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 ...
2016-06-06Excel 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
