文科生决心做数据分析师是不是疯了？ 背景： 传媒类专业毕业，一直做视频剪辑、编辑方面的工作。没什么编码基础，只在大学时期考过VB。偶然得到一份数据分析师的工作，便决心从零做起。 疑惑： 工作近一年 ...
2016-05-27
Excel中快速输入有固定内容的数据 很多情况下我们在Excel单元格中输入的数据是含有固定内容的，比如来自同一区县的身份证号码的前六位数字一定是相同的，或者来自同一县市的人的联系地址中省市县部分也是固定的 ...
2016-05-26大数据入门，你需要懂这四个常识 一、大数据分析的五个基本方面 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可 ...
2016-05-26
干货|游戏运营的数据分析方法 数据分析工作可以从宏观数据和微观数据(细分数据)说起，宏观数据是对总体趋势的预测，以及对异常数据的敏感性把握。而微观数据分析的来源一方面就是从宏观数据的异动而产生的需求 ...
2016-05-26
企业数据分析的架构和方法 企业在正常运营中会产生数据，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。对企业数据做好分析，对于促进企业的发展、为企业领导者提供决策依据 ...
2016-05-26
数据分析师的利器：R语言 近年来，随着大数据浪潮的到来，数据科学快速发展，数据分析师要处理的数据问题越来越复杂，传统的数据分析工具越来越显得力不从心。 R语言作为国外数据分析师常用工具在国外的数据 ...
2016-05-26
数据挖掘与数据分析的区别 总结一下主要有以下几点： 1、计算机编程能力的要求 作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可 ...
2016-05-26数据挖掘系列篇之DM解决几类问题 宋代禅宗大师青原行思提出参禅的三重境界：“参禅之初，看山是山，看水是水；禅有悟时，看山不是山，看水不是水；禅中彻悟，看山仍然山，看水仍然是水。” 数据挖掘也是这样 ...
2016-05-25
什么是社会媒体挖掘？ 把玩社会媒体数据就称为社会媒体挖掘，比方以某种方式展现社会媒体数据，比方分析社会媒体数据的内里含义，又比方从数据中深挖总结抽象模式以指导其他应用。 社会媒体 基于Web 2.0 ...
2016-05-25
数据挖掘系列篇:聚类算法概述 本篇重点介绍聚类算法的原理，应用流程、使用技巧、评估方法、应用案例等。具体的算法细节可以多查阅相关的资料。聚类的主要用途就是客户分群。1.聚类 VS 分类 分类是“监督学 ...
2016-05-25
数据挖掘在实际领域中的那些事儿 今天非常荣幸能给大家分享在大数据挖掘方面做的一些事情。 企业中的数据挖掘 我们先来看看在企业中数据挖掘都是怎么做的，以及有着哪些问题。 图中的左边是SPSS在 ...
2016-05-25
时间序列预测网站流量增长趋势(ARIMA) 在文章《浅析网站流量趋势预测》中，我们曾对网站的直接流量进行过分析和预测,直接流量整体较为平稳，但在工作日和周末存在较大差异。因此我们之前的方法是将工作日和周 ...
2016-05-25
决策树算法真的越复杂越好吗？ 凡是在统计分析或机器学习领域从业的朋友们，对决策树这个名词肯定都不陌生吧。 决策树是一种解决分类问题的绝好方法，顾名思义，它正像一棵大树一样，由根部不断生长出很多 ...
2016-05-25关于大数据分析方法的几点思考 本文是我关于大数据分析方法的几点思考。当初的目的是系统化地看待数据分析。为了这点东西，我花了一个礼拜的时间，思考的结果却是碎片化的。看来，想清楚并不容易。由于时间关系 ...
2016-05-24
数据分析师不可不知的10大基础实用算法及其讲解 算法一：快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种 ...
2016-05-24数据分析师的自我修养 大数据时代到来，如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业管理的精益化，对于每个企业都意义重 ...
2016-05-24
数据分析师知识结构七大拿 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据 ...
2016-05-24
数据分析师就业方向指南 给投身于此行当的你 现在确实是属于数据分析师的天下了，如果你有能力，有经验，充满好奇心以及永不倦怠的热情，作为数据分析师的你可谓前景广阔，有一大批公司乖乖站在你家门前挂着牌 ...
2016-05-24
数据分析师在物联网的哪个环节? 物联网(Internet of Things)用最简单的一句话就是各种感知器的广泛应用，具体来说，要实现“物-物互联”，主要分三个层次： (1)感知层：由各种传感器以及传感器网关构成， ...
2016-05-24
昨天在一个QQ交流群里看到有一个新手发问，如何去简单的分析网站日志，清楚知道网站的一个数据抓取情况，哪些目录抓取较好，有哪些IP段蜘蛛抓取等。 一个网站要发展的更快，走的更远，它离不开日常的一个数据分析， ...
2016-05-23Python 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在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04
