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 ...
2016-09-11Excel 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
