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 ...
2016-09-24MySQL 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 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05
