SPSS的问卷数据分析 一、编码录入 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点： 1、区分变 ...
2016-11-27为什么要选择Python语言实现机器学习算法 基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(1) Python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档。 可执行伪 ...
2016-11-26
统计建模和机器学习的区别之我见 最近我多次被问到统计(尤其是统计建模)、机器学习和人工智能之间有何区别。其实这三者之间在目标、技术和算法方面有很多重叠的部分。引起困惑的原因不仅仅是因为这些重叠部分， ...
2016-11-26
如何提高你的数据分析能力？ 第一步：数据准备（80%时间） 获取数据(爬虫，数据仓库) 验证数据 数据清理(缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集) 使用python进行文件读 ...
2016-11-26
从实战角度解读数据科学 在过去几年里，数据科学已经被各行各业广泛接纳。数据科学起初在更大程度上来说是一个研究课题，源于科学家们为了理解人类智能、打造人工智能而做出的努力。后来，事实证明它能带来真正 ...
2016-11-26
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 ...
2016-11-26
如何七周成为数据分析师 得承认我有标题党之嫌，更准确说，这是一份七周的互联网数据分析能力养成提纲。 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 ...
2016-11-26数据挖掘之应用题与计算题 数据挖掘的计算题这些题都是软件帮我们计算的，只要人家给你数据符合数据挖掘的要求你就通过软件辅助计算得到结果，因为人家的具体指标甚至是木模型你都知道的，软件计算就得到结果， ...
2016-11-25
漫谈的数据挖掘 谈到BI，就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具，对数据进行分析，发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。 案例“上大学分析”- ...
2016-11-25数据挖掘在财务分析中的应用 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的内在环 ...
2016-11-25
大数据中数据挖掘技术的挑战 首先，数据挖掘简单的来说就是从一堆数据里面找有价值的东西。现在数据也是资产，将来会有一个经营数据的公司。所以数据是新的石油，我们要从这里采矿，练成各种各样有用的东西。所 ...
2016-11-25
为什么数据挖掘很难成功 大数据时代，数据挖掘变得越加重要，曾经做了很多，成功有之，失败的却更多，举一些例子，探究其失败原因，也许于大家都有启示吧。 数据缺失总是存在。 为什么数据挖掘的数据准 ...
2016-11-25
真正的大数据应用体现在数据挖掘的深度 我今天的题目叫做大数据与数据驱动的智慧，首先我大概分成四个部分，谈谈我对大数据的认识，我想讲四个部分，第一个谈谈对大数据的认识，第二个大数据给我们带来什么挑战 ...
2016-11-25
数据挖掘如何就业 1.数据挖掘主要是做算法还是做应用？分别都要求什么？ 这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级。 其实所谓做算法大多数时 ...
2016-11-24
大数据挖掘:数据模型多了，应该怎么管 没有数据分析和建模能力，肯定难以提升业务；然而，如果模型泛滥、没有得到有效的统筹管理，其提升度恐怕也非常有限，还可能制造各种混乱。为了解决这样的问题，“模型工 ...
2016-11-24关于数据挖掘就业方面的问题 最近在招聘这方面的工程师，我想通过回答题主的这些问题，来帮助一些新人选择方向和正确的入门。 1.数据挖掘主要是做算法还是做应用？分别都要求什么？ 这个问题太笼统， ...
2016-11-24
用Python进行机器学习小案例 本文是用Python编程语言来进行机器学习小实验的第一篇。主要内容如下： 读入数据并清洗数据 探索理解输入数据的特点 分析如何为学习算法呈现数据 选择正确的模型和学 ...
2016-11-24
分类-回归树模型（CART）在R语言中的实现 CART模型，即Classification And Regression Trees。它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据 ...
2016-11-24
如何用R语言从网上读取多样格式数据 生活中，我们面临着各种各样的数据：比如你的成绩单，比如公司的财务报表，比如朋友圈的一些状态，比如微信里的一段语音……我们生活的大数据时代的一个重要特征便是数据的 ...
2016-11-24
数据挖掘：层次性和时髦性 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解 ...
2016-11-23在回归分析的结果解读中，R方（决定系数）是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例，取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的指标体系中，“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分，而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”，电商平台的销售额会迎来爆发式增长；每逢冬季，北方的天然气消耗量会显著上升；每月的10号左右，工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入，企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等，这些 ...
2025-12-03在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却 ...
2025-12-02在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天，A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中，LSTM（长短期记忆网络）凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑：用 ...
2025-12-01引言：数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下，数据已成为企业决策的核心资产，而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常，常始于一堆“毫无章法”的数据点：电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中，“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段，理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工具包中，透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码，仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中，数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”，直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中，技术人员常面临一个选择：是一次性查询500条数据，还是分5次每次查询100条？这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言，表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表，都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中，热力图（Heat Map）是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低，让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中，业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色，从初级到高级，其职责边界、能 ...
2025-11-26
