如何用Python高效地学习数据结构 今天的每日一答，我们来看看如何高效地学习一门语言的数据结构，今天我们先看Python篇。 所谓数据结构，是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据类型的集合。 Pyt ...
2016-10-10
常见数据分析方法汇总 对于很多数据分析小白来说，刚开始学习数据分析师时，对很多关于数据分析的方法记得不是很全面，下面是我这几年对数据分析工作进行运用比较常见数据分析方法汇总。希望会你们有所帮助。 ...
2016-10-10
最流行的4个机器学习数据集 机器学习算法需要作用于数据，而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适，而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据，会分析数据很重要。本文作为学习研究数 ...
2016-10-10
从央企财会到数据分析师，都经历了什么 我以前其实是做财务会计的，在座可能有的人对财务会计有些了解，它和数据分析师中间差别很大。大家会好奇，我是为什么要从财务会计到一个数据分析师呢？ 跟大家分 ...
2016-10-10Python和R语言之分析对比 在Python中调用R或在R中调用Python，为什么是“和”而不是“或”？ 在互联网中，关于“R和Python”的文章，排名前十的搜索结果中只有2篇讨论了一起使用R和Python的优点，而不是把这 ...
2016-10-10一文读懂如何用Python实现6种排序算法 总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序，是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题，将每个小问题解决，然后合并。 具 ...
2016-10-0911个方法教你如何提升R语言代码运算效率 众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文 ...
2016-10-09
想要成为数据分析师，需要学什么 我想要成为一名数据分析师，可是数据分析师需要学些什么东西？ 数据分析师分布在不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。数 ...
2016-10-09
数据分析师需要的技能 今日逛论坛，发现简书杜七对数据分析师有非常深刻的解读。特节选部分内容，与大家共分享。 『问』： 1）我目前比较熟悉 Python 的基础数据包（Numpy，Pandas，Matplotlib 等）和 Li ...
2016-10-09
数据分析思维-通向运营大咖之路|微信运营实操 很多人在运营公众号、网店或者其他一些自媒体往往会忽略对一些数据的分析挖掘，而数据分析往往又能起到四两拨千斤的作用。本文以微信公众号运营后台数据分析为例， ...
2016-10-09
数据产品经理的工作类型和能力要求 世界正在信息化，数据越来越多，基于数据开发的产品也越来越多，越来越多！ 一般数据产品，都包括如下典型流程： 1.数据获取 2.数据转换 3.数据应用 数据 ...
2016-10-09
数据分析师的核心技能是什么 1，市场和环境 问：1)现在一线城市和二线城市的数据分析师真有像报告上所说的那么稀缺吗?现在的行情是怎样的呢? 2)数据分析师日常的工作是什么?分为哪几类?传统公司和互联网 ...
2016-10-08
三个常用数据分析模型的典型应用场景 哪三个模型呢？决策树、K-means聚类、因子分析。 为啥是这三个模型呢？因为这三个模型分别代表了数据分析的三种思路：分类，聚类，降维。 为啥没有回归？回归我打算 ...
2016-10-08
R语言与数据的预处理 在面对大规模数据时，对数据预处理，获取基本信息是十分必要的。今天分享的就是数据预处理的一些东西。 一、获取重要数据 在导入大规模数据时，我们通常需要知道数据中的关键内容 ...
2016-10-08
一个数据科学家的自白：为什么我喜欢数据和分析 不久以前，我在一个小型软件公司进行第三轮面试，一个小时的面试过后，面试官们陷入了沉默，然后告诉我：“我们觉得不是很适合这个职位，但我们认为你可以胜任我 ...
2016-10-08
机器学习、数据挖掘、人工智能、统计模型这么多概念有何差异 在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么？这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解 ...
2016-10-08
【干货】EXCEL中高级数据分析功能介绍 对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业分析方法和原理的时候，是不是就一定得求助于SPSS，SAS这类专业的分析工具呢？数据分析从低级到高级层次的跳跃过程 ...
2016-10-08我是如何从数据分析到用户研究再到产品经理的 离开北京已经将近2年，某一天和以前北京的同事聊天，她问我最近在干什么，我说我用了两年时间转型，现在在做产品经理了，她很惊讶，也很欣喜，她说她最近一直在迷 ...
2016-10-07
一个靠谱的数据分析师是怎样炼成的 近些年，互联网公司对数据分析师岗位的需求越来越多，这不是偶然。 过去十多年，中国互联网行业靠着人口红利和流量红利野蛮生长；而随着流量获取成本不断提高、运营效率的 ...
2016-10-07
数据分析师，少一点套路，多一点思路 数据分析师在如今大数据时代有着举足轻重的地位。一个出色的数据分析师是能够通过自身对公司业务的理解，为各个层面提供有效，可靠的信息，并对其进行评价和预测。 作为 ...
2016-10-07在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20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
