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 ...
2016-09-29
8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 ...
2016-09-27在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22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
