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 ...
2016-11-23Excel 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 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08
