数据专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、 ...
2016-09-14
如何成为一名合格的数据科学家 本文独家探讨了IT行业发展最快、业内讨论最多的角色之一--数据科学家。根据CNN报道，数据科学家是2012年度最佳的新工作之一，《哈佛商业评论》的评论文章甚至称其为21世纪“最性 ...
2016-09-14
游戏数据分析基本思路与方法 数据分析是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（ ...
2016-09-14案例详解SPSS聚类分析全过程 案例数据源： 有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。 【一】问题一：选择那些变量进行聚类?——采用“R型聚类” ...
2016-09-13
实例讲解调查问卷SPSS分析：休闲服的购买因素分析 在购买品牌休闲服时，您最重视的三个因素?（1）____（2）____（3） （1）品质（2）价格（3）服务水平（4）款式（5）推广方式（6）舒适合体（7） ...
2016-09-13
SPSS把一个数据样本随机分为两部分 1、打开SPSS数据文件。 2、选择DATA>SELECT CASES，打开“Select Cases”对话框 3.选择“Random sample of cases”, 单击“Sample”按钮，打开“Select Cases: ...
2016-09-13SPSS的Data菜单说明 Data菜单说明： 简单命令：包括插入变量、插入记录和到达某条记录，这些功能都可以用鼠标在数据界面上直接完成，很少会使用菜单调用。 常用的简单过程：包括排序、拆分文件、选择记录 ...
2016-09-13
SPSS常见问题解答 在SPSS中能否直接读入EXCEL 97数据文件？有无读入数据的简便方法？ 在 SPSS 10.0版中，任何版本的EXCEL文件都可以在OPEN对话框中直接打开。但在9.0及以前版本中就比较复杂，实际上SPSS ...
2016-09-13
SPSS中正态分布检验 1、先做直方图看看是否大概符合正态分布，这个不用说了吧，Graph-->legacy dialogs-->histogram-->选入变量-->OK.如果距离正态分布的样子太远了，你就不要做下面的工作啦。 2、Analyze-- ...
2016-09-13
几个数据挖掘中常用的概念 还有一些概念是我们在数据挖掘中常用的，比如聚类算法、时间序列算法、估计和预测以及关联算法等。我们将在本节中介绍几个常用概念以加深读者对数据挖掘的理解。 聚类 所谓聚类 ...
2016-09-12
数据挖掘的一般步骤 数据挖掘的基本流程 数据挖掘有很多不同的实施方法，如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下，那只是数据分析，不是数据挖掘。本节主要讲解数据挖掘的基本规范流程。CRISP-DM和SEMMA是两 ...
2016-09-12
数据价值的4种常见定位 在日常工作中和数据产出中，数据价值的定位分为4种：数据管理、数据日常报表、数据专项挖掘分析、数据驱动。几乎所有企业的数据价值定位都脱离不了这4种，差异只是不同定位间的权重不同 ...
2016-09-12拥抱大数据时代 深度挖掘企业数据价值 大数据真正开始做始于去年，通过两年的尝试、积累，思路已有，但离成功还很远。一些国外的大数据案例、大数据故事无非是商务智能（BI）、数据仓库（BW）的改头换面，新瓶 ...
2016-09-12数据分析数据采集方式及分析工具 数据采集方式 1.业务管理软件本身提供通用数据库报表模版接口数据库开发人员开发后数据库报表后配置入管理软件并设置权限，数据提取人员可以直接从软件中提取数据报表。（如 ...
2016-09-12
三要点|解构小白入手数据分析的思维模式 数据分析(Data Analysis)——这个词真的是如雷贯耳，装B一绝啊!甭管什么玩意，上来先整一通再说。“数据分析”甚是被提上了神坛，找工作或者聊点行业内的动态不提点数 ...
2016-09-12聚类分析中几种算法的比较 将数据库中的对象进行聚类是聚类分析的基本操作，其准则是使属于同一类的个体间距离尽可能小，而不同类个体间距离尽可能大，为了找到效率高、通用性强的聚 类方法人们从不同角度提出 ...
2016-09-11
SPSS基础技巧假设检验的内涵及步骤 问：假设检验的内涵及步骤 答：在假设检验中，由于随机性我们可能在决策上犯两类错误，一类是假设正确，但我们拒绝了假设，这类错误是“弃真”错误，被称为第一类错误；一 ...
2016-09-11
SPSS:方差齐性资料的独立样本t检验 〖例子〗为比较两种广告对销量的影响效果，随机从不同地区中选出11个地区投放第一类广告；选出12个地区投放第二类广告。根据二个月的观察，得到的平均每日销量如下，比较两种 ...
2016-09-11
走出数据分析的几个误区,切忌轻易判断和决定 平时无论是进行用户调研、产品运营还是竞品分析，都少不了对于数据的分析，如果项目中出现某些分歧谁也无法说服谁时，很多时候也都是拿数据说话，可见在开发产品的 ...
2016-09-11入门数据分析,我应该学习什么编程语言 很多时候，当和人们讨论怎么开始学习数据科学，一个疑惑总是出现在我们面前： 我不知道应该学什么编程语言。 不仅仅是编程语言，这还包括软件系统，例如TABLEAU,SPSS ...
2016-09-11在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24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
