这五十位人物，推动中国进入大数据时代| 重磅榜单 近年，国务院通过《大数据发展纲要》，TalkingData、九次方、百分点等大数据公司完成数亿元融资，首家大数据交易所落户贵阳。这些无不清楚而明白地告诉我们， ...
2017-12-12
CDA&中国电信四川分公司CDA level 1课程及认证考试内训圆满成功 2017年10月下旬，CDA数据分析研究院在中国电信四川分公司进行了CDA level 1课程及认证考试内训。老师和数据分析部门的相关同事进行积极地交流 ...
2017-11-07
SPSS最优尺度:分类主成分分析 一、分类主成分分析（分析-降维-最优尺度） 1、概念：此过程在减少数据维数的同时量化分类变量。分类主成份分析也表示为缩写词CATPCA（代表categorical principal co ...
2017-11-05
SPSS缺失值：缺失值分析 一、缺失值： 具有缺失值的个案会引发严重的问题，因为典型的建模过程会简单地从分析中丢弃这些个案。如果存在少量缺失值（大约低于个案总数的5%），且这些值可以被认为随 ...
2017-11-02
医疗行业大数据应用的三个案例 文章从华大基因推出肿瘤基因检测服务、大数据预测早产儿病情、广东省人民医院利用大数据调配床位3个医疗行业大数据应用案例中，以应用背景、数据源、图说场景、实现途径、应用效 ...
2017-11-02
信度分析的原理与SPSS操作 一、什么是信度？ 信度是指根据测验工具（量表）所得到的结果的一致性或稳定性，反映被测特征真实程度的指标。一般而言，两次或两个测验的结果愈是一致，则误差愈小，所得的信度 ...
2017-10-14
SPSS超详细操作：分层回归(hierarchical multiple regression) 1、问题与数据 最大携氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是评价人体健康的关键指标，但因测量方法复杂，不易实现。某研究者拟通过一些 ...
2017-09-25
SPSS统计分析:多因素方差分析及案例 多因素方差分析，用于研究一个因变量是否受到多个自变量（也称为因素）的影响，它检验多个因素取值水平的不同组合之间，因变量的均值之间是否存在显著的差异。多因素方差分 ...
2017-09-22
倒计时100天 ▏CDA LEVEL 1假设检验+方差分析_备考习题详解 《CDA LEVEL 1假设检验+方差分析_备考习题详解》 主讲人： 傅老师 官方建议 CDA LEVEL 1备考需要1--3个月时间，在备考的过程中主要根据考试大纲中 ...
2017-09-21
SPSS统计分析案例：无空白列重复正交试验设计方差分析 前面有讲过 SPSS正交试验设计及其方差分析一篇文章，包含了一个典型的正交试验案例。然而在实际应用当中，主观客观条件复杂多变，在试验设计中就要求能够 ...
2017-09-18
SPSS正交试验设计及其方差分析 试验优化设计，指在最优化思想的指导下，进行最优设计的一种优化方法，从不同的优良性出发，合理设计试验方案，有效控制试验干扰，科学处理试验数据，全面进行优化分析，直接实 ...
2017-09-18
SPSS科研统计：数据的排序、拆分与合并 通常在进行统计分析之前，可能要对数据文件进行基本的处理操作，让数据格式更加适合用于将要用到的统计分析方法。数据文件的基本操作主要包括数据的排序、数据的分组、 ...
2017-09-11
CDA考试 ▏2017 CDA L1备考资源习题详解-统计基础部分 《CDA LEVEL 1描述性分析典型例题讲解》 主讲人：CDA命题组委会 傅老师 官方建议 CDA LEVEL 1备考需要4-6个月时间，在备考的过程中主要根 ...
2017-09-08
SPSS识别并删除重复个案的两种方法 SPSS怎么识别并删除重复个案？在一些测验统计结果中，经常会出现重复个案，即用户名、选项完全相同的个案，如果不作处理，显然会影响统计结果。因此，接下来介绍两种识别并 ...
2017-07-28
多元回归分析F检验显著，但各个自变量都不显著 在用SPSS进行多元回归分析时，Anova的F值结果显著，但回归系数表中所有变量却都不显著，为什么呢？具体问题如下： 我的方程有三个预测变量。ANOVA分析的结果 ...
2017-07-14
Excel隐藏多行，如何一次全部展开显示或取消隐藏 在Excel的数据录入或者其他数据处理操作中，有时候为了显示方便，会把一些行或列隐藏起来，例如下图原始数据，目标是将第6~第20行隐藏起来。 图1 ...
2017-07-14
因子分析中根据因子载荷大小删除题目的标准 我们在做因子分析（包括探索性因子分析EFA和验证性因子分析）时，经常会发现有些指标的因子载荷比较低，例如低于0.5，那么这样的题目是否应该删除呢？根据因子载荷 ...
2017-07-14
SPSS变量值标签的批量设置、复制、显示及删除问题 在SPSS的变量设置中，值标签是对变量可能取值的注释说明。当我们需要给很多个变量设置相同的值标签时，该如何操作？例如，在很多调查问卷中，采用里克特量表 ...
2017-07-14
SPSS操作:轻松实现1:1倾向性评分匹配(PSM) 谈起临床研究，如何设立一个靠谱的对照，有时候成为整个研究成败的关键。对照设立的一个非常重要的原则就是可比性，简单说就是对照组除了研究因素外，其他的因素应该 ...
2017-07-12
SPSS分析技术：典型判别分析；由鸢(yuan)尾花分类发展而来的分析方法 前面介绍的因子分析和聚类分析都是围绕变量进行的分析，这里的变量不分因变量和自变量。因子分析通过变量结构的研究，达到降低维度的目的 ...
2017-07-11在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28
