基于excel的数据分析与业务建模(1)预备知识 一、excel预备知识 1、公式以（=）开始；基本数学符号，乘法（*），除法（/），乘方（^） 2、（$）绝对单元格引用 二、功能区 1、开始：编辑和格式、剪 ...
2016-06-09
谈谈样本量选择背后的科学道理 总是说XX的样本量就够了，可是为什么呢？ 如何决定样本量，是一个老生常谈的话题，也有很多相关文章。然而翻看相关文章，就会发现介绍选多少合适的比较多，而介绍为什么 ...
2016-06-08
数据分析时如何解决数据质量低的问题？ 数据是一种珍贵资产。尤其是在当今快消品当道的背景下，你需要数据来帮助你准确定位、深度投入和优化前景。如果你不能合理的管理这些数据，就可能会错失良机、降低效率， ...
2016-06-08
你踩过的数据分析的5个误区 产品经理所面对的数据，本质上和日常生活中的数据没有太大的差别。简单来说，都是一个量化事物的手段，就像身高、体重一样，都是一个数字指标，它代表了现实存 ...
2016-06-08
零售业如何进行数据分析与策略调整 许多企业的生产活动都会产生大量的数据，而对这些数据的深层次挖掘所产生的数据分析报告，对企业的运营及策略调整至关重要。本文对数据的产生、归类、分析方法与关联的策略调 ...
2016-06-08在信息时代的今天，大数据为用户获取方方面面的信息提高了效率，更可以智能的帮助用户从海量内容中快速找到想要阅读的信息，或者从海量商品中快速找到想要购买的商品。推荐引擎的发展让选择不明确的用户更加了解她 ...
2016-06-08
这四件事带你走出深陷的数据分析迷宫 通过真实世界中的实例，我们将共同通过种种错误的数据分析方式总结出正确的技巧与诀窍。相信每位朋友都遇到过这样的情况：将来自各类渠道的数据收集起来，通过A/B测试进行 ...
2016-06-08
数据分析的5个坑,你踩过几个? 产品经理所面对的数据，本质上和日常生活中的数据没有太大的差别。简单来说，都是一个量化事物的手段，就像身高、体重一样，都是一个数字指标，它代表了现实存在的事物的一个客观 ...
2016-06-08
以手机淘宝为例的推荐算法浅析 在信息时代的今天，大数据为用户获取方方面面的信息提高了效率，更可以智能的帮助用户从海量内容中快速找到想要阅读的信息，或者从海量商品中快速找到想要购买的商品。推荐引擎的 ...
2016-06-07什么是多维偏好分析? 多维偏好分析常用于分析消费者对产品与服务的偏好倾向，在市场研究中能具体解决如下问题： ☆ 圈定目标消费群体 ☆ 市场上哪些品牌的竞争激烈 ☆ 探索市场的空白区域 ☆ 消费群体的 ...
2016-06-07
什么是不重复抽样 抽样方法按抽取样本的方式不同，分为重复抽样和不重复抽样。 不重复抽样也叫做“无放回抽样”、“不回置抽样”，是从全及总体中抽取第一个样本单位，记录该单位有关标志表现后，这个样本单 ...
2016-06-07
大数据架构师必读的NoSQL建模技术 从数据建模的角度对NoSQL家族系统做了比较简单的比较，并简要介绍几种常见建模技术。 1.前言 为了适应大数据应用场景的要求，Hadoop以及NoSQL等与传统企业平台完全不同 ...
2016-06-07
实现R与Hadoop联合作业的三种方法 为了满足用R语言处理pb量级数据的需求，我们需要把它和Hadoop联合起来使用。本文的目的就是阐述实现二者联合作业的不同技术。 方法一：利用Streaming APIs Hadoop支持一 ...
2016-06-07
了解了这四件事，帮你走出深陷的数据分析迷宫 数据中的错误往往最初尚属于良性范畴，但随着分析流程推进而变得愈发糟糕。这就像是在解数学题，我们要从头开始再推导一遍。这项工作可能费时费力，但却能够 ...
2016-06-07
Python的发展在数据分析和数据挖掘领域可谓带来了一场风暴，其强大的嵌入性和丰富的库使其越来越受欢迎。 比如，有时候，我们需要将文本转换为图片，比如发长微博，或者不想让人轻易复制我们的文本内容等时候 ...
2016-06-07R语言外部数据录入与格式修改 在使用R语言时出现的一些错误常常与数据的录入方式与格式有关，也有些错误是与对象的类型有关，本文小编为大家介绍读取外部数据的一些常用的方法以及对象类型的判断与转换。 拿 ...
2016-06-06
把数据挖掘应用到工作中 数据挖掘通常要处理大量的数据，需要有方便操作的工具，但是，一般情况下这些工具的价格都很高。 如今，企业需要考虑投资效果，不会随便投入大量资金。因此，我排荐使用Excel的数据 ...
2016-06-06
用excel学数据挖掘 普遍认为Excel是一种“表格计算软件”，实际上，它还兼具了数据挖掘工具和数据库的功能，是非常实用的用excel学数据挖掘的软件。接下来我们会循序渐进地介绍用excel挖掘数据的操作工具和分 ...
2016-06-06
数据挖掘和统计分析的区别 很多人问数据挖掘和统计分析的不同之处是什么?相同之处是什么?这样的问题，其实数据挖掘和统计分析的基础都是数学理论。 数据挖掘是直接从庞大的数据中挖掘，而统计分析则是从庞大 ...
2016-06-06
数据挖掘的目的 前面说了很多数据挖掘的应用范围，那么很多人会问：数据挖掘的目的是什么呢？我们总结数据挖掘主要有以下三个目的： （1）把握趋势和模式；通过分析网购交易的记录数据、呼叫中心内的投诉数 ...
2016-06-06在回归分析的结果解读中，R方（决定系数）是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例，取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的指标体系中，“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分，而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”，电商平台的销售额会迎来爆发式增长；每逢冬季，北方的天然气消耗量会显著上升；每月的10号左右，工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入，企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等，这些 ...
2025-12-03在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却 ...
2025-12-02在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天，A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中，LSTM（长短期记忆网络）凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑：用 ...
2025-12-01引言：数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下，数据已成为企业决策的核心资产，而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常，常始于一堆“毫无章法”的数据点：电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中，“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段，理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工具包中，透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码，仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中，数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”，直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中，技术人员常面临一个选择：是一次性查询500条数据，还是分5次每次查询100条？这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言，表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表，都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中，热力图（Heat Map）是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低，让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中，业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色，从初级到高级，其职责边界、能 ...
2025-11-26
