关联分析在游戏行业中应用案例 背景：研究用户的历史付费行为，对付费用户购买的道具进行研究，发现道具之间的关联性，方便运营根据道具的关联性进行活动推广。 数据源：2016年3月28日——2016年4月4日一个 ...
2016-05-04
常用数据分析方法论都有哪些？ 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要 ...
2016-05-04
如何成为合格的数据分析师 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。 数据库查询 ...
2016-05-04
SAS如何连接oracle数据库？ 1.下载oracle客户端instantclient_11_2，不需要安装. 2.计算机->高级系统设置->修改环境变量 增加§NLS_LANG §变量值：SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK 增加§ORACLE_H ...
2016-05-04ORACLE跨库查询复制表数据 方法一： 在目前绝大部分数据库有分布式查询的需要。下面简单的介绍如何在oracle中配置实现跨库访问。 比如现在有2个数据库服务器，安装了2个数据库。数据库server A和B。现在 ...
2016-05-04
k-means聚类”—数据分析、数据挖掘 一、概要 分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处 ...
2016-05-04
常见的数据科学家面试77个问题 下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计 ...
2016-05-04
PROC REPORT基础 1 PROC REPORT语法 PROC REPORTdata= SAS-data-setoptions ; COLUMNS variable_1 …. variable_n; DEFINE variable_1; DEFINE variable_2; . . . DEFINE variable_n; COM ...
2016-05-04
线性回归介绍之一 线性回归在所有的统计方法中绝对占有不可忽视的一席之地，其用途之广泛毋庸置疑，更重要的是它是整个回归家族中最为简单、也最容易理解的方法，几乎所有的统计学教材，不管是医学统计还是 ...
2016-05-04
随机森林（RF, RandomForest）介绍 随机森林（RF, RandomForest）包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。通过自助法（boot-strap）重采样技术，不断生成训练样本和测试样本 ...
2016-05-04
时间序列预测方法 预测：是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测，是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究，简单地说就是指从已知事件测定未知事件。 为什么要预测呢，因为预 ...
2016-05-04
现如今，ggplot特别火，这是因为：它是一个特别容易上手的R制图功能包。尽管如此，有时候我还是想用一些比ggplot更简洁的方法。这时候，我会选择用R里基本的绘图功能。基本款的图没有那么精致而且编程起来也有点奇怪 ...
2016-04-28
机器学习和统计模型的差异 在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么？ 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别 ...
2016-04-28
一篇文章带你认识“高大上”的图数据挖掘 互联网发展至今，数据规模越来越大，数据结构越来越复杂，而且对系统的需求越来越高。如果学习过数据结构，那么都知道图是放在最后一个结构，当你学习了图，那么应该感 ...
2016-04-28
数据分析师：避免低质量数据的5个方法 数据科学家的最怕的是低质量的数据。因为哪怕你发明出世界上最聪明的算法，这些算法碰到低质量数据便毫无用处。正如我们常说的，“垃圾数据入，垃圾数据出”。 我最近 ...
2016-04-28
数据分析师常见的十道面试题目及解答 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注 意到IP是32位的，最多有个2^32 ...
2016-04-28
Airbnb 数据基础设施与其背后的哲学 在 Airbnb 我们提倡数据文化并使用数据作为关键输入去决策。跟踪指标，通过实验验证假设，建立机器学习模型和深入挖掘商业洞察是我们快速聪明前进的关键。经 ...
2016-04-28
MySQL连接到 R Excel 或SPSS 数据文件数量多，格式种类多，会给管理这些数据文件带来难度。 1.通过专门的文件夹来保存 建立一个专门保存数据的文件夹，然后再建立不同的子目录来分门别类的保存文件，这是 ...
2016-04-277个数据分析的习惯助你高效的工作 1.相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但 ...
2016-04-27
K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均 ...
2016-04-27SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换：从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中，日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率：打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中，“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师：表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据（如数据库表、Excel 表、CSV 文件）是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et：理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡（Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE）模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确：TIF 中的地名有哪两种存在形式？ 在开始提取前，需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师：解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据（以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据，如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值？详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python（如 pandas 库）处理 Excel 数据时，“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验：差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域，假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师：掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据（以 “行 - 列” 存储的结构化数据，如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析：原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中，EXPLAIN执行计划是核心工具，而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content：区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时（如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师：激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据（如 Excel 表格、数据库表）是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比：urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求（如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师：业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段，其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑：从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中，“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例：数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下，精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析：概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中，“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10
