做为一枚优秀的产品人员您知道如何做好数据收集、分析吗 常用的数据分析的方法有哪些? 1、数据分析需要掌握数据统计软件和数据分析工具(分析工具如SPSS等); 2、数据分析的主要方法有： 对比分析法:将 ...
2016-11-30企业决策数据分析的特点和内容 一.企业决策数据分析具有一定的特点：首先与传统的分析技术相比，企业决策数据分析借助于计算机完成大量的数据整理与计算机工作，不仅通过科学方法建立数学模型、进行相关模拟运 ...
2016-11-30
数据分析|工作中不会数据分析？这里教你如何入门 大数据时代，任何行业几乎都离不开数据，人们对数据的依赖越来越多，对于不懂数据分析而且每天还得接触数据的小伙伴们希望这篇文章能带你入门。 什么是数据 ...
2016-11-30
数据分析?这么简单的描述性统计先学了好吗 用户研究中数据分析的目的，常见有三种： 归纳分析、差异分析、关联分析 今天我们聊一下，在以归纳分析为目的的数据分析中，集中趋势和离散趋势怎么玩，形状测 ...
2016-11-28
数据分析技术:相关关系分析;说“你好我也好”,这不足够 基础准备 数据的相关性分析是生活中运用十分广泛的一种数据分析方法。例如，在某个妇科产品的广告里，用“你好我也好”来表达用了产品就能健康的相 ...
2016-11-28
新时代,建立你的数据分析思维 什么是数据分析思维 去餐厅吃饭师，如果你仔细观察的话，餐厅大致可以分为以下两类付费模式： 1）使用大众点评优惠吸引用户结账 2）直接使用微信或支付宝结账 这 ...
2016-11-28
数据分析师—企业决策发展制定中的核心人物 数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份 ...
2016-11-28
二分类模型中，如何应对分类自变量取值过多 这是个信息无限充裕的年代，是个数据爆炸的年代，也是数据过载的年代。大数据之大，不仅在于体量巨大，更在于结构和内容的复杂，因此如何处理好数据一直是我们工作少 ...
2016-11-28
一个优秀的运营该如何做好实时分析 在互联网行业精益化运营的背景下，数据分析已成为运营的标配，大家都希望通过精细的分析来提高运营的效率。随着商品秒杀、爆款文章、产品快速迭代等运营手段不断增多，以往小 ...
2016-11-28
如何评估你的数据科学模型 在大数据时代背景下，从数据科学当中得到的洞察结果是提高用户体验的最佳途径。 数据科学家现在经常使用的各种技术有回归算法、支持向量机（SVM）、神经网络、近邻取样、Naive Bay ...
2016-11-28
聚类分析基础知识总结及实战解析 聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分 ...
2016-11-28
数据分析师的情怀，一个大数据工作者的感悟 1、大数据圈子里的毛病 从我接触大数据到现在，我看到了它的兴起，国家政策的大力倡导，以及未来的潜在趋势。但说心里话，我感觉不温不火——像极了便秘，看似吃 ...
2016-11-28
互联网数据分析能力的养成，你只需要一份七周的提纲 我会按照提纲针对性的增加互联网侧的内容，比如网站分析，用户行为序列等。我也不想留于表面，而是系统性讲述。比如什么是产品埋点？在获得埋点数据后，怎么 ...
2016-11-28数据分析师的思维是如何练出来的 一名数据分析师的日常工作流是怎样的? 「数据分析师」这个职位，不同的公司，不同的行业，对于它的理解，以及它覆盖的工作范围不太一样。在有些传统行业，数据分析师工作重 ...
2016-11-28数据分析师如何写出好的数据报告 随着时代的发展，人们每天在互联网上产生大量的数据，对于企业来讲这些数据都是十分宝贵的资源。企业可通过数据挖掘进行战略调整以及营销部署，尤其是对于互联网公司而言，用户 ...
2016-11-28
数据分析从功能角度来讲，无非就是两个。 2、有新项目、产品、方案要上线，或企业制定大决断，需要数据分析结论做辅助参考。 为什么强调数据分析的目的性？ 目的不明确会导致方向性的错误，这里举两个歪例子。 ...
2016-11-27
一位同事正在做数据探索，我问他“数据探索有什么开发方法？”他回答道，“没有固定的开发方法 ，就是看看数据，做做简单的统计。” 有过数据分析基础的同学可能会笑话我这位同事菜鸟。其实并不是没有开发方法，只 ...
2016-11-27
成为合格的数据分析师，从了解行业开始 数据分析学习的内容只多不少。说起数据分析师，可以称之为行业的IT农民工，也可被冠以IT界的行业咨询光环。在我看来，他更像是拥有扎实IT技术和宽阔行业视角的分析掌舵师 ...
2016-11-27
真正的数据分析师都做些什么 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图 ...
2016-11-27
Excel如何在不规则的合并单元格中批量添加序号 相信很多人都有在Excel中使用合并单元格的操作，虽然本人对合并单元格非常讨厌，可是身边很多同事、学员的报表中还是会存在着合并单元格，目的是为了方便别人查看 ...
2016-11-27Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型：特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中，“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中，不少团队陷入 “指标困境”：仪表盘上堆砌着上百个指标，DAU、转化率、营收等数据实时跳动，却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师：驾驭通用与场景指标，解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中，指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中，AB 实验系统（负责验证业务优化效果）与业务系统（负责承载用户交互与核心流程）并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并 ...
2025-09-23
