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 ...
2017-01-07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在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天，A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中，LSTM（长短期记忆网络）凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑：用 ...
2025-12-01引言：数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下，数据已成为企业决策的核心资产，而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常，常始于一堆“毫无章法”的数据点：电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中，“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段，理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工具包中，透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码，仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中，数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”，直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中，技术人员常面临一个选择：是一次性查询500条数据，还是分5次每次查询100条？这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言，表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表，都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中，热力图（Heat Map）是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低，让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中，业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色，从初级到高级，其职责边界、能 ...
2025-11-26
