数据分析师会被算法取代么 《疑犯追踪》里的那个“机器”，主要工作就是分析人的行为，然后找出一些“目标人员”，再由业务人员去接触。看上去，这个机器完全是代替了数据分析师的工作啊。 抛开美剧里的这种 ...
2016-12-07
数据挖掘 | 数据理解和预处理 小编遇到过很多人(咳咳，请不要对号入座)，拿到数据后不管三七二十一，先丢到模型中去跑，管它具体什么样呢，反正“大数据”嘛，总能整出点东西来。 但就像上次说过的，“大数 ...
2016-12-07
数据挖掘典型应用:关联分析 关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合，同时也能指导货架摆放是否合理，还能够找到更多的潜在客户，的确真正的把数据挖掘落 ...
2016-12-06
数据挖掘其实就是为了干这四种事 数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。一般来说，数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联、预测。数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题 ...
2016-12-06
新手学数据分析，你应该知道的三件事 什么是数据分析？ 数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助 ...
2016-12-06大数据时代,什么是数据分析的灵魂 什么是数据？数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和 ...
2016-12-06
如何更有价值采集数据，高效分析数据 一. 数据采集的三大要点 1. 全面性 数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。 比如对于“查看商品详情”这一行为，需要采集用户触发时的环境信息、会话 ...
2016-12-06
互联网数据分析的底层应用架构 说起互联网、电商的数据分析，更多的是谈应用案例，如何去实践数据化管理运营。而这里，我们要从技术角度分享关于数据的技术架构干货，如何应用BI。 原文是云猴网BI总经理王卫 ...
2016-12-06
SPSS分析技术:因子分析;调查问卷的效度分析 在以多个变量测量事物性质的过程中，经常出现多个变量交叉与重叠的情况。例如，在大学课程情况的问卷调查中，我们可以设置几个不同的问题来测试教师的课件制作情况， ...
2016-12-05
SPSS中介效应分析 社会心理学研究中经常遇到分析待研究的自变量与因变量之外的第三者变量在其中所扮演的角色和意义。如果第三者变量是协变量，我们可以通过协变量的方差分析或回归分析加以控制；如果第三者经过 ...
2016-12-05
SPSS分析技术:非线性回归;科学种田!肥料应该用多少合适 非线性回归 非线性关系可以分为本质是线性关系的非线性关系和完全非线性关系，有点拗口。在曲线回归总已经介绍，可以通过变量装换，转化为线性关系， ...
2016-12-05
SPSS缺失值得分析处理 在资料收集的过程中，由于各种原因可能导致数据收集不全，就会产生缺失值，且这种情况往往无法避免。如果缺失值处理不当，就会导致分析结果精度降低，出现偏倚甚至是错误的理论，因此缺失 ...
2016-12-05选择合适技术进行大数据分析 大数据的能量和其为企业带来的竞争力优势已经逐渐显现，现在大数据已经成为商业智能、分析和数据管理市场领域中讨论度最高的话题之一，当然也是最热门的流行语之一。此外，企业已经 ...
2016-12-05
使用R语言进行数据清洗 数据清洗是整个数据分析过程中一个非常重要的环节。数据清洗的目的有两个，第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。本篇文章将介绍几种简单的使用R进行数 ...
2016-12-05
关于数据分析：你想知道的都在这里 数据分析的概念 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 做数据分析 ...
2016-12-04
浅谈数据挖掘在财务数据分析中的应用 利用数据挖掘技术的优势，通过建立预测分析模型，可以有效提高企业财务分析和预测能力。 （一）投资决策分析能力 投资决策分析是一个复杂的过程，不仅要考虑投资项目 ...
2016-12-04
R中大型数据集的回归 众所周知，R语言是一个依赖于内存的软件，就是说一般情况下，数据集都会被整个地复制到内存之中再被处理。对于小型或者中型的数据集，这样处理当然没有什么问题。但是对于大型的数据集，例 ...
2016-12-04
数据分析-AHP层次分析法 层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T.L.Satty）正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法 ...
2016-12-04企业大数据分析实践指南 数据无处不在 在我们身处的时代，数据无处不在。据IBM公司估算，人类每天产生约2.5万ZB的数据，这意味着世界上90%数据都是过去的两年中产生的。Gartner公司分析报告显示，在2015年财 ...
2016-12-04
从0到1,带你搭建数据分析知识体系 对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑： 不知道从哪里获取数据； 不知道用什么样的工具； 不清楚分析的方法论和框架； 大部分的数据分析流于形式； ...
2016-12-04数据清洗工具全景指南：从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中，“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化：以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中，“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程：协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中，“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代，数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA（Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证：数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据，当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU：游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业，DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析：零代码实现数据分群，赋能中小团队业务决策 在数字化转型中，“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师：数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎，数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX：数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中，索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数：数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中，数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师：数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下，数据已成为企业核心资产，而 CDA（Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验：数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中，“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法：解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域，准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师：数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代，数据已成为企业核心战略资产，其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线（ROC 曲线）是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具， ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中，隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维：驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA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
