数据产品经理的必修课:数据图表应用 图表是件花衣裳,你得懂得怎么穿! 初阶的饼图、环形图、折线图、柱形图、条形图等就不多说了,因为他们直观到无需解释。但需要提一下做这些图的时候的细节: (可跳 ...
2016-04-11R语言的高质量图形渲染库Cairo R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在 ...
2016-04-11理解矩阵背后的现实意义 线性代数课程,无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手,从一开始就充斥着莫名其妙。比如说,在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材(现在到了第四版),一上来就介绍 ...
2016-04-10机器学习的认知和算法总结 相信不少人都没弄明白机器学习和数据挖掘的区别是什么?其实机器学习并不等同于数据挖掘,数据挖掘更多的是从目标角度去理解数据,然后利用算法建模探索有价值的结论;而机器学习 ...
2016-04-10SAS数据挖掘实战篇【七】 6.5 SAS EM数据挖掘-----预测模型 1 问题定义 目标:建立模型预测贷款申请的信用状态,选择最优的模型来预测和减少损失。 数据集:SAMPSIO.DMAGECR ...
2016-04-10SAS数据挖掘实战篇【六】 6.3 决策树 决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则。第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的 子集,然后将另外的规则应用在子数据集中,数据集不同相应的规则也不 ...
2016-04-10SAS数据挖掘实战篇【五】 SAS——预测模型 6.1 测模型介绍 预测型(Prediction)是指由历史的和当前的数据产生的并能推测未来数据趋势的知识。这类知识可以被认为是以时 间为关键属性的关联知识, ...
2016-04-10大数据学习之BigData常用算法和数据结构 核心思路: 由多层组成,每层都是一个有序链表,最底层包含所有元素,元素数逐层递减。每个节点包含两个指针,一个->,一个向下。 1.Bloom Filter 由一个很长的二进 ...
2016-04-10算法竞赛最有用的十种算法 Dynamic Programming (DP)appears to account for a plurality (some estimate up to a third) of contest problems. Of course, DP is also not a single algorithm that you can ju ...
2016-04-09Hadoop在大数据处理时的优劣势分析 在近两年,大数据分析似乎很受欢迎,但即使如此,仍有不少企业发现,现有的数据挖掘和分析技术还是不能完美胜任大数据的处理任务。 而对于这个问题,一个可能的解决方案就 ...
2016-04-09SAS数据挖掘实战篇【四】 今天主要是介绍一下SAS的聚类案例,希望大家都动手做一遍,很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得。 1 聚类分析介绍 1.1 基本概念 聚类就是一种寻 ...
2016-04-09SAS数据挖掘实战篇【三】 从数据挖掘概念到SAS EM模块和大概的流程介绍完之后,下面的规划是【SAS关联规则案例】【SAS聚类】【SAS预测】三个案例的具体操作步骤,【SAS的可视化技术】和【SAS的一些技巧和代码 ...
2016-04-09数据进行分析并利用各种数据挖掘技术和方法选择合适的模型描述 电信资费套餐是电信运营商进行客户关系管理的手段,能使客户受惠并提高运营商收益。使用数据挖掘技术可以制定资费套餐。首先介绍了数据挖 ...
2016-04-09数据可视化不是数据分析 随着大数据中各种概念的崛起,越来越多的人开始混淆这些概念,尤其是在数据可视化和数据分析这一块,不少人认为这两者是同一个概念。而专业人士却指出,数据可视化不是数据分析。专业人 ...
2016-04-09有时候数字确实需要分享一个美丽的故事分享! 当今社会,数据可视化是至关重要的。没有强大的可视化,几乎不可能在堆积如山的数据中创造或者叙述它的故事。这些故事有助于我们构建策略,并做出明智的商业决策。 ...
2016-04-08数据分析师常用的秘籍 说到数据分析的常用工具,大家想到的从数据存储、到数据处理、再到数据挖掘和数据分析以及到数据展示的工具可能有很多。的确,数据从互联网诞生时刻起就已经产生。围绕数据的工具也层出不 ...
2016-04-08SAS数据挖掘实战篇【二】 从SAS数据挖掘实战篇【一】介绍完目前的数据挖掘基本概念之外,对整个数据挖掘的概念和应用有初步的认识和宏观的把握之后,我们来了解一下SAS数据挖掘实战篇【二】SAS工具的应用。 ...
2016-04-08SAS数据挖掘实战篇【一】 1数据挖掘简介1.1数据挖掘的产生 需求是一切技术之母,管理和计算机技术的发展,促使数据挖掘技术的诞生。随着世界信息技术的迅猛发展,信息量也呈几何指数增长,如何从 ...
2016-04-08如何解决实施大数据的常见障碍 有调查表明,实现大数据的障碍按比例从大到小排列如下: 如何解决在实施大数据过程中出现的如上障碍?本文提到的4大战略可以助你将走向大数据之路的绊脚石们一 ...
2016-04-08程序员的基础和解决问题的思维很重要 为什么今天突然想说这个话题,那是因为在工作当中,被队友坑过。同样的一个功能,你让不同的人去实现,可能会有不同的实现方式,同样,就会得到不一样的结果。有些人做出来 ...
2016-04-08SQL 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 ...
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