最适合实时数据分析的9大应用领域 如今整个商业世界都面临着新的难题,即如何处理来自各客户接触点、交易以及互动对象的大量数据。但与此同时,我们也看到了解决问题的曙光——实时数据流技术,其能够存储大量 ...
2016-04-27
机器学习在电商文本挖掘中的应用浅析 电商平台中有海量的非结构化文本数据,如商品描述、用户评论、用户搜索词、用户咨询等。这些文本数据不仅反映了产品特性,也蕴含了用户的需求以及使用反馈。通过深度 ...
2016-04-27
数据分析师:为什么说大数据与客户分析之间有所差异 大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于,其基于海量历史数据和实时动态数据,发现数据与结果之间的规律,并假设此规律会延续,捕捉到变量之后进行预 ...
2016-04-27
数据分析师告诉你:大数据时代如何识别虚假数据 好的决策应该是“数据驱动”的,但是如果数据有效性不好,就不可能据此做出好的决定。我的整个职业生涯几乎都在做市场调研和调查数据分析方面的工作,根据我的经 ...
2016-04-27
如何使用队列数据分析来留住你的用户 在数据分析的世界中,队列分析因为看似非常复杂而总是被人忽视。这一次让我们来看一看队列分析究竟能为我们提供什么?以及怎样进行这种分析。 在种种数据分析工具中 ...
2016-04-26
你的分析为何让你失望 许多企业投下数百万美元用于大数据、分析法,并雇用数据分析家,但却感到很受挫。无可否认,他们现在得到了更多、更好的数据。他们的分析师和分析法也是一流的。但经理人对业务的想法和争 ...
2016-04-26如何利用数据分析做好NBO 正如其他企业战略一样,企业在最开始应该反映它们想用推荐来实现什么,以及如何最好地实现这些目标。推荐战略设计应该包括诸如这些这样的话题: ● 你想让推荐怎样影响你的客户关系 ...
2016-04-26
为建立数据分析优势利用专有数据 人们普遍认为专有信息能为企业提供竞争优势,但如果不在业务过程中进行数据分析和应用,那么专有信息也很难发挥作用。没有哪种组织的资产能像数据这样为人们提供深刻的见解,并 ...
2016-04-26
数据分析系列篇:如何写好一个专题的分析报告 如果说你只是盲目的写代码、做开发、做产品,而忽视它本身的商业价值的话,那很多事情都变得没有了意义。前段时间写了几个数据分析系列篇,其实都没有好好列下,究 ...
2016-04-26
传统的ROI数据分析 决定对一数据分析项目投资多少并在之后评估投资的成功可能性是个复杂的过程。通常的复杂性是由项目的复杂性、投资和实现收益之间的时间差以确定实际成本和价值的难度决定的。然而,无论如何 ...
2016-04-26一位数据挖掘成功人士给数据挖掘在读研究生的建议 关于数据挖掘方面的研究,我原来也走过一些弯路。其实从数据挖掘的起源可以发现,它并不是一门崭新的科学,而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等 ...
2016-04-25
电商在运用数据分析时需要哪些 对于现在的电商来说,数据分析师成为现在电商必不可少的。信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数 ...
2016-04-25
数据挖掘主要解决的四类问题 数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题。这是一个高度的归纳,数据挖掘的应用就是把这几类问题演绎的一个过程。下面让我们来看看它所解决的四类问题是如何界定的: ...
2016-04-25
如何建立SAS报表 一.使用PRINT过程步 1.PRINT过程步的基本使用 前面我们已经提到过利用PRINT过程步检查我们建立的SAS数据集的内容,实际上就是用PRINT过程步显示SAS数据集的内容。PRINT过程步由 ...
2016-04-25
Sas常用函数 一、数学函数 ABS(x) 求x的绝对值。 MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个。 MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个。 MOD(x,y) 求x除以y的余数。 SQRT(x) 求x的平方根。 ROUND(x,eps) ...
2016-04-25大数据关键不在技术! 大数据技术的进步之快,与传统的数据分析相比,就好比是喷汽式飞机与独轮车的差距。如果管理者没有足够的判断力和领导素养,该项新技术所带来的风险可能远远大于收益。 仔细研究 ...
2016-04-25
数据分析师:数据分析工作常见七种错误及其规避技巧 商业领域的数据科学家和侦探类似:去探索未知的事物。不过,当他们在这个旅程中冒险的时候,他们很容易落入陷阱。所以要明白,这些错误是如何造成的,以及如何避 ...
2016-04-24
数据分析师发展前景:大数据应用场景之行业篇 大数据产业发展了几年之后,即将进入到价值变现阶段。传统企业已经对大数据技术和应用有了初步了解,大数据平台和技术的应用也开始普遍。一些公司也成立了大数据部 ...
2016-04-24
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法分析 一.LDA算法概述: 线性判别式分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA),也叫做Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,FLD),是模式识别的经 ...
2016-04-24
LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型算法 LDA整体流程 先定义一些字母的含义: 文档集合D,topic集合T D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >,wi表示第i个单词,设d有n个单词。(LDA里 ...
2016-04-24当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24