Excel填充柄快捷复制数据公式 在Excel中，当我们想将某一单元格中的数据（字符或公式）复制到同列（行）中其他大量连续的单元格中时，我们通过采用“填充柄”来拖拉完成。 选中需要复制的单元格（如图1中的O ...
2016-05-13
Python 是一门动态、面向对象语言。其最初就是作为一门面向对象语言设计的，并且在后期又加入了一些更高级的特性。除了语言本身的设计目的之外，Python标准 库也是值得大家称赞的，Python甚至还自带服务器。 其它方 ...
2016-05-13
为什么你的分析报告没有被领导赏识 现代应用程序从多个源数控流事件摄取大量实时数据。这些应用程序背后的企业希望利用这些数据造福自身和它的客户，提供更愉快的用户体验、更具个性化的交互服务。 常见的流 ...
2016-05-13如何利用数据分析提升用户留存率？ 一、留存的概念和重要性 1、什么是留存? 在互联网行业当中，因为拉新或推广的活动把客户引过来，用户开始访问公司的网站，但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流 ...
2016-05-13
数据分析对于业务弹性的重要性不断增强 现在，没有企业能够承担得起未经过对于他们的操作运营方法(包括负载均衡、客户端、资源、服务水平)以及对于他们所收集的数据信息本身所揭示的洞察进行大量深入了解的实践 ...
2016-05-13
高效能数据分析的几个习惯 高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握。这里有7个数据分析的习惯，我希望有人可以针对一个工程团队，告诉我关于数据分析的高效合作，沟通以及投资。 ...
2016-05-13
基于数据分析的产品思维模式 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 ...
2016-05-1320个问题揭穿冒牌数据科学家 如今数据科学家正式成为21世纪最性感的工作，人人都想来分一杯羹。 这也意味着会有一些冒牌货。这些人自称数据科学家，却不具有相应的技能。 这不见得是有意欺骗。数据科学是 ...
2016-05-12
如何快速建立用户模型，辅助产品决策 用户模型目前还没有一个统一的定义，狭义地讲：用户模型是对网站目标群体真实特征的勾勒，是真实用户的虚拟代表。建立用户模型的目的是：尽量减少主观臆测，走近用户，理解 ...
2016-05-12
详解数据分析的一般步骤及业务分析方法 数据分析对企业来说意义重大，现在数据分析岗位也很普及。好的数据分析，能为企业转型决策提供依据，作为企业中的顶梁柱，你怎么能不会数据分析？今天纽带线CRM小编辑跟 ...
2016-05-12
sql语句 之聚合函数 聚合分析 在访问数据库时，经常需要对表中的某列数据进行统计分析，如求其最大值、最小值、平均值等。所有这些针对表中一列或者多列数据的分析就称为聚合分析。 在SQL中，可以使用聚合函数 ...
2016-05-12
SQL中几个比较重要的系统表 1,Sysobjects表 SQL Server的主系统表sysobjects出现在每个数据库中，它对每个数据库对象含有一行记录。 如要查询此数据库中的表名称，可以下面的条件 use yourdatabas ...
2016-05-12
Excel就像一把天山寒铁淬炼而成的杀猪刀，本身已经很厉害，但具体有多厉害取决于用它的人。 Excel最牛逼的地方在于它不是小李飞刀也不是轩辕剑——需要练个10年8年才能用，它只是一把菜刀，老百姓可以用来切菜 ...
2016-05-11数据分析师会被机器学习和算法取代么？ 《疑犯追踪》里的那个“机器”，主要工作就是分析人的行为，然后找出一些“目标人员”，再由业务人员去接触。看上去，这个机器完全是代替了数据分析师的工作啊。 抛开 ...
2016-05-11
你还原一个纯粹地道的「数据分析岗」 为你还原一个纯粹地道的「数据分析岗」，你想要了解的一切都在这里！只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解 ...
2016-05-11
数据科学家&数据工程师与数据分析师的不同细分职能 与其他一些相关工程职位一样，数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师和数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。他们共同努力 ...
2016-05-11
数据分析一定要避免辛普森悖论 辛普森悖论是一种统计现象，实验群体由具有不同统计特性的子群体组成，观察到的现象是总体水平可能与单个子群体的水平不相关。换句话说，辛普森悖论是在一个数据集中的变量被分组 ...
2016-05-11
大数据建模实操案例分析：商业建模需要做到三点 在大数据的时代，企业和消费者的接触点变得越来越多，企业要实现它的业务需求，首先要从接触点上采集消费者的数据，然后去进行分析和挖掘，以满足不同业务部门的 ...
2016-05-11
拓扑数据分析与机器学习的相互促进 拓扑数据分析（TDA）和机器学习（ML）的区别与联系让不熟悉TDA的人扑朔迷离，本文通过两个定义，解释了TDA和ML的不同，以及TDA和ML如何相互促进，为何会相互促进，并通过一个 ...
2016-05-11数据挖掘分类、聚类算法学习摘要 一、有关数据挖掘 1.1 数据挖掘相关概念与定义 数据挖掘有广义和狭义之分。广义的数据挖掘，指从大量的数据中发现隐藏的、内在的和有用的知识或信息的过程。狭义的数据挖掘， ...
2016-05-10PCU：游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业，DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析：零代码实现数据分群，赋能中小团队业务决策 在数字化转型中，“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师：数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎，数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX：数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中，索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数：数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中，数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师：数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下，数据已成为企业核心资产，而 CDA（Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验：数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中，“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法：解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域，准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师：数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代，数据已成为企业核心战略资产，其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线（ROC 曲线）是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具， ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中，隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维：驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标：基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师：数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA（Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析：从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计：CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位：CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA（Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后，原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中，response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮：CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代，数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南：从数据准备到实战分析 在数据可视化领域，热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库：从原理到实践的全面解析 在深度学习领域，矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络（CNN）中的 ...
2025-08-20
