大数据时代：数据和算法，谁更重要？ 我知道很多人自始至终都认为数据是越多越好，即大数据越大越好，Google甚至直言：更多的数据胜过更好的算法，而过去很多侦探剧中崇尚“信息越多，就越靠近真相”的刑侦金句 ...
2016-04-02如何处理数据中的缺失值 现实世界中的数据往往非常杂乱，未经处理的原始数据中某些属性数据缺失是经常出现的情况。另外，在做特征工程时经常会有些样本的某些特征无法求出。路漫漫其修远兮，数据还是要继续挖的 ...
2016-04-01
数据挖掘问答精选收藏 1.现在有大数据、精准挖掘、人工智能等这么多概念及技术，它们之间的关系以及企业大数据实施的路线图应该是怎样的？ 来自用户 SmartMining 的回答： 大数据、数据挖掘、人工智 ...
2016-04-01
市场细分如何帮助你构建更好的预测模型？ 但是，这真的有必要吗？我们可不可以创建一个单独的模型和使它含有区融变量作为模型的输入。 这可能可以。特别是根据市场细分创建细分模型可能是一件吃力不讨 ...
2016-04-01
10个表明数据科学能力成熟的迹象 通常情况下，我们的业务已经转向为练习组织运作方式的转型——“建设一种能力”意味着建设一种文化来支持和充分利用数据科学。在许多情况下，这种文化的改变能够为世界上的许多 ...
2016-04-01
机器学习中的梯度下降法 最优化问题是机器学习算法中非常重要的一部分，几乎每一个机器学习算法的核心都是在处理最优化问题。 本文中我讲介绍一些机器学习领域中常用的且非常掌握的最优化算法，看完本篇文章 ...
2016-04-01
用大数据时别辜负了你的大数据分析法 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 ...
2016-04-01
数据分析与统计推断:线性回归 相关性(correlation) 相关性描述了两个变量之间线性关联的强度，表示符号为R。 属性： 相关系数的幅度(绝对值)测量两个数字变量之间线性关联的强度 相关系数 ...
2016-03-31
数据分析（BI商业智能）六大领域 今天的企业，身处一个信息的产生、采集、整合、反馈与决策都空前加速的时代。企业目前在运营管理方面面临的挑战，正如同航空飞行在20世纪后半期喷气发动机技术问世以后，所面 ...
2016-03-31大数据也有分析不了的信息 做决策前可以靠那些数据进行参考，但也别忘记商业建立在信任之上。信任是一种披着情感外衣的互惠主义。在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬，这种感情上的东西是 ...
2016-03-31
本文为CDA作者青菜原创文章，转载请注明来源 编者按：CDA作者青菜将在近期发布「Excel简化办公」系列文章，本文是第四篇；更多精彩请持续关注~ 1.恢复未保存的excel文档 「做了30分钟的客户 ...
2016-03-31数据分析师：数据过大将妨碍分析洞察 大数据对使用者来说看似意味着好的洞察，但过量的数据并不一定带来更好的洞察，统计学家Nate Silver这样认为，他是美国最著名的数据分析师。“数据量越大，人们可以用来证 ...
2016-03-31
小白学数据分析：留存率问题的分析 最近在做留存分析时，遇到了不少的情况，也经常会有人问我，为什么我的游戏突然次日留存率降了一半。如果留存率是单单作为一个简单的指标的话，那对你价值还是蛮有限的，今 ...
2016-03-31
如何让你的分析报告更具洞察力？实现从数据到观点的五点分享! 大数据比任何时候都谈论的多，因此公司的管理层比以往任何时间都希望通过数据分析得到他们感兴趣的东西，因此都会为此组建一支网站分析团队去发现 ...
2016-03-31浅析R语言的优势和缺点 R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点，开发人员 ...
2016-03-30
R语言（入门小练习篇） 问题： 一组学生参加了数学、科学和英语考试。为了给所有的学生确定一个单一的成绩衡量指标，需要将这些科目的成绩组合起来。另外，还想将前20%的学生评定为A，接下来20%的学生评定为 ...
2016-03-30大数据分析要打破教条 近年来，大数据已经成为一个炙手可热的名词。无论是行业内还是行业外的人，都纷纷将目光投注在这个新兴的技术上。随着大数据概念的普及和技术的应用，大数据分析和大数据分析工具也纷纷出 ...
2016-03-30
SPSS学习笔记之——Kaplan-Meier生存分析 一、概述 关于生存分析的相关概念，Kaplan-Meier用于估计生存函数，允许有一个分组变量进行生存率的组间比较，还容许一个分层变量。若不考虑其他混杂因素下生存分 ...
2016-03-30
数据挖掘（聚类分析） 数据挖掘对聚类算法的要求：可伸缩性（在小数据集上算法优，同样要求在大数据集上算法优）、处理不同类型数据的能力、发现任意形状簇的能力、输入参数的领域知识最小化、处理噪声数据的能 ...
2016-03-30
本文为知乎答主Jason Francis原创 CDA数据分析师已获作者授权转载 个人感觉跟国外的数据可视化作品比起来，目前国内实践着的大部分数据可视化作品都是渣！！！想当年，作为一度痴迷数据新闻可视化的学生，羡慕infor ...
2016-03-29Excel 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 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08
