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 ...
2016-10-31在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10
