数据分析的影响因素之分析算法 整个数据分析的流程就是基于基础数据，通过不同的算法或数学模型来实现业务价值的过程。当我们拥有了数据基础后，下一步要做的就是选择合适的算法来挖掘隐藏在数据中的信息价值。 ...
2016-05-20
大数据时代小数据分析 大数据挖掘需要精通数据库、计算机编程和深厚的统计学基础，有的甚至要涉及运筹学范畴，是一门复合型的应用科学。大数据的案例现在着实是一抓一大把，比如国外典型的”啤酒与尿布”的案例 ...
2016-05-20
说说什么是探索式数据分析、验证性数据分析 在大数据时代，混乱的、无结构的、多媒体的海量数据，通过各种渠道源源不断地积累和记载着人类活动的各种痕迹。探索性数据分析可以成为了一个有效的工具。 美国约 ...
2016-05-20
数据分析师与统计学 1.数据分析师有三条腿，数据处理，统计分析，业务理解。 既然你是从业人员，那么你一定听过一句话，“数据挖掘有80%的时间花在了数据准备上”，当然，这80%的时间反而是最不能体现工作价 ...
2016-05-20
Python以其清晰简洁的语法、易用和可扩展性以及丰富庞大的库深受广大开发者喜爱。其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库，使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器。 那么使用Python进行自然语言处理，要是 ...
2016-05-20
多重线性回归分析的四大纪律三项注意 鉴于多重线性回归已经到了滥用的程度，特总结一下在使用线性回归时需要注意的问题，总结为四大纪律加三项注意。 四大纪律 四大纪律之一：自变量与因变量之间要存在线 ...
2016-05-19
逻辑回归算法的原理及实现(LR) 逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如，我们可以将购买的概率设置为因变量 ...
2016-05-19
Python常用技巧 1. 获得当前文件路径 import os script_dir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) 在hadoop中获得输入文件的地址： os.path.dirname(os.environ[\"map_input_file\"]) ...
2016-05-19
小白入手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是没法 ...
2016-05-19R数据分析进阶之plyr 本讲义只考虑基于数据框的操作，所指函数是ddply 基本思想 plyr包数据打理模型是”分割-应用-结合“，这个跟大数据Map/Redcue计算模型极为相似，大概的关系是分割-应用，对应Map，结 ...
2016-05-19
数据挖掘之决策树分类 1. 理论知识 决策树分类算法的一般流程如下：一开始，所有的实例均位于根节点，所有参数的取值均离散化；根据启发规则选择一个参数，根据参数取值的不同对实例集进行分割； ...
2016-05-19商业地产调研如何筹备？怎样执行？数据如何分析 商业地产市场调研筹备工作 在调研之前的筹备工作中，有7个需要注意的关键点。 1、分析调研目标 调研筹备工作的第一个关键点是分析调研目标，很多人 ...
2016-05-18数据分析应该要避免的6个问题 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、分析师能 ...
2016-05-18
R语言与分类算法的绩效评估 关于分类算法我们之前也讨论过了KNN、决策树、naivebayes、SVM、ANN、logistic回归。关于这么多的分类算法，我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀。 既然要对分类算法进行评价，那 ...
2016-05-18
spss二分类的logistic回归的操作和分析方法 二分类指的是因变量的数据只有两个值，代表事物的两种类别，典型的二分类变量如性别、是否患病等。因变量为二分变量原则上是无法做回归的，在回归方程中的因变量实 ...
2016-05-18
spss中如何处理极端值、错误值 spss中录入数据以后，第一步不是去分析数据，而是要检验数据是不是有录入错误的，是不是有不合常理的数据，今天我们要做一个描述性统计，进而查看哪些数据是不合理的。下面是具 ...
2016-05-18
数据分析师这个职业是你的菜吗? 宽松的格子衫、酒瓶底一样的眼镜，这或许是大多数人对程序员这一群体的群体画像，但在大数据发展如此之快的今天，数据分析师已经成为一个新兴职业。这个听着就高大上的职业，你 ...
2016-05-17数据分析架构及方法 一、以往的数据分析在今天的各类型企业中，数据分析岗位已经基本得到普及和认可，这个岗位的核心任务往往是支撑运营和营销，将企业内部的数据，客户的数据进行分析和总结，形成以往工作情况 ...
2016-05-17
数据分析方法分享 1 数据分析前，我们需要思考 像一场战役的总指挥影响着整个战役的胜败一样，数据分析师的思想对于整体分析思路，甚至分析结果都有着关键性的作用。 2 分析问题和解决问题的思路 ...
2016-05-17
R语言数据可视化概述(基于ggplot2) ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。 本文主要对ggplot2的可视 ...
2016-05-17PowerBI 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。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中，数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量：数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中，流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中，商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师：数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天，数据已成为企业核心资产，而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中，开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据：从业务需求到技术实现 在数据分析场景中，连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制：数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中，数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选：从基础语法到实战应用 在数据分析工作中，基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域：从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年，数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率：计算方法与实践意义 在游戏行业中，流水（即游戏收入）是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级：数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代，数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA（Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局：从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下，用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券：CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中，数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战：实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中，保持不同环境（如开发库与生产库、主库与从库）的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验：数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域，统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中，t 检验和卡 ...
2025-08-08
