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定类数据最新视觉报道_定类数据,定序数据,定距数据,定比数据各举一个例子(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

定类数据

混淆矩阵：你真的用对了吗？在机器学习和数据分析的世界里，混淆矩阵是一个非常重要的工具，用于评估分类模型的性能。然而，你是否在使用混淆矩阵时，真的用对了吗？让我来给你一个具体的例子。想象一下，你正在面试一个金融科技公司（fintech）的反欺诈岗位。在面试中，你提到自己在某段实习经历中使用了混淆矩阵来衡量风险评分模型的性能。你甚至提到，logistic regression模型的accuracy很高，因此决定使用它。然而，当面试官进一步询问在fintech场景下使用accuracy作为衡量指标可能存在的问题时，你可能会感到有些困惑。在fintech领域，大多数用户或交易都是正常的，而欺诈行为只占少数。这意味着你的数据集本身是非常不平衡的。如果99%的用户是正常用户，而只有1%的用户违约或欺诈，那么预测所有用户为正常用户就可以轻松实现99%的accuracy。显然，在这种情况下，使用accuracy作为衡量指标是不合适的。对于fintech公司来说，从正常用户那里赚到的钱通常很少，而一个欺诈用户可能带来的损失却很大。因此，对于反欺诈建模来说，recall（召回率）才是更重要的指标。误报（FP）可能会影响用户体验，但漏报（FN）带来的损失却是真金白银的损失。当然，不同的业务场景下，模型评估指标也会有所不同。例如，在垃圾邮件分类器（Gmail spam classifier）中，precision（精确度）可能更重要。背后的原因留作思考题吧！所以，下次在使用混淆矩阵时，记得考虑你的具体业务场景和需求。不同的场景下，最适合的评估指标也会有所不同。

𐟏楅襛𝩓𖨡Œ名单大揭秘𐟏抰Ÿ“Š 银行数量统计 𐟓Š 虽然目前没有确切的银行数量数据，但我们整理了常见的银行分类，如中央银行、政策性银行、商业银行和信用合作社等。 𐟒𜠩“𖨡Œ工作与薪资 𐟒𜊩“𖨡Œ行业的竞争非常激烈，这一点不言而喻。至于薪资，那可是因人而异了。银行的薪酬范围相当广泛，和金融圈内的保险、证券行业相似。 𐟓š 银行分类概览 𐟓š 我们整理了各种类型的银行，从中央银行到政策性银行，再到商业银行和信用合作社，涵盖了银行体系的方方面面。 𐟔 深入探索 𐟔 关于银行的工作内容和薪资水平，我们进行了深入的探索和分析，希望能为你提供一些有用的参考。

【“5G+AI”驱动电厂革新】走进山东省潍坊市寿光国能发电厂监控中心，一块巨大的显示屏上，各类物联设备的接入情况、实时报警信息、缺陷统计和分类管理数据一目了然。中国移动积极探索5G+AI技术的创新应用，助力电厂打造5G+AI智能巡检、AI视觉诊断、AI图像识别等一系列创新应用，为电厂的智能化转型注入了强劲动力。「科创赋能移起向新」

2024年中考数学【真题】分类汇编数据的收集及分析（二）

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莫干山穿着率从男女分类到组别的分类，通过数据我们可以看出越野跑的变化趋势以及未来走向。「2024凯乐石莫干山跑山赛」

𐟓šABC分类费用数据透视表 𐟔—𐟑‡𐟍Ž

数据分析的实际意义和目的：我的半年心得时光荏苒，转行做数据分析已经快半年了。从一开始的懵懂到现在能够应付日常工作，我时常会思考数据分析在实际工作中的意义和目的。最近有朋友问我这个问题，让我回想起这几个月的工作经历。以下是我对这个问题的一些思考，希望对大家有所帮助。 𐟌Ÿ 数据分析的目的数据分类 𐟓Š 公司的数据通常是繁杂且无序的。数据分析的第一个目的是数据分类。通过研究已有分类的相似数据，找出分类的规则，然后将这些规则应用到未知分类的数据上，从而实现数据的归类。关联规则与推荐系统 𐟛’ 关联规则分析，也叫关联分析，是在大型数据库中找到一般的关联模式。比如，网购软件首页的推荐系统就是通过找到关联规则来进行个性化推荐的。数据缩减与降维 𐟓‰ 当变量数量有限但样本数据大量分类为同类组时，通常会选择提高数据挖掘算法的性能，以实现数据缩减与降维。简单来说，就是减少变量的数量。探索与数据可视化 𐟔 数据探索的目的是了解数据的总体情况并检测可能存在的异常值。而数据可视化则是利用图表、图像等显示手段，实现清晰、有效的信息传达与沟通。 𐟓ˆ 数据分析的意义完整、科学地反映客观情况 𐟌 通过对公司积累的海量数据进行统计、分析和研究，我们可以得到较为完整、科学的客观情况反映，从而协助我们制定出理性、正确的决策和计划。监督公司运行状态 𐟏튩€š过分析公司大量的数据和资料，可以全面、精准地了解公司过去、现在的运行状态和发展变化情况，甚至能够预测行业未来发展趋势，从而对公司的未来发展方向做出预测，规避风险。 𐟔砦œ€后还想说数据分析不仅要求掌握基础知识和方法，还需要了解有关的经济技术状况，并具备一定的分析归纳能力。数据分析师这个岗位不仅仅是技术问题，更需要对业务有深入的了解。如果你只懂技术，很容易成为所谓的“取数工具人”。数据分析是一门需要不断学习和实践的艺术，只有真正理解数据的背后逻辑，才能做出有价值的分析。希望这些思考能对你有所帮助！

sgk都已经完成数据分类分级管理了，有些公司还没整完...

会计的本质是“数据分类自检”。

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