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； ...
2016-12-04SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换：从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中，日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率：打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中，“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师：表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据（如数据库表、Excel 表、CSV 文件）是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et：理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡（Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE）模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确：TIF 中的地名有哪两种存在形式？ 在开始提取前，需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师：解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据（以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据，如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值？详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python（如 pandas 库）处理 Excel 数据时，“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验：差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域，假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师：掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据（以 “行 - 列” 存储的结构化数据，如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析：原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中，EXPLAIN执行计划是核心工具，而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content：区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时（如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师：激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据（如 Excel 表格、数据库表）是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python 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 ...
2025-09-10
