大数据分析然并卵?那是因为你没做到这些 看到这篇文章,感觉对数据分析一些点总结蛮好的,分享给大家。数据分析要产生真正的价值,或者说要让业务方,管理层感觉到真正的价值,其实需要非常多的东西: 要有 ...
2016-09-30如何做好大数据分析 大数据分析的使用者:有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是简单、易用、准确、稳定直观。下面将介绍一些基本的大数据分析类型。 数据挖 ...
2016-09-30你公司的大数据分析为何不成功 许多企业投下数百万美元用于大数据、分析法,并雇用数据分析家,但却感到很受挫。无可否认,他们现在得到了更多、更好的数据。他们的分析师和分析法也是一流的。但经理人对业务的 ...
2016-09-30如何更好的去分解功能点 在日常工作中,都会接触到一个个的需求,通过需求分析。我们通过建立一套解决方案去满足需求的实现。再去细化的话,就是将这套解决方案拆分为一个个的功能点。在这里,我们要讨论的就是 ...
2016-09-30数据分析不得不知的七种回归分析技术 回归分析技术是一种非常重要的数据分析方法,有着广泛的应用,能够解决目标变量为连续的预测分析问题。 什么是回归分析? 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的 ...
2016-09-30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。 具体的归并排序就是,将一组无序数按n/2递归分解成只 ...
2016-09-30不知该看哪些数据?卖家每日必看的6个数据 数据分析的重要性不用赘述,想必卖家们也心知肚明,但是在每日的店铺运营中该看哪些数据,如何分析哪些数据,确是卖家们每日最头疼的问题,学不会数据分析?卖家每日 ...
2016-09-29产品运营中什么样的数据分析方法才是合适的 产品运营的日常工作中肯定是需要对于一些运营指标进行把控的。当面对杂乱无章的数据时,产品运营的小伙伴需要从不同的角度去分析产品的数据,进而得到有效的运营指导 ...
2016-09-29浅谈数据挖掘与数据分析? 数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论,两者有很多的共性,也有显著的差异。从分析的目的来看,数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析,数据挖掘更侧重于机器对 ...
2016-09-298分钟让你快速读懂数据分析 最近在学习一些数据分析方法,结合自己的一些心得,梳理出以下数据分析文章,读完本文大概需要8-10分钟。 一、什么是数据分析? 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的数据 ...
2016-09-29如何实现数据分析的工业化? 为了更好地利用大数据的体量、速度和多样性,让大数据为自己服务,企业需要流程、结构和透明度,而工业化提供了这三样东西。如果你真的想从数据中提取价值,并使你的公司像一台润滑 ...
2016-09-29听说你是做数据分析的 邓小姐变身数据分析汪长久以来,常常处在精神崩溃的边缘。今天宝宝心里苦,但宝宝要说!含泪控诉!对有以下恶劣言行的人类,表示强烈抗议!!!强烈抗议!!!强烈抗议!!!如果你也是一只数据分析 ...
2016-09-29从技术架构的角度去丰富你的大数据知识 对于大数据的学习,很长一段时间,都觉得非常迷茫。不知道具体该学习什么!进而导致知识的知识点挺多,而自己所会的内容都不能够形成很好的体系,进而为自己的职场加分 ...
2016-09-28学习总结:统计原理对数据分析的重要 最近开始业余学习CDA的课程,就发现统计原理对自己来说是很难的。去年在学SAS的过程中,就听说过,如果你能把那么复杂的统计函数及统计公式全部理解清楚的话,那你 ...
2016-09-28实战数据分析决策的3个理念 在过去工作经历里,外企给人最深的印象是“数据导向”,理性和数据是跨越文化隔阂,进行平等沟通的桥梁;而在国内企业,“经验导向”是主流,数据的作用主要是“辅助证明经验得到的 ...
2016-09-28数据分析的坑,都在统计学里埋过 为什么要了解统计学对于普罗大众来说,统计学应该会成为每人必备的常识,才能避免被越来越精致的数字陷阱欺骗。起码当你看到各种百分比和收益率,能多出一份警觉,多思考些他们 ...
2016-09-28数据挖掘中易犯的几大错误 1. 缺乏数据(Lack Data) 对于分类问题或预估问题来说,常常缺乏准确标注的案例。 例如: -欺诈侦测(Fraud Detection):在上百万的交易中,可能只有屈指可数的欺诈交易,还有 ...
2016-09-28数据分析:客户细分的五个过程 第一步,客户特征细分。一般客户的需求主要是由其社会和经济背景决定的,因此对客户的特征细分,也即是对其社会和经济背景所关联的要素进行细分。这些要素包括地理(如居住地、行 ...
2016-09-28数据可视化可以帮助用户理解数据,一直是热门方向。 图表是\"数据可视化\"的常用手段,其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。 用户非常熟悉这些图表,但如果被问道,它们的特点是什么,最 ...
2016-09-28常用的产品数据分析方法之漏斗模型与归因模型 刚刚接触数据运营的同学可能都会产生这样的困惑:数据运营难不难?我数学不好该怎么做?是不是还需要学习数学建模?我该看点什么书学习?包括喵君刚开始工作的时候 ...
2016-09-27DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 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 ...
2025-09-09