数据挖掘与生活:算法分类和应用 相对于武汉，北京的秋来的真是早，九月初的傍晚，就能够感觉到丝丝丝丝丝丝的凉意。 最近两件事挺有感觉的。 看某发布会，设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内 ...
2016-11-23证券数据挖掘探索及实践 在券商企业多年来的运营中，积累了大量投资者真实的第一手买卖金融产品数据，近年互联网金融的发展，加速了各类运营数据的产生，也让数据真正成为了价值的核心，数据成为了数据资产。 ...
2016-11-23
大数据分析与机器学习领域Python兵器谱 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python，之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言，虽然开发语言是C/C++，但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。离开腾讯创业后，第 ...
2016-11-23
数据挖掘实战：PCA算法 为什么要进行数据降维？因为实际情况中我们的训练数据会存在特征过多或者是特征累赘的问题，比如： 一个关于汽车的样本数据，一个特征是”km/h的最大速度特征“，另一个是”英里每 ...
2016-11-23
数据挖掘和数据仓库之间的区别 数据挖掘技术是经由自动或半自动的方法探勘及分析大量的资料，以创建有效的模型及规则，而企业通过数据挖掘可以更加了解他们的客户，进而改进他们的行销、业务及客服的运作。 数 ...
2016-11-23
值得膜拜的三个数据分析案例 今天给大家分享三个数据分析的经典案例，主要是学习其中的思路，当故事看吧，不要拘泥于文中故事的真实性。每个故事我简单的做一个点评吧 1、数据分析大神 高手在民间 这天， ...
2016-11-22
如何训练数据分析师的思维能力 一提到数据分析师这个职业，想必思维是被提及最多的一个词。这可能跟数据分析需要动用脑子、思考多，沟通理性有很大关系，让大家感到的错觉。 其实，每个工作都需要用头脑去 ...
2016-11-22
数据模型多了，应该怎么管 随着近年来大数据挖掘概念的兴起，数据分析建模的思想已经深入人心，于是会建模、能建模的人也就越来越多。他们可能是资深大拿，分析建模、结果解读手到擒来全搞定，但也可能是专业 ...
2016-11-22
黑客式增长：如何运用分析指标框架 – 驱动互联网产品和运营 近年来，数据收集的手段上从数量从深度从复杂度都有一种爆炸性地增长。大数据成为炙手可热的口头禅。数据堆积如山，如何从数据中筛选提炼信息， ...
2016-11-22短文本主题建模方法 1. 引言 许多数据分析应用都会涉及到从短文本中提取出潜在的主题，比如微博、短信、日志文件或者评论数据。一方面，提取出潜在的主题有助于下一步的分析，比如情感评分或者文本分类模型 ...
2016-11-22
小谈关联规则的指标应用 你对关联规则知道多少呢？本文从概念和基本指标说起，向你介绍一些指标应用的方法。 关联规则是产品推荐中最常用的算法之一，简单地说，就是通过客户的历史购买信息，挖掘出客户在 ...
2016-11-22
如何和数据分析师打交道 如果你是一名要和组织内的分析师打交道的管理者，要做出更多数据驱动的商业决策，如何提出好问题应该是你要优先考虑的事情。很多管理者对提问感到恐惧，生怕在跟数据相关的问题上露怯 ...
2016-11-21
如何提升数据分析的能力 业务篇 1.业务为核心，数据为王 了解整个产业链的结构 制定好业务的发展规划 了解衡量的核心指标 有了数据必须和业务结合才有效果。 需要懂业务的整体概况，摸清 ...
2016-11-21互联网数据分析的思路、方法、数据来源和分析指标 随着产品的发展、业务逻辑的愈加复杂，数据的分析也就愈加重要。对数据的分析可有效避免逻辑的混乱，防止在繁杂的业务理解上逻辑不清、判断错误。 1、数据 ...
2016-11-21
机器学习和数据挖掘的联系与区别 小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数 ...
2016-11-21
如何利用数据仓库优化数据分析 在整个数据分析流程中，数据处理的时间往往要占据70%以上！这个数字有没有让你震惊呢？为了提高分析效率和质量，借用数据仓库进行数据分析是一个很好的选择，详细的工作方法本文 ...
2016-11-21
多项目还能进行拆分对比分析？怎么可能嘛！ 今天想好好跟大家分享一个好用的数据功能，分享之前先来看几个实际的工作场景~ 月底了，需要展示各省份本月的订单量分布，总不能用30多条折线显示吧，一堆密密麻 ...
2016-11-21
spss统计图之图形模板的应用 对于图形文件的管理，本节只介绍保存文件模板和应用图形模板两方面的内容。 1．保存文件模板 SPSS16.0可以将生成或完成编辑的图形保存为模板文件，便于以后在生成新的图形时 ...
2016-10-31SPSS:syntax应用中临时变量的技巧 很多的时候，我们计算过程中的一些变量，一些处理结果都只是中间过渡一下，便于后面的计算和分析；还有的时候要得到分析结果少了这些临时变量又不行，今天这里简单的说说几种 ...
2016-10-31
图解spss探索分析实例 探索分析是在对数据的基本特征统计量有初步了解的基础上，对数据进行的更为深入详细的描述性观察分析。它在一般描述性统计指标的基础上，增加了有关数据其他特征的文字与图形描述，显得 ...
2016-10-31Excel 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
