对于分类器的性能，我们需要不同的维度来进行综合衡量。以下不属于分类器评价或比较尺度的有？ A. 预测准确度 B. 查全率 C. 模型描述的简洁度 D. 计算复杂度 数据分析认证考试介绍：点击进入 题目 ...
2024-08-21在主成分分析中，主成分的个数通常是由（ ）来确定的。 A. 样本量 B. 变量个数 C. 主成分载荷矩阵 D. 解释方差比例 数据分析认证考试介绍：点击进入 题目来源于CDA模拟题库 点击此处获取答案 数 ...
2024-08-21在因子分析中，因子载荷矩阵是用来表示（ ）。 A. 变量和因子之间的关系 B. 样本和因子之间的关系 C. 变量和样本之间的关系 D. 因子和因子之间的关系 数据分析认证考试介绍：点击进入 题目来源于C ...
2024-08-21数据分析如今已成为各行业决策的重要工具，然而，分析过程不仅仅是简单的数据处理，更是一项需要系统性和逻辑性的工作。一个有效的数据分析流程通常包括明确目标、数据收集与清洗、模型建立与评估、以及最后 ...
2024-08-20在当今数据驱动的世界中，掌握数据分析工具已成为各行业从业者的必备技能。而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）正是一款功能强大且易于上手的数据分析软件，它不仅在学术研究中占有重要地 ...
2024-08-20
数据分析员的职责在现代企业中显得尤为重要。他们不仅仅是数据处理的执行者，更是推动业务决策的关键角色。随着数据在商业中的重要性日益凸显，数据分析员的工作内容和岗位要求也在不断演变。本文将深入探讨数据分 ...
2024-08-20数据分析作为现代商业决策和科研活动的重要支撑，已经成为一种必备的技能。然而，掌握数据分析并不仅仅是学习几个工具或技术那么简单。这是一项综合性的能力，需要扎实的统计学基础、灵活的数据处理能力，以 ...
2024-08-20在数据分析领域，SQL是一种强大的工具，能够帮助分析师从大量数据中提取有价值的见解。然而，要想在SQL中真正发掘数据的潜力，不仅需要掌握基本的查询语法，更需要熟悉各种高级技巧和方法。这篇文章将为您提 ...
2024-08-20作为一个在数据分析领域深耕多年的从业者，我深知学习数据分析需要掌握的知识和技能。对于新入行的朋友们，我希望这篇文章能够为你们提供一个全面的指南，帮助你们构建起扎实的知识体系。这不仅仅是一个技术性的问 ...
2024-08-20在这个信息爆炸的时代，网络数据分析技术成为了我们理解用户需求和行为模式的重要工具。通过这些技术，企业可以从大量数据中提取出有价值的洞察，帮助他们做出更明智的决策，提升市场竞争力。然而，如何有效地 ...
2024-08-20在如今的数据驱动时代，数据挖掘作为商业分析的重要工具，已成为企业提升决策质量、发现潜在机会、优化运营效率的关键所在。无论是大中型企业还是新兴公司，都可以通过有效的数据挖掘，获取有价值的商业洞察，从而 ...
2024-08-20在数据分析的世界里，我们通常把整个过程看作一个从无到有、从模糊到清晰的旅程。这不仅仅是技术上的操作，更是逻辑与思维的演绎。从定义问题到最终形成洞察，每一步都至关重要，环环相扣。作为一名在数据分 ...
2024-08-20
选择一个合适的数据集对数据分析来说，是一件非常重要且关键的事情。一个好的数据集不仅能帮助你解决研究问题，还能提高模型的准确性和有效性。作为一名长期关注数据分析行业发展的专家，我常被问及如何选择和处理 ...
2024-08-20因子载荷矩阵是主成分载荷矩阵（）的结果 A. 最小方差斜交旋转 B. 最大方差斜交旋转 C. 最小方差正交旋转 D. 最大方差正交旋转 数据分析认证考试介绍：点击进入 题目来源于CDA模拟题库 点击此处 ...
2024-08-20在主成分分析中，主成分的选择通常是按照（ ）的大小排序来进行的。 A. 特征值 B. 特征向量 C. 协方差矩阵 D. 相关系数矩阵 数据分析认证考试介绍：点击进入 题目来源于CDA模拟题库 点击此处获取 ...
2024-08-20关于主成分分析和因子分析的区别，下列描述正确的是（ ） A. 主成分分析是一种无监督学习算法，而因子分析是一种有监督学习算法 B. 主成分分析是一种线性变换方法，而因子分析是一种非线性变换方法 C. ...
2024-08-20关于非监督学习，在K-means聚类分析使用的距离是（ ） A. 欧式距离 B. 绝对距离 C. Minkowski距离 D. 笛卡尔距离 数据分析认证考试介绍：点击进入 题目来源于CDA模拟题库 点击此处获取答案 数据 ...
2024-08-19关于非监督学习，在K-means聚类分析使用的距离是（ ） A. 欧式距离 B. 绝对距离 C. Minkowski距离 D. 笛卡尔距离 数据分析认证考试介绍：点击进入 题目来源于CDA模拟题库 点击此处获取答案 数据 ...
2024-08-19关于非监督学习，PCA的缺点是？ A. 去除数据中的冗余信息 B. 简洁 C. 全局降维 D. 线性降维 数据分析认证考试介绍：点击进入 题目来源于CDA模拟题库 点击此处获取答案 数据分析专项练习题库 内 ...
2024-08-19数据分析行业的蓬勃发展，使得越来越多的人需要学习如何使用各种软件进行数据可视化，尤其是制作曲线图。曲线图不仅能够帮助我们直观地展示数据的变化趋势，还能通过细节的处理传达复杂的信息。今天，我们将 ...
2024-08-19在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中，塔吉特百货（Target）以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域，二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念，二者都常用于处理离散数据，因此常被初学者混淆。但本质上，二项分布是 ...
2025-12-15在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作链路中，“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中，HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中，“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定，工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控，基金 ...
2025-12-12在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力矩阵中，数据查询语言（SQL）是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题，以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A，覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中，柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用，而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中，我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在，还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中，“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活，导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中，“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据， ...
2025-12-05在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力模型中，“指标计算”是基础技能，而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中，R方（决定系数）是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例，取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的指标体系中，“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分，而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”，电商平台的销售额会迎来爆发式增长；每逢冬季，北方的天然气消耗量会显著上升；每月的10号左右，工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入，企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等，这些 ...
2025-12-03在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却 ...
2025-12-02
