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 ...
2016-06-06CDA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
