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 ...
2016-04-11
R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 ...
2016-04-10
SAS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 ...
2016-04-10
SAS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 ...
2016-04-10
SAS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 ...
2016-04-09
SAS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 ...
2016-04-09
SAS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 ...
2016-04-08
SAS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。 ...
2016-04-08
SAS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 ...
2016-04-08ALTER TABLE ADD 多个 INDEX：数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中，索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数：数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中，数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师：数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下，数据已成为企业核心资产，而 CDA（Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验：数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中，“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法：解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域，准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师：数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代，数据已成为企业核心战略资产，其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线（ROC 曲线）是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具， ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中，隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维：驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标：基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师：数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA（Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析：从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计：CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位：CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA（Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后，原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中，response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮：CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代，数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南：从数据准备到实战分析 在数据可视化领域，热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库：从原理到实践的全面解析 在深度学习领域，矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络（CNN）中的 ...
2025-08-20数据建模：CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中，数据已成为企业决策的核心资产。CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南 在分类模型（如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断）的评 ...
2025-08-20偏态分布：揭开数据背后的非对称真相，赋能精准决策 在数据分析的世界里，“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19
