在运营中，为什么文本分析远比数值型分析重要？一个实际案例，五点分析（下） 本文是《数据分析中，文本分析远比数值型分析重要！》的下篇，以一个实际案例来聊聊文本分析在实际运营中如何落地。行为脉络如下： ...
2016-09-27
数据分析中，文本分析远比数值型分析重要 本文从业务的角度来谈谈基于大数据的文本分析及其在商业场景中的应用，后面会附上一些实例及开放的工具，力求让理论落地，服务于实践。本文是《数据分析中，文本分析远 ...
2016-09-27运营要关注数据？不，重在分析！ 我希望当所有人在讨论数据分析这件事情的时候，所关注的不仅仅是核心KPI指标与辅助指标之间的关联。而更应该考虑，数据背后的价值和展现出来的问题与机遇。这才是数据分析的初 ...
2016-09-27数据缺失值的4种处理方法 一、缺失值产生的原因 缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器 ...
2016-09-27
数据科学家在大数据分析中的作用 大数据科学家的工作从企业的业务问题开始，下一个步骤是创建分析计划，即一些企业称之为“数据分析计划。”当然，你需要考虑到数据科学家的不同专业背景，如有数学界、软件工程 ...
2016-09-27
成为一位卓越数据科学家必须要具备四大特征 对于那些希望在大数据时代掘金的公司来说，成功的关键是找到数据科学家， 并围绕数据科学家搭建团队。如今优秀的数据科学家一将难求， 而卓越的数据科学家更是灿若晨 ...
2016-09-26数据挖掘在电子商务客户关系中的应用 一、引言 随着因特网的出现，电子商务大潮正在全球范围内急速改变传统的商业模式，传统企业管理的着眼点往往在后台，ERP系统帮助他们实现了这种内部商业流程的自动 ...
2016-09-26数据挖掘绝不能犯这11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 ...
2016-09-26
数据分析模块建立五步走 必须采取有效的项目管理流程，以创造一个成功的大数据分析程序是十分重要的，也不能过分的夸大。以下的五点建议，可供企业参考借鉴，以帮助企业确保顺利实现部署： 首先，决定要收集 ...
2016-09-26
运用数据挖掘进行客户关系管理络 在当今市场上，商业的成功离不开有效的客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM)。客户关系管理的本质是更有效地进行竞争。客户关系管理的目标是缩减销售周期和销 ...
2016-09-26
【观点见解】解读大数据的5个误区 大数据并不会给你带来大麻烦，事实上，大数据能够帮助你尽量减少业务问题，还能帮助你作出战略性决策。但如果不搞清楚对大数据的一些误区，也可能会给你带来不必要的麻烦。下 ...
2016-09-26
基本描述数据汇总的图形显示 除了在大部分统计或图形数据表示软件包中使用的条形图、饼图和线图之外，还有一些常用的图用于显示数据汇总和分布，包括直方图、分位数图、q-q图、散布图和局部回归（loess）曲线。 ...
2016-09-25
描述性数据汇总 对于成功的数据预处理，获得数据的总体印象是至关重要的。描述性数据汇总技术可以用来识别数据的典型性质，突显哪些数据值应当视为噪声或离群点。因此，在讨论具体的数据预处理之前，我们首先介 ...
2016-09-25
数据挖掘领域的主要研究内容 数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 与数据挖掘相近的同义 ...
2016-09-25
列举数据挖掘领域的十大挑战问题 数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数 ...
2016-09-25
实施数据挖掘项目考虑的问题 问题一 谈到数据挖掘应从以下三方面加以考虑，一是用数据挖掘解决什么样的商业问题，二是为进行数据挖掘所做的数据准备，三是数据挖掘的各种分析算法。 数据挖掘的分析算法主要 ...
2016-09-25数据挖掘研究的机遇及挑战 随着计算机的大量应用和数据量的急速增长，数据挖掘发挥着越来越重要的作用．数据挖掘经过近二十年的 发展．取得了很大的突破，包括了数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技 ...
2016-09-25五大观点解析数据分析 1.数据是有立场的，立场决定解读 数据对于业务来讲，是KPI的衡量标杆，也是行动指南。但一旦涉及到立场和方向性的东西，必然有利益触发点的问题。比如同样的一次活动的网站转化率是1.2 ...
2016-09-24
如何做好数据分析 在这里，我将题主的“快速”理解为如何在最短的时间内高效率的成为数据分析师。我想这才是题主的初衷吧！ 首先，成为任何一个技术型工作的从业者最需要的就是掌握相关的专业技能，因此也 ...
2016-09-24
写好一份数据分析报告十要点 先说说写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重 ...
2016-09-24尊敬的考生： 您好！ 我们诚挚通知您，CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师：连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能（Business Intelligence，简称 BI）深度融合的时代，BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用：从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代，预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段，正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后：分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中，“query end”（查询结束）并非工作的终点，而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试：从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天，数据分析师已成为各行业争抢的核心人才，而 CDA（Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验：捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中，单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探，专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型：时间维度的精准切片 在数据的世界里，时间是最不可或缺的维度之一，而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货：Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中，Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验：数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中，准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试：需要多久？如何规划？ CDA（Certified Data Analyst）数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略 长短期记忆网络（LSTM）作为循环神经网络（RNN）的一种变体，凭借独特的门控机制，在 ...
2025-07-07统计学方法在市场调研数据中的深度应用 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径，而统计学方法则是市场调研数 ...
2025-07-07CDA数据分析师证书考试全攻略 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业决策、行业发展的核心驱动力，数据分析师也因此成为 ...
2025-07-07剖析 CDA 数据分析师考试题型：解锁高效备考与答题策略 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期：解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中，数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角：从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业决策的核心驱动力，CDA（Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师：开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天，数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA（Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业的核心资产，数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中，对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间，开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下，数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA（Certified Da ...
2025-07-02
