✨大数据算法
1⃣线性回归：监督学习算法，拟合线性函数，预测数值型变量。
2⃣逻辑回归：监督学习算法，拟合逻辑函数，预测分类型变量。
3⃣决策树：非参数监督学习算法，构建树状结构，用于分类和预测。
4⃣随机森林：集成算法，由多个决策树组成，用于分类和预测。
5⃣SVM：监督学习算法，映射输入空间到高维空间找超平面，实现分类和预测。
6⃣聚类分析：无监督学习算法，将输入数据分组为相似子集，理解数据结构特征。
7⃣PCA：无监督学习算法，投影输入数据到低维空间，减少数据维度。
8⃣神经网络：监督学习算法，基于多层连接权重拟合非线性函数，可用于分类、预测、聚类等。
✨大数据分析模型
1⃣留存分析模型：分析用户参与 / 活跃程度，看初始行为用户后续行为情况，衡量产品对用户价值。
2⃣漏斗分析模型：流式数据分析，反映用户行为状态与各阶段转化率，助力运营优化转化环节。
3⃣全行为路径分析：分析用户在 APP 或网站的行为事件，挖掘流转规律，优化产品设计。
4⃣热图分析模型：即页面点击分析，分析用户在网站页面的点击、浏览等行为及页面元素点击情况。
5⃣事件分析模型：针对用户行为，抽象用户产品行为为事件采集，在指标洞察中起重要作用。
6⃣用户分群模型：产品运营后，精细化运营用户，帮助企业了解用户，改进产品。
7⃣用户分析模型：基础分析模型，打通多类数据，丰富用户画像维度，动态实时查看数据变动。
8⃣黏性分析模型：深化留存分析，多维度了解产品或功能黏住用户的能力，制定留存策略。
这些算法和模型在大数据领域应用广泛，助力高效数据分析与决策～
#深度学习与神经网络 #深度学习 #数据科学 #计算机视觉 #行业研究 #CS #职场核心竞争力 #大数据转行 #数学建模 #大模型
1⃣线性回归：监督学习算法，拟合线性函数，预测数值型变量。
2⃣逻辑回归：监督学习算法，拟合逻辑函数，预测分类型变量。
3⃣决策树：非参数监督学习算法，构建树状结构，用于分类和预测。
4⃣随机森林：集成算法，由多个决策树组成，用于分类和预测。
5⃣SVM：监督学习算法，映射输入空间到高维空间找超平面，实现分类和预测。
6⃣聚类分析：无监督学习算法，将输入数据分组为相似子集，理解数据结构特征。
7⃣PCA：无监督学习算法，投影输入数据到低维空间，减少数据维度。
8⃣神经网络：监督学习算法，基于多层连接权重拟合非线性函数，可用于分类、预测、聚类等。
✨大数据分析模型
1⃣留存分析模型：分析用户参与 / 活跃程度，看初始行为用户后续行为情况，衡量产品对用户价值。
2⃣漏斗分析模型：流式数据分析，反映用户行为状态与各阶段转化率，助力运营优化转化环节。
3⃣全行为路径分析：分析用户在 APP 或网站的行为事件，挖掘流转规律，优化产品设计。
4⃣热图分析模型：即页面点击分析，分析用户在网站页面的点击、浏览等行为及页面元素点击情况。
5⃣事件分析模型：针对用户行为，抽象用户产品行为为事件采集，在指标洞察中起重要作用。
6⃣用户分群模型：产品运营后，精细化运营用户，帮助企业了解用户，改进产品。
7⃣用户分析模型：基础分析模型，打通多类数据，丰富用户画像维度，动态实时查看数据变动。
8⃣黏性分析模型：深化留存分析，多维度了解产品或功能黏住用户的能力，制定留存策略。
这些算法和模型在大数据领域应用广泛，助力高效数据分析与决策～
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