为什么机器学习真的可以学到东西 开始跟《机器学习基石》这门课，相对于Stanford那门课，这门明显难度大很多，我跟到第10个Lecture，才刚刚讲到Logistic Regression。前面费了很大力气在讲机器什么时候可以学习 ...
2016-08-01如何成为一名数据科学家并得到一份工作 大数据科学家被认为是21世纪最性感的职业，且未来薪水优渥。其工资高达10万美金每年，而市场对最优秀的数据科学家的需求正强劲。另一方面，很多20世纪流行的工作将会因为 ...
2016-08-01大数据分析如何帮助企业了解用户 大数据已经伴随着时代的脚步汹涌而来。越来越多的企业重视从大数据中挖掘潜在的商业价值。大数据的作用，体现为提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立起以知识管理 ...
2016-07-31商业智能同样更需要大数据分析 商业智能不是现在才被发明的词汇，早在上个世纪的九十年代就由加特纳集团所提出。当时，加特纳集团认为的商业智能就是需要用描述一系列数据概念的方法，通过某种在事实上的支持系 ...
2016-07-31
大数据分析绕不过去的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。早期可能数据 ...
2016-07-31
数据挖掘中的基于决策树的分类方法 1分类的概念及分类器的评判 分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别 ...
2016-07-31数据挖掘分类方法小结 数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的 ...
2016-07-31
大数据从业人员必备的五项专业技能 大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说，是物联网与互联网的融合产生了海量的数据，大数据计算技术完美的解决了海量数据的收集、存储 ...
2016-07-31
【R语言进行数据挖掘】回归分析 1、线性回归 线性回归就是使用下面的预测函数预测未来观测量： 其中，x1,x2,...,xk都是预测变量（影响预测的因素），y是需要预测的目标变量（被预测变量）。 线性 ...
2016-07-30
R语言常用数学函数 R语言的数学运算和一些简单的函数整理如下： 向量可以进行那些常规的算术运算，不同长度的向量可以相加，这种情况下最短的向量将被循环使用。 > x <- 1:4 ...
2016-07-30
如何将数据挖掘技术应用到客户内在需求管理 客户内在需求管理（Customer Relationship Management）是一种以客户为中心的经营策略，它以信息技术为手段，通过对相关业务流程的重新设计及相关工作流程的重新组合 ...
2016-07-30
企业营销数据分析的方法及策略 市场营销是为创造实现个人和组织的交易，而规划和实施创意、产品、服务构想、定价、促销和分销的过程。 网络营销是人类经济、科技、文化发展的必然产物，网络营销不受时间和空 ...
2016-07-30网站数据分析先要理清思路 在进行网站数据分析的过程中，需要有已经有的思路，思路很重要的，只有明确了思路才能进行一步一步的工作，确认我们自己需要收集的数据，不能说只是为了分析而分析，明确了网站数据分 ...
2016-07-30
在excel中复制自定义数字格式的显示值 我们在excel中无论如何的为单元格应用了什么样的数字格式，那么我们都只能改变单元格的显示内容，而不会去该百年单元格存储的真正内容，示意图excel没有直接提供给我们自 ...
2016-07-29
如何应用Excel制作会讲故事的销售漏斗管理分析仪 此文将从销售漏斗管理分析的业务背景、Excel平台上的实施方式以及销售漏斗管理分析仪的实现过程三方面内容进行说明，希望帮助有此类业务分析需求的朋友拓展思 ...
2016-07-29
想要做好数据科学，先做好这7步 《哈佛商业评论》曾宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家对它又不甚了解。 如何做好数据科学呢？ 微软高级数据 ...
2016-07-29
大数据挖掘是个什么鬼？先搞定以下五大关系 数据科学家”作为一个新兴的名词，他们主要是采用科学方法、运用数据挖掘工具来做大数据洞察的工程师。一个优秀的数据科学家需要具备诸如数据采集、模型算法、数学软 ...
2016-07-29
你真的知道数据挖掘的定义吗 我对做事的流程非常感兴趣。我想要知道一些可以把事情做好的好方法，甚至在可能的情况下可以知道做这些事情的最好方式。就算你的技能不强，理解相关方面的知识不深，这个过程也可以 ...
2016-07-29
关于数据分析，管理者常犯的4个错误 对于数据分析来说，管理者的作用也很大，如果只是一味地高谈阔论，并没有根据公司实际情况来制定数据战略，很容易走弯路。本文主要从四个方面来分析，管理者在公司数据应用 ...
2016-07-29Excel 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
