90%的例子都是结构化数据。尽管如此,在我们进行更深入的数据分析之前,还是要弄清楚这个最基本的问题。

根据经验,如果数据是无组织格式的,我们需要将其转换为有组织的行列结构。在本书前面的例子中,我们通过对文本中词语计数的方式将其转换为行列结构。

● 每一行代表什么?

一旦我们弄清楚了数据的组织形式,得到了行列结构的数据集,接下来就需要弄清楚每一行代表的意思。这一步通常不需要花费多少时间,却大有裨益。

● 每一列代表什么?

我们需要识别每一列的数据层次、定性/定量属性等。分类结果可能随着分析的不断深入而改变,但越早开始这一步越好。

● 是否有缺失值?

数据并不完美。很多时候,人工或机械的错误将导致数据缺失。当这种错误发生时,作为数据科学家,我们需要决定如何处理这些错误。

● 是否需要对某些列进行数据转换?

我们可能需要对某些列进行数据转换,当然,这取决于该列的数据层次和定性/定量属性。比如,为了使用统计模型和机器学习模型,数据集中的每一列都需要是数值型的。我们可以使用Python对数据集进行转换。

自始至终,我们的核心问题是:我们能从前期的推理统计中得到哪些信息?我们希望对数据的理解比初次接触时更深。

好了,我们已经介绍了很多内容,下面看一些具体的例子。

1.2.2 数据集1:Yelp点评数据

我们使用的第1个数据集来自点评网站Yelp的公开数据,数据集中所有的身份识别信息已经被删除。首先读取数据,如下所示。

import pandas as pd

yelp_raw_data = pd.read_csv("yelp.csv")

yelp_raw_data.head()

上述代码的作用是:

● 导入Pandas包,并缩写为pd。

● 读取文件yelp.csv,并命名为yelp_raw_data。

● 查看数据的表头(仅前几行),如图3.1所示。​

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​图3.1 数据的表头

问题1:数据是有组织格式的,还是无组织格式的?

● 数据源是非常好的行列结构,我们可以认为它是有组织格式的。

问题2:每一行代表什么?

● 很明显,每一行代表一条用户的评价。我们还会查看每一行和每一列的数据类型。我们使用DataFrame的shape方法查看数据集的大小,如下所示。

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