数据分析方面的认证,最好的是SAS全球认证,这相当于ORACLE的数据库认证,只要拿到手,就获得了敲开数据分析岗位HR的大门,但是要过技术面试,还是要看能力。 国际上的认证,都是民间的,大家了解的CPA,CFA,FRM都是 ...
2024-08-12从统计到数据分析,从数据挖掘到大数据,数据科学逐渐成为了一门新兴的学科,数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师?如何入行数据分析?教育是一个难题!在这个行业中,是否有高质量的证 ...
2024-08-12CDA(Certified Data Analyst),是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,源自中国,走向世界,面向全行业的专业技能认证,旨在提升数字化人才的数据技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展。 ...
2024-08-12相信很多想要转行数据分析行业或者已经从事数据分析相关工作的小伙伴都听说过,“CDA数据分析师证书”。但是,这一证书含金量高吗,对找工作有用吗,才是大家最关心的问题,辛辛苦苦考下了证书,结果行业内根本 ...
2024-08-12标题:通过数据可视化揭示的业务洞见 引言: 在当今数字化时代,企业面临着大量的数据。这些数据蕴含着无限的潜力,可以为企业发现业务洞见提供宝贵的线索。然而,仅仅拥有数据并不足以帮助企业做出明智的决策。数据 ...
2024-08-05数据治理对企业的各个方面产生了深远的影响。以下是其中一些关键领域: 决策制定:良好的数据治理可为企业提供准确、可靠的数据,这些数据可以支持决策者制定更明智的战略和运营决策。通过规范数据收集、整理和分 ...
2024-08-05在当今数字化时代,数据已成为决策和分析的重要依据。然而,数据质量不佳可能会对分析结果产生严重影响,从而损害组织的决策能力和业务运营。本文将探讨数据质量对分析结果的潜在影响,并提供一些处理方法。 第一 ...
2024-08-05在数据挖掘领域,有许多算法被广泛用于建模和预测。这些算法可以帮助我们从大量的数据中发现模式、关联和趋势,为未来的预测和决策提供依据。下面是一些常用于建模和预测的数据挖掘算法。 决策树:决策树是一种常 ...
2024-08-05数据挖掘在商业领域的应用场景非常广泛,可以涵盖市场营销、客户关系管理、供应链管理、风险管理等多个方面。下面将详细介绍其中一些具体应用场景。 首先,市场营销是数据挖掘在商业领域中最常见的应用之一。通过对 ...
2024-08-05随着信息技术的迅猛发展,金融行业正面临着大量的数据积累。这些数据蕴含着丰富的信息和洞察力,但要从海量数据中提取有价值的信息并做出明智的决策是一项巨大的挑战。为了应对这一挑战,金融机构逐渐采用数据挖掘 ...
2024-08-05数据挖掘模型与机器学习模型在实践中有许多共同之处,但也存在一些关键的区别。本文将对这两种模型进行比较,并解释它们之间的异同点。 首先,数据挖掘模型和机器学习模型都是从数据中提取出有用信息的工具。它们都 ...
2024-08-05数据挖掘技术在商业领域中有许多广泛的应用。随着科技的快速发展和大数据时代的到来,企业们正越来越依赖数据来指导他们的决策和战略规划。数据挖掘技术通过从大量数据中发现模式、关联和趋势,为企业提供了宝贵的洞 ...
2024-08-05数据挖掘岗位是当今科技领域中的热门职业之一。随着大数据时代的到来,越来越多的组织和企业意识到了数据的重要性,并开始利用数据挖掘来发现隐藏在海量数据中的有价值的信息。要成为一名成功的数据挖掘工程师,需要 ...
2024-08-05数据清洗和预处理是数据科学和机器学习中非常重要的一步。它涉及到对原始数据进行处理和转换,以便能够更好地分析和建模。然而,在进行数据清洗和预处理时,常会遇到一些常见问题。下面是一些常见的问题及其解决方法 ...
2024-06-04数据清洗和去重是数据分析过程中至关重要的步骤,对数据分析有着重要的影响。这两个步骤的目标是确保数据质量,提高数据的准确性和可信度。在本文中,将详细探讨数据清洗和去重对数据分析的影响。 首先,数据清洗是 ...
2024-06-04数据清洗在数据分析中扮演着重要的角色,它对最终的分析结果有着直接而深远的影响。数据清洗是指通过识别和纠正数据集中的错误、缺失、不一致或不准确的部分,以确保数据的质量和完整性。下面将探讨数据清洗对数据分 ...
2024-06-04在当今数字化时代,数据模型设计成为各行各业中不可或缺的重要环节。无论是建立企业数据库、开发应用程序还是进行数据分析,良好的数据模型设计都能为组织提供准确、一致和可靠的数据存储和处理方式。要成为一名出色 ...
2024-06-04随着数字化浪潮的推动,企业和组织面临着日益增长的大量数据。在这种情况下,数据库管理变得至关重要,因为有效地处理和管理大量数据可以提高业务效率,并帮助企业做出更明智的决策。本文将探讨一些处理大量数据并 ...
2024-06-04数据库管理系统(DBMS)是用于存储和管理数据的软件系统,它在现代应用程序中起着至关重要的作用。然而,在使用数据库时,常常会遇到一些性能问题,这可能会导致应用程序运行缓慢或出现其他问题。下面将介绍一些常见 ...
2024-06-04数据可视化是将数据以图表、图形或其他视觉方式呈现出来的过程。随着企业和组织日益依赖数据来进行业务决策,数据可视化正变得越来越重要。它通过将复杂的数据信息转化为易于理解和分析的可视化图表,帮助企业管理者 ...
2024-06-04随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28