数据分析中，非参数检验方法提供了一种强大工具，可在不依赖于特定总体分布的情况下进行统计推断。这些方法适用于各种领域，包括医学和社会科学，尤其是在处理小样本量或数据类型不清晰的情况下。让我们一起探索常用 ...
2024-12-06
大数据正以多方面方式深刻影响着企业的决策过程，不仅改变了决策手段，更提升了效率和准确性。让我们深入探讨大数据在企业决策中的作用。 提高决策效率和准确性 大数据通过数据分析、预测建模、自动化流程与实时决策 ...
2024-12-06在大数据生命周期中，数据清洗和转换是至关重要的步骤，对于确保数据质量和可用性起着关键作用。这两个阶段相辅相成，为数据分析和决策提供坚实基础。 数据清洗：确保数据准确性与完整性 数据清洗是识别和处理数据中 ...
2024-12-06数据清洗和转换在大数据生命周期中扮演着关键角色，确保数据质量和可用性。数据清洗涉及识别和处理数据中的错误、缺失值和重复值。这一过程包括错误检测与修复（如异常值处理）、缺失值处理（删除或填充）、数据标准 ...
2024-12-06单因素方差分析（One-way ANOVA）是一种统计方法，用于检验多个组之间均值是否存在显著差异。在这个过程中，假设检验起着核心作用，通过比较不同组的均值来判断因素对结果的影响是否显著。 假设检验与结果 在单因素 ...
2024-12-06对比RNN和CNN的性能 在探讨卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的性能时，我们必须深入了解它们在不同领域的适用性和优势。 适用领域 CNN CNN擅长 ...
2024-12-06在社会科学研究中，统计方法扮演着至关重要的角色。其中，方差分析（ANOVA）作为一种比较不同组别间差异的工具，在人群行为、经济数据和社会现象研究中发挥着重要作用。让我们深入探讨方差分析在社会科学领域中的应 ...
2024-12-06在统计学中，非参数检验是一种关键的工具，用于对总体分布未知或不满足参数检验条件的情况下进行推断。相较于参数检验，非参数检验更加灵活，适用范围更广泛，特别适合处理名义或序数数据类型。本文将介绍非参数检验 ...
2024-12-06在推荐系统中，协同过滤（Collaborative Filtering）是一项核心技术，旨在通过分析用户之间的相似性或项目之间的相似性，实现个性化推荐。这种算法主要分为两大类：基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Fi ...
2024-12-06在统计学中，假设检验是一种系统性流程，用于评估样本数据是否支持或拒绝特定假设。通过以下操作步骤和不同类型的假设检验，我们可以深入探讨这一重要概念。 理解操作步骤 提出假设 首先，明确要检验的原假设（H0） ...
2024-12-06数据分析世界中，概率分布扮演着至关重要的角色，其中卡方分布（χ²分布）作为一种经常被运用的分布，在其特性和与其他分布的异同中展现出独特之处。让我们深入探讨卡方分布的特点以及它与其他分布之间的对比。 非 ...
2024-12-06理解模型过拟合 模型过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现出色，但在新数据或未见过的数据上表现不佳的现象。这通常是因为模型过于复杂，捕捉到了训练数据中的噪声而非内在模式，导致泛化能力下降。 简化模型复杂 ...
2024-12-06在数据分析领域，判别分析是一项重要的多变量统计分析方法。它能够在已知分类情况下，根据研究对象的特征值判断其类型归属。本文将探讨判别分析的数学基础、常用方法及应用，并解释其重要性和实际意义。 判别分析的 ...
2024-12-06
欠拟合是机器学习和统计建模中一个常见但棘手的问题。其核心在于模型过于简单，无法完整捕捉数据中的复杂关系，导致模型在训练数据和新数据上表现不佳。让我们深入探讨欠拟合的数学原理、特征及解决方法。 欠拟合的 ...
2024-12-06在数据分析中，欠拟合和特征选择之间存在着紧密的联系。欠拟合指的是模型过于简单，无法有效捕捉数据中的复杂模式，导致在训练集和测试集上表现不佳。特征选择在解决欠拟合问题中扮演着至关重要的角色，帮助模型更好 ...
2024-12-06数据分析领域中，集成学习是一项关键技术，它通过结合多个模型的力量，提升整体预测性能和稳定性。这种方法利用多个个体学习器的智慧，以改善模型的准确度、泛化能力和鲁棒性。我们将深入探讨几种常见的集成学习方法 ...
