数据分析师在面对新兴技术和工具时，需要不断学习和适应，以保持其在行业中的竞争力。以下是一些当前数据分析领域的新兴技术和工具，以及数据分析师如何掌握它们的建议： 1. **深度学习**：深度学习是机器学习的一 ...
2024-09-14
数据分析师不是青春饭。以下是具体原因： 1. **经验的重要性**： - **业务理解方面**：随着年龄增长和工作经验的积累，数据分析师对业务的理解会愈发深入。他们能够更好地理解企业的业务模式、流程、市场动态以及 ...
2024-09-14
数据分析师在35岁以后的职业发展可以有多个方向，这取决于个人的职业兴趣、技能水平以及行业趋势。以下是一些可能的职业路径： 1. **技术深化**：继续在数据分析领域深耕，成为技术专家。这可能包括深入学 ...
2024-09-14学习大数据通常需要具备以下基础知识和技能： 1. **计算机科学基础**：了解计算机系统的基本原理，包括数据结构、算法、操作系统、网络等。 2. **编程语言**：至少掌握一种编程语言，如Java、Python、Scala等。Pyt ...
2024-09-14数据分析培训费用受多种因素影响，价格范围跨度较大，一般在几百元到数万元不等，以下是具体介绍： 1. **在线课程**： - **基础课程**：一些较为基础的在线数据分析课程，主要教授数据分析的基本概念、常用工 ...
2024-09-14大数据行业的就业前景整体上是非常乐观的。随着数字化转型的加速，企业对大数据人才的需求持续增长。大数据技术已经深入渗透到金融、医疗、零售等多个行业，成为企业决策的核心工具。根据《中国数据分析行业人才指数 ...
2024-09-14
在美国，无经验的初级数据分析师的薪资大约在6万美元左右，有大约4年经验的分析师薪资可以达到9万美元左右，而具有5年或更多经验的分析师薪资可达到12万美元左右。 此外，数据分析师的薪资也与所在城市有关 ...
2024-09-14准备CDA一级考试的时间因人而异，但根据多个来源的建议，平均备考周期在1个月左右为宜。有的考生可能在1-2周内完成备考并参加考试，这通常适用于那些已经具备较强基础的考生。如果你是初学者或者基础较薄弱，可能 ...
2024-09-13数据分析师的培训课程内容通常涵盖了数据分析的理论知识和实践技能，以帮助学员掌握数据分析的全过程。以下是一些典型的课程内容： 1. **数据分析基础**： - 数据分析的概念和重要性 - 数据分析在不 ...
2024-09-13
近年来，随着社会的不断进步和科技的发展，计算机领域的各种新概念和技术不断涌现，并被广泛应用于企业管理、数据分析和公共服务等多个领域。这其中，作为一种重要的数据分析工具，CDA（数据相关性分析）逐渐引起 ...
2024-09-13作者:鱼仔 某中厂老兵 | CDA2级持证人 | 数据践行者 统计学毕业生的就业选择非常多样化，几乎覆盖了各行各业。以下是几个主要的就业方向： 政府部门 统计学专业毕业生可以进入国家统计局 ...
2024-09-13数据分析人员使用业务分析报告汇报分析成果，对于业务分析报告的注意事项，以下不正确的是 A. 条理清晰 B. 论点明确 C. 图、表、文字可以不相关 D. 有论必有数，有数必好懂 数据分析认证考试介绍： ...
2024-09-13数据分析人员使用业务分析报告汇报分析成果，以下不属于业务分析报告调整完善阶段的是 A. 确定主题 B. 发现问题 C. KPI指标分类分析 D. 规划结构、提纲、主要内容 数据分析认证考试介绍：点击进入 数据分 ...
2024-09-13数据分析人员使用业务分析报告汇报分析成果，不同种类的分析报告着重点不同，以下不属于渠道合作报告的重点的是（） A. 总结合作硕果 B. 多从内部找原因 C. 适当提出加深合作的需求 D. 展现前景，树 ...
2024-09-13【2024最新版】CDA考试教材：精益业务数据分析_CDA教材_精益数据分析CDA教材_精益数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) 《用商业案例学R语言数据挖掘》 作者 常国珍 经管之家，电子工业出版社 ...
2024-09-12
数据分析师的工作离不开工具的支持。无论是Excel、Python、R语言，还是SQL等数据库管理语言，数据分析师需要根据不同的业务需求，灵活选择适合 ...
2024-09-12
《数据分析专项练习题库》 《CDA数据分析认证考试模拟题库》 《企业数据分析面试题库》 75.利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的 ...
2024-09-12
《数据分析专项练习题库》 《CDA数据分析认证考试模拟题库》 《企业数据分析面试题库》 一、单选题 1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) ...
2024-09-12
在阿里巴巴、腾讯、字节跳动等科技巨头里，大数据是他们的核心竞争力之一。大数据帮助这些公司在海量数据中挖掘有价值的信息，优化产品、提升用户体验。互联网公司尤其需要大数据工程师、数据科学家、机器学 ...
2024-09-12在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14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
