一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操(二) 4 SAS聚类分析案例 1 问题背景 考虑下面案例，一个棒球管理员希望根据队员们的兴趣相似性将他们进行分组。显然，在该例子中，没有响应变量。管理者希望 ...
2016-04-05
一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操(一) 本文主要是介绍一下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。这里重点拿常见的工具SAS+R语言+Python介绍! 1 ...
2016-04-05
用SAS进行数据分析：绘制累积柱状图并添加折线 对于很多数据分析着来说，sas很多初级的朋友对他的应用不是很多，下面就介绍下一如何用SAS绘制累积柱状图并添加折线 PS：直接上代码，对SAS CODE ...
2016-04-04
数据分析师?科学家?架构师?大数据人才的工作内容及年薪比较 随着大数据时代的到来，数据分析与探勘成为科技显学，各行各业对于大数据的浓厚兴趣也直接反映在大数据人才的丰厚薪资中。 根据美国大数据及商业 ...
2016-04-04
妙用Excel语音校对功能实现数据核对 单位经常用Excel来统计分点压力数据，每次统计完成后还要对上百个中低压数据进行校对。如果用眼睛校对，很容易出差错。而使用Excel的“文本到语音”功能，让软件自动报 ...
2016-04-04
如何破解word文件密码与Excel表格密码 为Word文档加密本来无可厚非，但如果忘记了word文件密码怎么办？虽然网络上很多各种各样破解word文件密码软件，但它们无一例外的采用暴力破解office文件加密的方式，耗费 ...
2016-04-04
大数据面试可能遇到的问题 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算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的? 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮 ...
2016-04-04
数据分析应从数据积累做起 “不会酿酒，也能成为好的品酒师。”在IBM数据分析沙龙中，AsiaAnalytics首席执行官莫利伟通过品酒师的事例，说明企业应该如何正确进行数据分析，为大数据的应用作准备。作为一个企 ...
2016-04-04
模型验证的常用武器 分类模型是数据挖掘中应用非常广泛的算法之一，常用的分类算法有Logistic模型、决策树、随机森林、神经网络、Boosting等。针对同一个数据集，可以有这么多的算法进行分析，那如何评估什 ...
2016-04-03澄清P问题、NP问题、NPC问题的概念 这或许是众多OIer最大的误区之一。 你会经常看到网上出现“这怎么做，这不是NP问题吗”、“这个只有搜了，这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道，大多数人此时所 ...
2016-04-03
各种排序算法总结 排序算法是最基本最常用的算法，不同的排序算法在不同的场景或应用中会有不同的表现，我们需要对各种排序算法熟练才能将它们应用到实际当中，才能更好地发挥它们的优势。今天，来总结下各种 ...
2016-04-03
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 ...
2016-04-03
数据定义的挑战 从数据科学的角度看，这次航天仼务的失利是数据定义没有做好，正所谓“失之毫厘，谬以千里”。数据定义是数据收集和分析的基础，看似简单，想要在实践中做好却并不容易。尤其是在大数据系统中( ...
2016-04-03一、掌握基础、更新知识。 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—SQL 数据分析师在计算 ...
2016-04-03
大数据图数据库之离线挖掘计算模型 对于离线挖掘类图计算而言，目前已经涌现出众多各方面表现优秀而各具特点的实际系统，典型的比如Pregel、Giraph、Hama、PowerGraph、GraphLab、GraphChi等。通过对这些系统的 ...
2016-04-02
大数据职位所需的数据场技能 除了报表统计外，还需要对数据的有很强的解读能力。电商中的个性推荐技术，商业与银行中的欺骗检测，智能手机中语音识别等等技术，让我们浑身便散发出大数据与机器学习的各种场信息 ...
2016-04-02
一个对象，物理或者虚拟存储的序列。list，tuple，strins，dicttionary，set以及生成器对象都是可迭代的，整型数是不可迭代的。如果你不确定哪个可迭代哪个不可以，你需要用python内建的iter()来帮忙。 我们将要来 ...
2016-04-02
大数据分析的几个最佳用例 从外行的角度看来大数据是个挺了不起的东西，它也确实了不起，不过有一个前提就是我们能够有效地处理数据。怎样从海量数据中找出有用的信息才是最重要的。 本文中我们会讲一些大 ...
2016-04-02
数据分析师经常遇到的13个问题 1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数 ...
2016-04-02
你的大数据分析为何让你失望 许多企业投下数百万美元用于大数据、分析法，并雇用数据分析师，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 ...
2016-04-02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在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17
