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 ...
2016-07-29LSTM 模型输入长度选择技巧：提升序列建模效能的关键 在循环神经网络（RNN）家族中，长短期记忆网络（LSTM）凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下，CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目，成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中，数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能，成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生： 您好！ 我们诚挚通知您，CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师：连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能（Business Intelligence，简称 BI）深度融合的时代，BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用：从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代，预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段，正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后：分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中，“query end”（查询结束）并非工作的终点，而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试：从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天，数据分析师已成为各行业争抢的核心人才，而 CDA（Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验：捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中，单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探，专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型：时间维度的精准切片 在数据的世界里，时间是最不可或缺的维度之一，而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货：Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中，Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验：数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中，准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试：需要多久？如何规划？ CDA（Certified Data Analyst）数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略 长短期记忆网络（LSTM）作为循环神经网络（RNN）的一种变体，凭借独特的门控机制，在 ...
2025-07-07统计学方法在市场调研数据中的深度应用 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径，而统计学方法则是市场调研数 ...
2025-07-07CDA数据分析师证书考试全攻略 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业决策、行业发展的核心驱动力，数据分析师也因此成为 ...
2025-07-07剖析 CDA 数据分析师考试题型：解锁高效备考与答题策略 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期：解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中，数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角：从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业决策的核心驱动力，CDA（Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师：开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天，数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA（Certified D ...
2025-07-03
