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
