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 ...
2016-05-17在数据可视化领域，树状图（Tree Diagram）是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构，还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论：“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘（含序列模式挖掘） 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，很多企业陷入“数据多但用不好”的困境：营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据，运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时，我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中，经常需要将UAT（用户验收测试）环境的表数据同步到SIT（系统集成测试）环境，且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中，常有这样的困境：分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁，而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中，层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量（如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中，“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天，企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析（PCA）、因子分析等降维方法中，“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念，而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据，零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代，“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑，但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”，而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估，到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值，mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例，通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型（如 Transformer、CNN、多层感知机）的结构设计中，“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是：内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代，“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而，多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
2025-11-07