2024-12-06当涉及使用SPSS进行假设检验时，步骤至关重要。这些步骤不仅需要逻辑连贯，而且在进行数据分析时也需要精确性和耐心。让我们一起深入探讨如何有效地运用SPSS进行假设检验，从建立假设到解读结果。 建立假设 首先，我 ...
2024-12-06Power BI（Business Intelligence）是一款功能强大的数据分析工具，能够帮助用户从各种数据源中提取信息、进行可视化并生成深入见解。无论您是数据分析新手还是经验丰富的专家，掌握如何在Power BI中创建报告与仪表 ...
2024-12-06卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是深度学习领域中两个重要而独特的神经网络架构。它们各自在处理不同类型的数据和任务时展现出独特优势，使得它们成为机器学习领域中的核心技术之一。让我们深入探讨它们的 ...
2024-12-06在数据仓库中，事实表和维度表的更新策略至关重要，以确保数据的一致性和准确性。本文将深入探讨事实表和维度表的更新策略，以及在不同情况下的最佳实践和应用。 事实表的数据更新策略 完整刷新 事实表可以通过完整 ...
2024-12-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏，如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》，点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持证人简介： 邱立峰 CDA 数据分析师二级持证人，数字化转型专家，数据治理专家，高级数据分析师，拥有丰富的行业经验。 ...
2025-04-29CDA持证人简介： 程靖 CDA会员大咖，畅销书《小白学产品》作者，13年顶级互联网公司产品经理相关经验，曾在百度,美团,阿里等 ...
2025-04-28CDA持证人简介： 居瑜 ，CDA一级持证人国企财务经理，13年财务管理运营经验，在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-27数据分析在当今信息时代发挥着重要作用。单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种关键的统计方法，用于比较三个或更多独立样本组 ...
2025-04-25CDA持证人简介： 居瑜 ，CDA一级持证人国企财务经理，13年财务管理运营经验，在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-25在当今数字化时代，数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时，往往充满疑惑： 如何成为一名数据分析师？成为 ...
2025-04-24以下的文章内容来源于刘静老师的专栏，如果您想阅读专栏《刘静：10大业务分析模型突破业务瓶颈》，点击下方链接 https://edu.cda ...
2025-04-23大咖简介： 刘凯，CDA大咖汇特邀讲师，DAMA中国分会理事，香港金管局特聘数据管理专家，拥有丰富的行业经验。本文将从数据要素 ...
2025-04-22CDA持证人简介 刘伟，美国 NAU 大学计算机信息技术硕士， CDA数据分析师三级持证人，现任职于江苏宝应农商银行数据治理岗。 学 ...
2025-04-21持证人简介：贺渲雯 ，CDA 数据分析师一级持证人，互联网行业数据分析师 今天我将为大家带来一个关于用户私域用户质量数据分析 ...
2025-04-18一、CDA持证人介绍 在数字化浪潮席卷商业领域的当下，数据分析已成为企业发展的关键驱动力。为助力大家深入了解数据分析在电商行 ...
2025-04-17CDA持证人简介：居瑜 ，CDA一级持证人，国企财务经理，13年财务管理运营经验，在数据分析实践方面积累了丰富的行业经验。 一、 ...
2025-04-16持证人简介： CDA持证人刘凌峰，CDA L1持证人，微软认证讲师（MCT）金山办公最有价值专家（KVP），工信部高级项目管理师，拥有 ...
2025-04-15持证人简介：CDA持证人黄葛英，ICF国际教练联盟认证教练，前字节跳动销售主管，拥有丰富的行业经验。在实际生活中，我们可能会 ...
2025-04-14在 Python 编程学习与实践中，Anaconda 是一款极为重要的工具。它作为一个开源的 Python 发行版本，集成了众多常用的科学计算库 ...
2025-04-14随着大数据时代的深入发展，数据运营成为企业不可或缺的岗位之一。这个职位的核心是通过收集、整理和分析数据，帮助企业做出科 ...
2025-04-11持证人简介：CDA持证人黄葛英，ICF国际教练联盟认证教练，前字节跳动销售主管，拥有丰富的行业经验。 本次分享我将以教培行业为 ...
2025-04-11近日《2025中国城市长租市场发展蓝皮书》（下称《蓝皮书》）正式发布。《蓝皮书》指出，当前我国城市住房正经历从“增量扩张”向 ...
2025-04-10在数字化时代的浪潮中，数据已经成为企业决策和运营的核心。每一位客户，每一次交易，都承载着丰富的信息和价值。 如何在海量客 ...
2025-04-09
