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 ...
2016-04-24LSTM 模型输入长度选择技巧：提升序列建模效能的关键 在循环神经网络（RNN）家族中，长短期记忆网络（LSTM）凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下，CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目，成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中，数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能，成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生： 您好！ 我们诚挚通知您，CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师：连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能（Business Intelligence，简称 BI）深度融合的时代，BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用：从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代，预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段，正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后：分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中，“query end”（查询结束）并非工作的终点，而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试：从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天，数据分析师已成为各行业争抢的核心人才，而 CDA（Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验：捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中，单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探，专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型：时间维度的精准切片 在数据的世界里，时间是最不可或缺的维度之一，而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货：Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中，Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验：数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中，准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试：需要多久？如何规划？ CDA（Certified Data Analyst）数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略 长短期记忆网络（LSTM）作为循环神经网络（RNN）的一种变体，凭借独特的门控机制，在 ...
2025-07-07统计学方法在市场调研数据中的深度应用 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径，而统计学方法则是市场调研数 ...
2025-07-07CDA数据分析师证书考试全攻略 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业决策、行业发展的核心驱动力，数据分析师也因此成为 ...
2025-07-07剖析 CDA 数据分析师考试题型：解锁高效备考与答题策略 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期：解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中，数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角：从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业决策的核心驱动力，CDA（Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师：开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天，数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA（Certified D ...
2025-07-03
