如何写数据分析报告 项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险，以下是总结的如何写出好的项目数据分析报告,希望对你 ...
2017-01-10
数据分析师常见的分析思路 1.简单趋势 通过实时访问趋势了解产品使用情况，便于产品迅速迭代。访问用户量、访问来源、访问用户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义。 2.多维分解 数据分析师可以根据 ...
2017-01-10
真正的数据分析师都在做什么 数据分析在实际工作中的应用方方面面，小到Excel做表，大到数据化的决策指导。目前的形势，很少有公司有全面化的数据运营管理体系，导致有些从事数据分析的朋友觉得工作只局限于做 ...
2017-01-10数据挖掘经典案例 当前，市场竞争异常激烈，各商家企业为了能在竞争中占据优势，费劲心思。使用过OLAP技术的企业都知道，OLAP技术能给企业带来新的生机和活力。OLAP技术把企业大量的数据变成了客户需要的信息， ...
2017-01-09
关于数据挖掘关联规则的Oracle实现 前几天拿到了数据挖掘基础教程一书，感觉部分算法是基于统计学的原理的，而统计学是可以通过Oracle来实现。 其次是为了观看德国vs西班牙的世界杯比赛，来了一点小小的兴致 ...
2017-01-09
不会这4项数据分析标准，何谈精细化运营 一、明确数据分析的目的 1、如果数据分析的目的是要对比页面改版前后的优劣，则衡量的指标应该从页面的点击率，跳出率等维度出发，电商类应用还要观察订单转化率，社 ...
2017-01-09
掌握4个有效的数据分析要点，切实解决用户痛点 在互联网的下半场，不断精细化运营的背景下，产品经理不再是单纯的靠感觉来做产品，更需要培养数据的意识，能以数据为依归，来不断改善产品。不同于公司专业的数 ...
2017-01-09数据分析中要注意的统计学问题 (一、均值的计算 在处理数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。此时，往往我们会不假思索地直接给出算术平均值和标准 ...
2017-01-09
大数据分析学习之路 一、大数据分析的五个基本方面 1，可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够 ...
2017-01-09
大数据分析普遍存在的方法及理论有哪些？ 现在越来越多的应用涉及大数据，只有通过对大数据的分析才能获取智慧、深入及具价值的信息。大数据拥有四个V的特点：数量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Vari ...
2017-01-08
大数据分析软件包含哪些技术？ 所谓大数据不仅体现在数量上的庞大，还有涉及到的方面比较广泛，以及计算过程比较的庞大而高效等，大数据分析能够从海量的数据中提取出最有效的信息，在企业的营销中发挥关键性的 ...
2017-01-08如何训练数据分析师的思维能力呢? 一提到数据分析师这个职业，想必思维是被提及最多的一个词。这可能跟数据分析需要动用脑子、思考多，沟通理性有很大关系，让大家感到的错觉。 其实，每个工作都需要用 ...
2017-01-08
近些年，互联网公司对数据分析师岗位的需求越来越多，这不是偶然。 过去十多年，中国互联网行业靠着人口红利和流量红利野蛮生长；而随着流量获取成本不断提高、运营效率的不断下降，这种粗放的经营模式已经 ...
2017-01-08
不少人后台问我，如何转行做数据分析师，或毕业生怎样入行。我之前的文章都是围绕硬技能来写，这次以我知乎上的一篇答案为基础谈一下软技能。权当做杂谈。 我进入互联网行业完全是零基础，不是数据分析零 ...
2017-01-08
数据的无量纲化处理和标准化处理的区别是什么 请教：两者除了方法上有所不同外，在其他方面还有什么区别？ 解答： 标准化处理方法是无量纲化处理的一种方法。除此之外，还有相对化处理方法（包括初值 ...
2017-01-07
如何用spss进行效度检验 有没有效度检验的操作？ 效度验证对于量表而言。有很多啊，内容效度的判断主要是你的项目来源，如果来自于信效度很好的量表或者经过专家评判说明具有较好的内容效度。然后是结构效 ...
2017-01-07
转行数据分析师必学技能 第一步：统计概率理论基础 这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其 ...
2017-01-07
数据分析与数据挖掘，你了解多少 1.数据挖掘与数据分析在实际工作中，真的有很大区别甚至是区别吗？我知道一些定义，比如数据分析偏重于统计，而数据挖掘的工作是分类，聚类，是信息的提炼，但是实际工作中是不 ...
2017-01-07
学数据分析有没有前途 数据分析这个行业想要追逐经济发展潮流是很容易，对于现在的企业发展而言，数据将成为更为重要的核心资产，而IT设备不再重要。为什么企业将数据放在第一位，将IT数据放在第二位。 ...
2017-01-07数据分析常用的图表方法有哪些 数据分析是一个比较注重结果的工作，数据分析结果的展现直接反映一个数据分析师工作的成效。最常用的的数据分析结果展现方法就是图标展现，既客观又有说服力。经小编整理，常用的 ...
2017-01-07Python 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 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08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 ...
2025-09-04
