【实例】数据科学家所需的技能和素质 对数据科学家的关注，源于大家逐步认识到，Google、Amazon、Facebook等公司成功的背后，存在着这样的一批专业人才。这些互联网公司对于大量数据不是仅进行存储而已，而是将 ...
2016-09-21
如何做个有能力、懂业务、擅工具的数据分析师 经常有网友我问“如何做一个数据分析师？”，将数据分析师分成初级、高级、数据挖掘工程师三个层次来阐述，大家正好可以对号入座。 1、数据分析师的能力体系 ...
2016-09-20
R与并行计算 本文首先介绍了并行计算的基本概念，然后简要阐述了R和并行计算的关系。之后作者从R语言用户的使用角度讨论了隐式和显示两种并行计算模式，并给出了相应的案例。隐式并行计算模式不仅提供了简单清 ...
2016-09-20
机器学习算法复习--随机森林 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时， 单决策树又有一些不好的 ...
2016-09-20
大数据分析之—基于模型的复杂数据多维聚类分析 随着现实和虚拟世界的数据产生速度越来越迅猛，人们开始关注如何从这些数据中获取信息，知识，以及对于决策的支持。这样的任务通常被称作大数据分析（BigData An ...
2016-09-20
数据分析/数据挖掘 入门级选手建议 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的 ...
2016-09-20
常规商业问题分析的角度 统计分析给您以先机，分析报告给您后见之明，数据挖掘给您以洞察,数据挖掘--市场调研--统计分析构成企业日常商业分析的完美循环。 1、多维度分析：从多个不同的角度及其组合去分析 ...
2016-09-20数据分析的一些误区 1.忽略沉默的数据 二战时英国空军为了降低飞机的损失，决定给飞机的机身进行装甲加固。由于当时条件所限，只能用装甲加固飞机上的少数部位。他们对执行完轰炸任务返航的飞机进行仔细的观 ...
2016-09-19【经验】数据挖掘七步走 Step1.商业理解 就是商业问题的理解了，那么如何更好的理解“老大”提出的商业问题困惑呢？我觉得思维导图倒是个不错的选择，当然自己要想更好的理解“老大”的意思还需要进一步的沟 ...
2016-09-19
面对数据工程师,你有7个问题可以问 运用数据进行管理不是什么新鲜事,但是大数据还是个新概念, 有相关的风险、挑战和机会。高级管理者需要具备一定的认识,以备他们的数据专家提出新观点时,自己有所准备。下列这 ...
2016-09-19
排名前20位的大数据职位及其职责,你能胜任么 大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。 ...
2016-09-19
数据分析师：数据分析到底适合于哪些人才 到底哪些人适合于进行数据分析呢?毕竟数据分析不仅仅是写数据报表或者整理数据，而是需要对数据进行分析。对于互联网公司而言，其又需要招募怎样的人才作为数据分析师 ...
2016-09-19
大数据之有指导数据挖掘方法模型 数据挖掘的目的，就是从数据中找到更多的优质用户。 什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定义一些模型 ...
2016-09-19
用R语言对混合型数据进行聚类分析 利用聚类分析，我们可以很容易地看清数据集中样本的分布情况。以往介绍聚类分析的文章中通常只介绍如何处理连续型变量，这些文字并没有过多地介绍如何处理混合型数据（如同时 ...
2016-09-18
有关文本挖掘的14个概念 我们所处的信息时代以急速增长的数据信息收集、储存和转换成电子格式为特征。大量的商业数据以杂乱无章的文本形式储存。 据美林公司（Merrill Lynch）和高德纳公司（Gartner）联合进 ...
2016-09-18
数据分析，如何生成你需要的基础数据 想要将数据分析、数据挖掘的作用最大化，数据的完整性总是必不可少的，因此，掌握一些生成基础数据的方法也非常重要。本期文章，我们以医疗场景为例，手把手教你生成 ...
2016-09-18
SAS市场研究应用介绍:多维偏好分析 多维偏好分析（multidimensional preference analysis）介绍 在联合分析中，被访者需要描述他们对产品的偏好情况，这些产品有若干实验者事先决定的属性。但有时候，这些属 ...
2016-09-18
SAS市场研究应用介绍:离散选择分析 一、离散选择分析（discrete choice analysis）介绍 联合分析是用来发掘消费者的偏好，指出了消费者将选择购买哪种组合（联合分析相关内容具体请参考上一文章介绍:SAS市场 ...
2016-09-18
SAS市场研究应用介绍:对应分析 一．对应分析(Correspondence analysis)介绍 前二周我们简单讲了SAS市场研究应用，联合分析与离散选择偏好。 组合分析用来评价消费者偏好。如果将产品看成一些属性的组合， ...
2016-09-18
SAS市场研究应用介绍:多维尺度分析 多维尺度概念 市场研究感兴趣的是，消费者在购买产品时是如何做决策的？产品的哪种属性是重要的？是否所有的消费者以同样的方式做决策？如果不是，又是如何不同的？在做出 ...
2016-09-17Excel 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 ...
2025-09-09CDA 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
