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，甚至对你的盈亏造成负面影响。 市场数据尤为 ...
2016-05-23一位资深数据分析师的分享：掌握基础及更新知识 一、掌握基础、更新知识。 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这 ...
2016-05-23笑喷了!20条关于数学及数据分析的冷笑话 1、“我是搞数据分析的，学会了如何从DW中用SQL对数据ETL并建立了Cube。然后算啊算啊算，得出结论：今年2月份营业收入远远小于其它月份。我试图用spss、sas中的数据挖掘 ...
2016-05-23数据分析师最常遭遇的10个问题,你准备好了吗? 1、如何做好数据分析？ 分析师成长是通过“干”、\"思\"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边 ...
2016-05-23
数据分析师?架构师?大数据时代的热门职业! 大数据已是当下信息时代一个非常热的概念，大数据时代到来，将给人才发展带来哪些机会？谁将是未来最热门的人才？大数据时代的热门职业都有哪些？让我们一起来看看 ...
2016-05-23
数据分析师应该进什么样的公司? 数据分析师这个职业现在越来越火爆。本文面向那些准备投身于这个行当的年轻人，在选择怎样的公司上给出了三条参考标准。它们分别是：第一点：去供职于那些利用数据分析来做市场 ...
2016-05-23
数据分析师的几点体验 如果你做了5年左右的数据分析师，相信你对这篇文章应该很有感触。如果你是新人，不妨作为入门时间的指引方向。 1.数据是有立场的，立场决定解读 数据对于业务来讲，是KPI的衡量 ...
2016-05-23利用数据分析进行人力资源管理的优化 大家经常说：无工具不管理、无数据难决策。所以企业的人力资源管理，我们首先要考虑在目前大数据背景下如何开展人力资源数据的整理与分析。 当前，移动互联网、社交应用 ...
2016-05-22
从数据分析的角度说说老玩家流失的四大因素 能够通过游戏前期的大浪淘沙，坚持到游戏后期的玩家，无论是否付费，想必都是忠实玩家，忠实玩家是才是一款游戏最根本的变现可能，存在着无限巨大的价值，当你的忠实 ...
2016-05-22分析三种数据中心热逻辑策略 数据中心热逻辑策略是什么？他有几种实现的方式？本文就将是对三种数据中心热逻辑策略目标进行详细的分析与介绍。 数据中心热逻辑策略：在IT基础设施降低能源消耗 通过已知的 ...
2016-05-22
数据的四个特征 最近的确有些忙，博客也荒芜了许久。很多博友问起我，怎么不见更新了？我心怀歉意。说实话，很久不写东东，我心里也感觉空空的。还是要继续写下去，承蒙大家关注，我没有理由懈怠。 今天我们 ...
2016-05-22
如何真正学习数据科学？ 学习数据科学的第一步通常都是问问自己：我要怎样学习数据科学？这个问题的回复是我们要上一系列的课程和阅读一些书籍，并且我们需要先从线性代数或统计学开始学习。一年前，在学习过程中 ...
2016-05-22
分析四类数据仓库建模方法 数据库及数据仓库建模方法主要分为以下四类。 第一类是关系数据库的三范式建模 通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。 第二类是Inmon提倡的三范式数 ...
2016-05-22大数据时代如何收集、分析数据 在数据收集和分析这一正在繁荣发展的行业中，Factual创始人、此外还对其他30多家创业公司进行投资的吉拉德-艾尔贝兹(Gilad Elbaz)可能是最具影响力的投资者。 在7岁大时，艾 ...
2016-05-21
9个最适合实时数据分析的应用领域 可能很多朋友还没有接触过大数据分析方案，也有人认为其仅仅算是个愿景而非现实——毕竟能够证明其可行性与实际效果的案例确实相对有限。但可以肯定的是，实时数据流中包含着 ...
2016-05-21
三个要点解构数据分析的思维模式 数据分析（Data Analysis）——这个词真的是如雷贯耳，装B一绝啊！甭管什么玩意，上来先整一通再说。“数据分析”甚是被提上了神坛，找工作或者聊点行业内的动态不提点数据简直 ...
2016-05-21
数据分析应该要避免的六个错误 数据分析要产生真正的价值，或者说要让业务方，管理层感觉到真正的价值，其实需要非常多的东西： 1、要有数据，而且的确需要足够多的数据。是正常的数据积累。 2、分 ...
2016-05-21数据分析师做竞品分析的正确姿势 市面上介绍怎么做竞品分析的文章多是以产品经理的视角进行，那么以数据分析师的视角做竞品分析该如何呢？以市场经理的视角做竞品分析又该如何呢？不同的身份视角，对应的是分析 ...
2016-05-21
数据分析师：告诉你大数据的四大价值所在 从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（ ...
2016-05-20
说说什么是数据分析方法论？ 在数据集成类的项目中，最难的过程就是数据分析了，数据分析过程位于数据集成类项目整个过程(前期准备调研—–数据分析—–接口实现)的第二步，它为第三步接口实现提供了充分的准 ...
2016-05-20在构建前向神经网络（Feedforward Neural Network，简称 FNN）时，“隐藏层数目设多少？每个隐藏层该放多少个神经元？” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是：Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中，“正态分布” 是许多统计方法（如 t 检验、方差分析、线性回归）的核心假设 —— 数据符合正态分布时，统计检验的 ...
2025-10-28箱线图（Box Plot）作为展示数据分布的核心统计图表，能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值，是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域，单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布，却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合，理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”，而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21
