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数据分析师—企业决策发展制定中的核心人物: 2016-11-28; 数据分析师—企业决策发展制定中的核心人物数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份 ...

二分类模型中，如何应对分类自变量取值过多: 2016-11-28; 二分类模型中，如何应对分类自变量取值过多这是个信息无限充裕的年代，是个数据爆炸的年代，也是数据过载的年代。大数据之大，不仅在于体量巨大，更在于结构和内容的复杂，因此如何处理好数据一直是我们工作少 ...

一个优秀的运营该如何做好实时分析: 2016-11-28; 一个优秀的运营该如何做好实时分析在互联网行业精益化运营的背景下，数据分析已成为运营的标配，大家都希望通过精细的分析来提高运营的效率。随着商品秒杀、爆款文章、产品快速迭代等运营手段不断增多，以往小 ...

如何评估你的数据科学模型: 2016-11-28; 如何评估你的数据科学模型在大数据时代背景下，从数据科学当中得到的洞察结果是提高用户体验的最佳途径。数据科学家现在经常使用的各种技术有回归算法、支持向量机（SVM）、神经网络、近邻取样、Naive Bay ...

聚类分析基础知识总结及实战解析: 2016-11-28; 聚类分析基础知识总结及实战解析聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分 ...

数据分析师的情怀，一个大数据工作者的感悟: 2016-11-28; 数据分析师的情怀，一个大数据工作者的感悟 1、大数据圈子里的毛病从我接触大数据到现在，我看到了它的兴起，国家政策的大力倡导，以及未来的潜在趋势。但说心里话，我感觉不温不火——像极了便秘，看似吃 ...

互联网数据分析能力的养成，你只需要一份七周的提纲: 2016-11-28; 互联网数据分析能力的养成，你只需要一份七周的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，而是系统性讲述。比如什么是产品埋点？在获得埋点数据后，怎么 ...

数据分析师的思维是如何练出来的: 2016-11-28; 数据分析师的思维是如何练出来的一名数据分析师的日常工作流是怎样的? 「数据分析师」这个职位，不同的公司，不同的行业，对于它的理解，以及它覆盖的工作范围不太一样。在有些传统行业，数据分析师工作重 ...

数据分析师如何写出好的数据报告: 2016-11-28; 数据分析师如何写出好的数据报告随着时代的发展，人们每天在互联网上产生大量的数据，对于企业来讲这些数据都是十分宝贵的资源。企业可通过数据挖掘进行战略调整以及营销部署，尤其是对于互联网公司而言，用户 ...

数据分析的目的性越强，越有价值！: 2016-11-27; 数据分析从功能角度来讲，无非就是两个。 2、有新项目、产品、方案要上线，或企业制定大决断，需要数据分析结论做辅助参考。为什么强调数据分析的目的性？目的不明确会导致方向性的错误，这里举两个歪例子。 ...

如何对数据源进行分析: 2016-11-27; 一位同事正在做数据探索，我问他“数据探索有什么开发方法？”他回答道，“没有固定的开发方法，就是看看数据，做做简单的统计。” 有过数据分析基础的同学可能会笑话我这位同事菜鸟。其实并不是没有开发方法，只 ...

成为合格的数据分析师，从了解行业开始: 2016-11-27; 成为合格的数据分析师，从了解行业开始数据分析学习的内容只多不少。说起数据分析师，可以称之为行业的IT农民工，也可被冠以IT界的行业咨询光环。在我看来，他更像是拥有扎实IT技术和宽阔行业视角的分析掌舵师 ...

真正的数据分析师都做些什么: 2016-11-27; 真正的数据分析师都做些什么数据分析在实际工作中的应用方方面面，小到Excel做表，大到数据化决策指导。目前的形势，很少有公司有全面化的数据运营管理体系，导致有些从事数据分析的朋友觉得工作只局限于做图 ...

Excel如何在不规则的合并单元格中批量添加序号: 2016-11-27; Excel如何在不规则的合并单元格中批量添加序号相信很多人都有在Excel中使用合并单元格的操作，虽然本人对合并单元格非常讨厌，可是身边很多同事、学员的报表中还是会存在着合并单元格，目的是为了方便别人查看 ...

SPSS的问卷数据分析: 2016-11-27; 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 ...

为什么要选择Python语言实现机器学习算法: 2016-11-26; 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 ...

统计建模和机器学习的区别之我见: 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， ...

如何提高你的数据分析能力？: 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 ...

从实战角度解读数据科学: 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 ...

新手学数据分析，你应该知道的三件事: 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 ...

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