Google Analytics中的页面参与度指标 本篇将介绍Google Analytics报告中的一个秘密而又特殊的指标:页面参与度指标。注意，是页面参与度，而不是用户参与度。页面参与度指标表示什么？有什么作用？我们该如何来 ...
2016-12-15
SPSS 数据编辑器界面 度量 名义 序号 标签 变量视图：变量视图用于管理变量的属性，包括变量名称，类型，标签，缺失值，度量标准等属性。 数据视图：数据视图用于管理录入的数据，一行表示一条记录 ...
2016-12-15
关于显著性水平 和 P值_显著性水平与P 值有何区别 如果原假设正确（原假设也称无效假设），而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示，统计上把α称为假设检验中的显著性水平。 显著性水平 ...
2016-12-14
样本方差的抽样分布 χ2(n) 卡方分布_样本方差 卡方分布 样本方差的抽样分布 χ2(n) 卡方分布 t分布、卡方分布、f分布均要求总体服从正态分布。 若n个相互独立的随机变量ξ1，ξ2，…，ξn ，均服从标准 ...
2016-12-14频率分辨率 时间分辨率 空间分辨率 短时傅立叶变换是最常用的一种时频分析方法，它通过时间窗内的一段信号来表示某一时刻的信号特征。窗越宽，时间分辨率越差；反之会降低频率分辨率，也就是说它不能同时 ...
2016-12-14
详解协方差与协方差矩阵_协方差矩阵的意义 协方差的定义 对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过 ...
2016-12-14
kernel 核函数 意义 作用 原理_机器学习 核函数目的：把原坐标系里线性不可分的数据用Kernel投影到另一个空间，尽量使得数据在新的空间里线性可分。 核函数方法的广泛应用,与其特点是分不开的： ...
2016-12-14
数据挖掘分类方法小结_数据挖掘中的基于决策树的分类方法 数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描 ...
2016-12-14哑变量 虚拟变量 线性回归_spss 线性回归 哑变量 哑变量又称虚拟变量（Dummy Variable），又称虚设变量、名义变量或哑变量，是量化了的质变量，通常取值为0或1。 在研究一个因变量的时候，解释变量中除了定 ...
2016-12-13
样本方差为什么分母N-1 自由度_样本方差自由度 样本方差不是让你就算出样本方差来,而是用样本方差来估计总体方差,如果用n做分母那么算出的方差不是无偏估计,也就是说n做分母的样本方差的期望值不等于总体方差的 ...
2016-12-13
数据挖掘分类技术_数据挖掘分类 1、过分拟合问题： 造成原因有：（1）噪声造成的过分拟合（因为它拟合了误标记的训练记录，导致了对检验集中记录的误分类）；（2）根据少量训练记录做出分类决策的模型也容易 ...
2016-12-13
SQL Server中存储过程比直接运行SQL语句慢的原因 在很多的资料中都描述说SQLSERVER的存储过程较普通的SQL语句有以下优点： 存储过程只在创造时进行编译即可，以后每次执行存储过程都不需再重新编译，而我们 ...
2016-12-13
在Excel中使用频率最高的函数的功能和使用方法 在Excel中使用频率最高的函数的功能和使用方法，按字母排序： 1、ABS函数 函数名称：ABS 主要功能：求出相应数字的绝对值。 使用格式：ABS(number) ...
2016-12-13数据库范式1NF 2NF 3NF BCNF实例分解 设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中， 这种规则就是范式。 关系数据 ...
2016-12-12
一个普通数据挖掘工程师的成长经历_数据挖掘工程师辛苦吗 不知不觉毕业两年多了，有些想入门的朋友总想了解一下我是怎么学习数据挖掘、数据分析的,我就综合大家常见的问题分享一下自己的经历经验。 首先我不 ...
2016-12-12
大数据和数据挖掘_大数据数据挖掘区别 大数据是不是数据挖掘的延伸？两者的相似度有多少？ 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在 ...
2016-12-12数据挖掘技术的应用领域_数据挖掘应用前景 很多公司已成功地部署了数据挖掘应用系统。随着这一技术的早期采用者已经逐步趋于信息密集型工业时，例如财务服务和直邮市场公司，这一技术已经对任何想利用一个大的 ...
2016-12-12
关于模型检验的ROC值和KS值的异同_ROC曲线和KS值 按我的理解，ROC曲线是累计坏占比曲线（图中蓝色曲线）下面的面积（>0.5），KS值是累计坏占比曲线-累计好占比曲线差值（图中红色曲线）的最大值。实际上他们都 ...
2016-12-11
机器学习实战之朴素贝叶斯 一、概述 朴素贝叶斯分类算法是基于概率论中的贝叶斯公式得到的，也是比较常用的一种算法，而朴素代表的是属性之间的独立性，这样联合概率可以转换成各概率分量的乘积。 二、算法思想 ...
2016-12-11
用R语言求概率分布_r语言 概率分布图 R语言一个很方便的用处是提供了一套完整的统计表集合。函数可以对累积分布函数P(X≤x)，概率密度函数，分位函数（对给定的q，求满足P(X≤x) > q的最小x）求值，并根据分布 ...
2016-12-11在数据可视化领域，单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布，却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合，理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”，而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17
