数据挖掘系列关联规则挖掘基本概念与Aprior算法 关联规则挖掘在电商、零售、大气物理、生物医学已经有了广泛的应用，本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法。 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经 ...
2016-08-15
数据挖掘之KNN分类 分类算法有很多，贝叶斯、决策树、支持向量积、KNN等，神经网络也可以用于分类。这篇文章主要介绍一下KNN分类算法。 1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最 ...
2016-08-15
数据挖掘系列决策树分类算法 从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。 这篇先介绍 ...
2016-08-15
数据挖掘(支持向量机) 支持向量机（Support Vector Machine）是数据挖掘算法中最强壮，最准确的方法之一。它是由Cortes 和 Vapnik 于1995年首先提出来的，它能根据有限的样本信息在 模型的复杂度和学习能 ...
2016-08-15
大数据分析过程中经常遇到那13个问题 1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能 ...
2016-08-15
产品经理一定要避免的几大数据分析误区 总结下产品经理生涯以往的数据分析经验，认为最重要的是我们首先一定避免走入下列几个误区。 一、高流量即高转化 已经听到过绝对不止一家，“这个渠道流量不错，多 ...
2016-08-14
数据分析师最基本的素养 作为一个数据分析师，你知道数据分析师最基本的素养和要求吗?作为一名数据分析师，要“三心二意”。 信心 数据分析师都知道，要经过数次对海量数据的收集整、逻辑运算、分析汇总 ...
2016-08-14
产品经理数据分析方法有哪些 对产品经理而言，用事实说话，即用数据说话，真实有效的数据是做出一切决策的支持和依据。数据能让我们认识到当前存在的问题，分析原因，进而预测未来可能性。 产品经理想做好数 ...
2016-08-14
如何在Excel里实现一张图显示多系列直方图 我们在分析的时候，经常需要设计模拟器，特别是在结合分析和离散选择模型中，通过模拟分析市场份额进行测算！当然，有时候我们特别希望根据不同的选择显示不同的数据 ...
2016-08-13
说说数据分析的数据敏感? 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年 ...
2016-08-13
一招洪荒之力,让你的图表逼格飞 好的数据分析必须要配好的图表，好的图表才能自己会说话，并且受众看起来也赏心悦目。但是好看的图表并不一定是好的图表，图表既是为做图者的目的服务的，也是为受众读图服务的 ...
2016-08-13
关于数据分析,管理者常犯的四个错误 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 ...
2016-08-12
数据分析实际上是挖掘用户需求 相对现在风生水起的阿里巴巴、京东等互联网大头企业来说，还有很多新兴的互联网企业也获得了不少投资者的亲赖，一份花哨的PPT还是一段精彩的演讲，还是几组说明的数据，对于投资 ...
2016-08-12选对数据分析的方向很重要 大数据是一块香馍馍，企业都在思考能不能更加的对日益增长的数据进行更好的分析，兴起的“云计算”等业务，对于企业来说，想要走上正确的大数据道路，想要真正获得数据分析的结果，让 ...
2016-08-12
聚类分析在市场细分中的应用 市场细分的含义 市场细分（market segmentation）是指营销者通过市场调研，依据消费者的需要和欲望、购买行为和购买习惯等方面的差异，把某一产品的市场整体划分为若干消费者群的市 ...
2016-08-12
应用数据挖掘进行客户关系管理 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售 ...
2016-08-12数据可视化与数据分析 数据可视化，是一个数据分析结果的展示，数据可视化的作用也不容小觑，一个数据分析师的技术好不好，能不能做好数据可视化也是一个重要的考量，数据可视化的工具也是多种多样，免费的还是 ...
2016-08-12
统计学和数据挖掘区别 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应 ...
2016-08-11
数据分析该掌握的几个方法 数据分析从确定分析的内容到目的的实现，期间是通过数据分析方法来实现。掌握了数据分析的方法就好比厨师掌握了厨艺。 数据分析的方法可以分为基础类和衍生类。基础类简单，衍生 ...
2016-08-11
Excel次坐标轴使用图解 做图表时，excel次坐标轴的应用多是由于不同的数据系列的数值范围变化很大，或是具有混合数据类型，比如下图所示的营业收入和占比属于不同的数据类型，所以可在excel次坐标轴绘制占比。 ...
2016-08-11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在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10
