关于数据分析，管理者的四个常规错误 有关数据和数据分析的高谈阔论比比皆是。不断有人告诫各大公司要规划恰当战略来收集分析大数据，并警告不这么做可能带来的不良后果。像《华尔街日报》近日就提到公司享有客 ...
2016-09-07
数据分析师的能力和工具体系 最近，我尝试对数据分析师的能力和工具体系进行梳理，以下内容为一家之言，仅供参考。 数据分析师的能力体系 如下图： 数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识。 ...
2016-09-07数据分析师的三个脑洞 做了快两年的数据分析师，期间做了不少“坏事”，当然也有不少业绩。最主要的收获就是开了三个脑洞。 不管我给客户什么样的分析结果，他们都会相信。有些数字好像天生就长得一副好人面 ...
2016-09-07
用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。那么，这种结果是为何发生的呢?到底是什 ...
2016-09-07
对业务和用户的理解,是数据挖掘“皇冠上的明珠” 这篇文章不是数据挖掘教程，而是让用研、产品、运营及其它相关岗位的同学了解： 数据挖掘的特点； 数据挖掘可以做哪些事情、有什么应用价值； 要发挥 ...
2016-09-06
贯穿整个产品生命周期的业务数据挖掘 大数据时代，数据分析及数据挖掘在企业的经营过程及业务管理中，逐步发挥出越来越显著的作用。无论是在产品的构想、原型设计阶段，还是在测试、上市商用后，用户需求与市场 ...
2016-09-06
用一个实例告诉你，如何对产品进行数据分析 数据分析的核心并不在于数据本身，而在于设计有意义、有价值的数据指标，通过科学有效的手段去分析，进而发现问题优化迭代。数据分析因价值而存在，数据分析本就是一 ...
2016-09-06
一份优秀的活动运营数据报告到底长啥样? 一般运营人员在活动开战之前都会做一个活动策划，而活动预期目标则是活动策划中的重点内容。而如何计算预期目标是否达成呢?这就需要一份比较完整的活动运营数据报表了。 ...
2016-09-06
我们聊一聊产品数据分析的日常工作 数据分析本来是一份枯燥的工作，它需要你有较好的逻辑分析能力，熟练的业务能力，敏锐的行业洞察力，最终才能做到用数据驱动商业化决策。 数据分析岗位经常被称为数据运营 ...
2016-09-06
从入门到精通：互联网数据分析书籍清单 任何一个技能的学习，都有从浅到深的过程，数据分析也不例外。一个完整的数据分析知识体系类似金字塔结构：最顶层是对数据价值的认知、业务理解，中间是数据分析方法论， ...
2016-09-06
spss常用操作精华 标签 SPSS中的数据文件，除了data view以外，还有variable view，打开后如图。 Name：变量名称；Type：数据类型；Lable：变量标签；Values：变量数值标签。 使用用变量标签和数值标 ...
2016-09-05
SPSS的相关分析 下面是具体的含义： 1、Bivariate过程的主要功能 调用此过程可对变量进行相关关系的分析，计算有关的统计指标，以判断变量之间相互关系的密切程度。调用该过程命令时允许同时输入两 ...
2016-09-05
为什么数据分析达不到你的要求 很多在大数据、数据分析和雇佣金融工程师上投资了数百万的组织显得有些沮丧。它们无疑掌握了大量的、甚至质量不错的数据。他们的分析师和数据分析能力也都是一流的。但是，除了对 ...
2016-09-05
如何使用Excel数据分析功能?Excel数据分析使用方法 如何使用Excel数据分析功能?众所周知，Excel表格是一款非常不错的办公软件，使用这款软件可以帮助用户存储一些数据，同时还可以对数据进行分析，不过想要让Ex ...
2016-09-05
Excel中如何用数据透视表分析数据 数据透视表是对多种数据进行汇总的交互式报表，可以方便地对数据进行管理和分析。如在“员工项目奖金统计表”中要分别查看各部门、各项目的奖金额，各部门人员参加的项目等数 ...
2016-09-05
数据挖掘在企业中应用的四种途径 数据激增是当今社会的一大特性，如何有效的利用数据挖掘方法，从海量信息中提取出有用的模式和规律而不仅仅是“望洋兴叹”，已经成为人们迫切的需求。企业应该将数据挖掘视为一 ...
2016-09-05
SPSS中如何选择需要的变量 SPSS如何在许多字段（变量）中选择我需要的字段，而不显示其他的字段呢？ 这个问题问的很好，在实际的数据分析或者挖掘的过程中，都需要用这个来找出对商业问题有用的字段，以便减 ...
2016-09-04
SPSS聚类分析经典案例分享 这篇文章的案例过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，Means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的聚类分析案例。 案例数据源： 有20种12 ...
2016-09-04
秩和检验的spss操作 秩和检验的应用范围有三种： 1、有序分类变量（等级资料），如疗效指标：无效、显效、好转、有效、痊愈；检验指标：－、±、＋、＋＋、＋＋＋、＋＋＋＋等； 2、当观察资料呈偏态或极 ...
2016-09-04
spss乱码问题解决 方法1：网友kuangsir6提供 选择字体为：DFKai-SB 格式（我并没有找到这个格式） 方法是 SPSS（PASW）---Edit---Options---Viewer---Title （以及Page Title和Text Output下面的）--- ...
2016-09-04CDA数据分析师与数据指标：基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师：数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA（Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析：从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计：CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位：CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA（Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后，原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中，response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮：CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代，数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南：从数据准备到实战分析 在数据可视化领域，热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库：从原理到实践的全面解析 在深度学习领域，矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络（CNN）中的 ...
2025-08-20数据建模：CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中，数据已成为企业决策的核心资产。CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南 在分类模型（如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断）的评 ...
2025-08-20偏态分布：揭开数据背后的非对称真相，赋能精准决策 在数据分析的世界里，“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师：数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天，“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师：善用 Power BI 索引列，提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中，“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师：巧用 SQL 多个聚合函数，解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中，单一维度的统计（如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师：驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中，表格结构数据（如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南：从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中，“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据：用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中，函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下，我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师：引领商业数据分析体系构建，筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天，企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析 在机器学习领域，随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性，被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中，t 统计量是常用的重要指标，其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14
