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 ...
2016-04-0110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数据分析在当今信息时代发挥着重要作用。单因素方差分析(One-Way ANOVA)是一种关键的统计方法,用于比较三个或更多独立样本组 ...
2025-04-25CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-25在当今数字化时代,数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时,往往充满疑惑: 如何成为一名数据分析师?成为 ...
2025-04-24以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《刘静:10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda ...
2025-04-23大咖简介: 刘凯,CDA大咖汇特邀讲师,DAMA中国分会理事,香港金管局特聘数据管理专家,拥有丰富的行业经验。本文将从数据要素 ...
2025-04-22CDA持证人简介 刘伟,美国 NAU 大学计算机信息技术硕士, CDA数据分析师三级持证人,现任职于江苏宝应农商银行数据治理岗。 学 ...
2025-04-21持证人简介:贺渲雯 ,CDA 数据分析师一级持证人,互联网行业数据分析师 今天我将为大家带来一个关于用户私域用户质量数据分析 ...
2025-04-18一、CDA持证人介绍 在数字化浪潮席卷商业领域的当下,数据分析已成为企业发展的关键驱动力。为助力大家深入了解数据分析在电商行 ...
2025-04-17CDA持证人简介:居瑜 ,CDA一级持证人,国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析实践方面积累了丰富的行业经验。 一、 ...
2025-04-16持证人简介: CDA持证人刘凌峰,CDA L1持证人,微软认证讲师(MCT)金山办公最有价值专家(KVP),工信部高级项目管理师,拥有 ...
2025-04-15持证人简介:CDA持证人黄葛英,ICF国际教练联盟认证教练,前字节跳动销售主管,拥有丰富的行业经验。在实际生活中,我们可能会 ...
2025-04-14在 Python 编程学习与实践中,Anaconda 是一款极为重要的工具。它作为一个开源的 Python 发行版本,集成了众多常用的科学计算库 ...
2025-04-14随着大数据时代的深入发展,数据运营成为企业不可或缺的岗位之一。这个职位的核心是通过收集、整理和分析数据,帮助企业做出科 ...
2025-04-11持证人简介:CDA持证人黄葛英,ICF国际教练联盟认证教练,前字节跳动销售主管,拥有丰富的行业经验。 本次分享我将以教培行业为 ...
2025-04-11近日《2025中国城市长租市场发展蓝皮书》(下称《蓝皮书》)正式发布。《蓝皮书》指出,当前我国城市住房正经历从“增量扩张”向 ...
2025-04-10在数字化时代的浪潮中,数据已经成为企业决策和运营的核心。每一位客户,每一次交易,都承载着丰富的信息和价值。 如何在海量客 ...
2025-04-09数据是数字化的基础。随着工业4.0的推进,企业生产运作过程中的在线数据变得更加丰富;而互联网、新零售等C端应用的丰富多彩,产 ...
2025-04-094月7日,美国关税政策对全球金融市场的冲击仍在肆虐,周一亚市早盘,美股股指、原油期货、加密货币、贵金属等资产齐齐重挫,市场 ...
2025-04-08背景 3月26日,科技圈迎来一则重磅消息,苹果公司宣布向浙江大学捐赠 3000 万元人民币,用于支持编程教育。 这一举措并非偶然, ...
2025-04-07在当今数据驱动的时代,数据分析能力备受青睐,数据分析能力频繁出现在岗位需求的描述中,不分岗位的任职要求中,会特意标出“熟 ...
2025-04-03