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， ...
2016-05-10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在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15
