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 ...
2016-12-11CDA数据分析师与数据指标：基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师：数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA（Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析：从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计：CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位：CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA（Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后，原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中，response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮：CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代，数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南：从数据准备到实战分析 在数据可视化领域，热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库：从原理到实践的全面解析 在深度学习领域，矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络（CNN）中的 ...
2025-08-20数据建模：CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中，数据已成为企业决策的核心资产。CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南 在分类模型（如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断）的评 ...
2025-08-20偏态分布：揭开数据背后的非对称真相，赋能精准决策 在数据分析的世界里，“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师：数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天，“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师：善用 Power BI 索引列，提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中，“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师：巧用 SQL 多个聚合函数，解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中，单一维度的统计（如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师：驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中，表格结构数据（如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南：从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中，“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据：用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中，函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下，我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师：引领商业数据分析体系构建，筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天，企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析 在机器学习领域，随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性，被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中，t 统计量是常用的重要指标，其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14
