提升R语言运算效率的11个实用方法 众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍 ...
2016-05-17
基于变精度粗糙集的决策树优化算法研究 决策树是指用树形结构来表示决策集合，是一种直观的知识表示方法，同时也是高效的分类器，可以非常容易地产生关联规则。 其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个 ...
2016-05-17
小白学数据分析之解析在线平高比 什么是在线平高比 在线平高比，也有叫做CCU比率的，即平均在线占最高在线比例，公式就是R=ACU/PCU。这个公式看似很简单，大家估计很多人都会使用，那么究竟这个公式要说 ...
2016-05-16Excel中录入固定格式数据的技巧 在应用Excel某些单元格中需要输入固定格式的数据时，怎么办呢？我们利用“数据有效性”做成一个下拉列表，即可进行选择性输入。 选中需要建立下拉列表的单元格区域，执行 ...
2016-05-16
Excel数据透视表：以自己的方式查看数据 Microsoft OfficeExcel2003 工作表是组织和分析财务数据的理想工具。例如，您可能会创建一个包含差旅住宿费的工作表。如果需要各个季度的分类汇总，您知道如何相应地修 ...
2016-05-16
弹指如飞Excel高速输入的技巧 在Excel工作表的单元格中，可以使用两种最基本的数据格式：常数和公式。常数是指文字、数字、日期和时间等数据，还可以包括逻辑值和错误值，每种数据都有它特定的格式和输 ...
2016-05-16
用Excel共享工作簿实现另类的聊天 很多单位都组建了局域网，开放了共享。虽然有不少能在局域网上聊天的工具，但一来使用不方便，二来不安全(容易被老板发现)。为此，建议大家用Excel来聊天。 ★第一步: ...
2016-05-16
Excel公式的常见错误值及其解决方法 经常用Excel的朋友可能都会遇到一些莫名奇妙的错误值信息：# N/A！、#VALUE！、#DIV/O！等等，出现这些错误的原因有很多种，如果公式不能计算正确结果，Excel将显示一个错误 ...
2016-05-16数据挖掘相关的数学基础 面对复杂数据，数据挖掘的基本流程是：首先对原始数据进行填补遗漏、消除异常、平滑噪声等处理，提高数据挖掘的有效性和准确性。然后使用专门的算法对原始数据进行归纳抽象，去掉取之过 ...
2016-05-15几招教你如何在R中获取数据进行分析 数据分析师干什么？数据分析师的主要职责包括寻找、检索、整理和传递从数据中来的见解。数据分析师也帮助报告和发现隐藏在数据潜在产品中的有意义的见解。从商业指标到用户 ...
2016-05-15
数据分析的基本思想：用真实的数据说真实的话！ 用数据说话，就是用真实的数据说真实的话！真实也可以理解为求真务实。那么，数据分析就是不断地求真，进而持续地务实的过程！用一句话表达就是用数据说话 ...
2016-05-15
一个数据仓库转型者眼中的数据挖掘 对于大多数非从业者或者初学者来说，数据仓库（Data Warehousing）与数据挖掘（Data Mining）是很容易混淆的两个概念。有个形象的比喻说：如果把数据仓库比做一个大型的矿坑 ...
2016-05-15
数据分析的7个关键步骤 “数据科学家”术语总让人联想到一个孤独的天才独自工作，将深奥的公式应用于大量的数据，从而探索出有用的见解。但这仅仅是数据分析过程中的一步。数据分析本身不是目标，目标是使企业 ...
2016-05-15
如果看了此文你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧 要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。傅里叶分析不仅仅是一个数学工具，更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是，傅 ...
2016-05-15什么是离散变量 在统计学中,变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种. 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计 ...
2016-05-14什么是辅助变量 什么是辅助变量 在抽样调查中，变量按具体作用可分为调查变量和辅助变量两种。 调查变量是指要估计的变量，如在农村经济抽样调查中，要估计粮食总产量，农村住户总收入等指标，这里粮食 ...
2016-05-14
如何做商品信息数据分析和展现？ 商品价格和人们生活息息相关，比如农产品价格波动不仅会对农民收入和农民生产积极性产生直接影响，更关乎百姓的日常生活和切身利益。经常看新闻看到农民辛苦了一个季度的农作物 ...
2016-05-14
基于大数据技术的手机用户画像与征信研究 随着计算机网络技术的不断发展，“数据即资源”的大数据时代已经来临。用户画像是电信运营商为了避免管道化风险，实现“数据驱动业务与运营”的重要举措。用户画像与应 ...
2016-05-14
什么是数据库对象 数据库对象是数据库的组成部分，常见的有以下几种： 1 表（Table ） 数据库中的表与我们日常生活中使用的表格类似，它也是由行（Row） 和列（Column）组成的。列由同类的信息组成，每列 ...
2016-05-14什么样的SQL引擎能挑战运营、报表、分析三位一体化？ 近几十年，企业级的IT架构最常见的是把业务运营和分析分开。业务运营系统包括ERP、CRM、安全事件管理、和企业自己开发的交易系统。这些的核心特质是和客户 ...
2016-05-14PowerBI 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
