数据分析是一个系统性的过程,涵盖从问题定义到报告撰写的多个关键步骤。掌握这些步骤不仅能帮助你在工作中做出更加明智的决策,还能让数据成为推动业务发展的利器。以下是我个人在数据分析中的心得,以及这些步骤如 ...
2024-08-30在这个信息化时代,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。无论是科技公司还是传统企业,数据都在为决策提供关键支持。因此,企业在招聘数据分析师时,对应聘者的要求也越来越高。作为一名长期关注数据分析行业发展 ...
2024-08-30作为一名数据分析师,扎实的技术能力固然重要,但真正能够在行业中脱颖而出、创造价值的,是将这些技术与业务理解深度结合的能力。今天,我们将探讨数据分析师入门必须掌握的5大核心技能和3个关键工具,这些将帮助 ...
2024-08-30作为一名在数据分析领域深耕多年的从业者,我时常思考,数据分析师在一线大厂中的工作内容究竟是什么?他们的日常到底如何展开?在这个充满挑战和机遇的职位上,每天的工作不仅仅是对数字的机械处理,更是对业务逻 ...
2024-08-30在完整的机器学习流程中,数据标准化(Data Standardization)一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同,以下哪个模型对变量是否标准化不敏感? A. 决策树 B. KNN C. K-Mea ...
2024-08-30BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络。BP神经网络的训练顺序为何?( A:调整权重; B: ...
2024-08-30类神经网络(ANN),又称人工神经网络,根据计算的连接路径连接信息处理的数学计算模型或者使用。在进行类神经网络之前,数据要如何做准备? A. 将所有数值属性转成类别属性 B. 将所有类别属性直接用0, 1, 2, 3 ...
2024-08-30• 年龄要求:一般要求年满18周岁。 • 其他要求:需要逐级考试,不能跨级考试。 报名流程相对简单,考生需要在线注册,填写相关资料,完成缴费并通过审核即可。一年之内选择考试时间和地点,线 ...
2024-08-30成为一名优秀的数据分析师并非易事。数据分析不仅仅是对数据的简单处理和计算,它需要我们具备多方面的技能,既包括技术性的能力,也包括与人沟通和业务理解等软技能。以下,我将从技术技能和软技能两个角度,详细 ...
2024-08-30• 阿里云大数据行业认证(ACP):该证书特别适合那些在工作中涉及阿里云平台的大数据分析师。 选择证书时,建议根据自己的职业规划、现有的技能水平以及行业需求进行综合考虑。就我个人经验而言,如果你 ...
2024-08-30数据工程师在现代企业中的重要性无可置疑,他们是确保企业数据能够高效流动和利用的核心力量。通过设计、构建和维护大规模数据处理系统,数据工程师为企业的决策和发展提供了坚实的技术支持。在本篇文章中,我将以 ...
2024-08-29在这个数据驱动的时代,成为一名数据分析师已成为许多人的职业目标。然而,要在这个领域脱颖而出,掌握一些核心知识和技能是必不可少的。作为一名资深数据分析师,我想与你分享在这个行业中的一些经验,希望能为你 ...
2024-08-29当激活函数为sigmoid时,如何以类神经网络仿真逻辑回归(Logistic Regression)" A. 输入层节点个数设定为3 B. 隐藏层节点个数设定为0 C. 输出层节点个数设定为3 D. 隐藏层节点个数设定为1 数据分析认证考 ...
2024-08-29逻辑回归和支持向量机(SVM)都是经典的机器学习模型,逻辑回归和SVM的联系与区别,不正确的是? A. 二者都可以处理分类问题 B. 二者都可以增加不同的正则化项 C. 二者都是参数模型 D. SVM的处理方 ...
2024-08-29集成学习算法是将多个较弱的模型集成模型组,其中的模型可以单独进行训练,并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。集成学习从集成思想的架构可以分为几种 框架? A. Bagging B. Boosting ...
2024-08-29装袋方法(bagging)也叫做bootstrap aggregating,是在原始 数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术,其代表算法有? A. Adaboost B. GBDT C. XGBOOST D. 随机森林 数据分析认证考试介绍:点击进入 ...
2024-08-28提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括? A. Adaboost B. GBDT C. XGBOOST D. 随机森林 数据分析认证考试介绍:点 ...
2024-08-28下列哪种方法,会重复抽取训练数据集中的数据,且每笔被抽中的概率始终保持一样? A. 袋装法(Bagging) B. 提升法(Boosting) C. 支持向量机(SVM) D. 以上皆是 数据分析认证考试介绍:点击进入 ...
2024-08-28在信息化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力。随着数据的激增,数据分析师这一职业迅速崛起,成为就业市场上备受青睐的选择。本文将探讨数据分析职业为何如此热门,并揭示其广阔的前景和吸引力。 数据驱动 ...
2024-08-28SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10