数据分析-回归分析 回归分析是数据分析中最常用的模型之一，其实用性和普遍性很高，如下分别从线性回归、多元回归、逻辑回归三方面，通过实例分析讲解 解决三个问题 实例1：羽美想预测明天的冰茶销量 ...
2016-03-29浅谈数据分析的误解 误解1：数据分析并不是IT，也不是报告。对这一点的误解，是我见到过的最常见的误解之一。 当谈到数据分析时，很多人仍然相信这应该是IT的事情，因为它与技术有关。数据分析的第一步是把 ...
2016-03-29
按流程进行数据分析 数据分析不是简单的“分析数据”，它是一种解决问题的方法，一个解决问题的过程，甚至可以认为是一种方法观。作为一名数据分析工作者，这里所说的数据分析是一个相对狭义的概念，如果没有 ...
2016-03-29
关于分布式数据库，你该了解的几件事 随着业务对大数据技术需求的不断演变，分布式数据库在整个生态圈中的地位愈加重要，已可预见必将成为未来大数据技术发展的又一个核心，而其中OLAP(联机分析处理)显得尤其重 ...
2016-03-29
如何使用队列数据进行APP用户行为分析 在数据分析的世界，队列经常被撇到一边，这似乎是因为其复杂的特性。那么学习这些分析能够获得什么帮助，以及是如何做到的。 在数据分析的世界，有一个工具经常被闲置 ...
2016-03-29建立数据场的七大技能 成为数据极客，建立自己的数据场需要哪些技能呢?遇到普通的数据，通过SQL做分析。如果数据量比较大，可以使用Hadoop等大数据框架处理。在深入挖掘上，可用Python或者R语言进行编程。 0 ...
2016-03-29
如何研究学习一个机器学习算法? 机器学习算法的运行实验，会使你对于不同类型问题得出的实验结论，并对实验结论与算法参数两者的因果关系有一个直观认识。 在这篇文章中，你将会知道怎么研究学习一个机器学 ...
2016-03-28用SAS进行数据分析：报表与图形输出过程汇总 如何用SAS进行数据分析：下面我们就对报表与图形输出过程汇总 *Tabulate过程分类汇总; proc tabulate data=need; class brand; ...
2016-03-28
用SAS进行数据分析：使用Array填补缺失值 在做数据分析、数据建模之前，数据处理过程中都会碰到的一个问题，就是对缺失值的处理，有时候我们不可能都把缺失值给丢掉，可能通过填补的方式尽可能的补充基础数据， ...
2016-03-28大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例(二) 下篇 数据关联、数据废气和黑暗数据 大数据主要不作因果判断，主要适用于关联分析。很多关联分析并不需要复杂的模型，只需要具有大数据的意识。 ...
2016-03-28大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例(一) 对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，本文的主旨就是寻找“正在做”大数据的49个样本。 本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数 ...
2016-03-28
大数据技术与应用案例详解:获取有价值信息 大数据技术与应用是人们值得关注的事情，因为它很有可能对你的生活带来友好的改变。 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已 ...
2016-03-28
引言：数据分析师的角色犹如一位大厨，原料有问题，大厨肯定烹饪不出色香味俱佳的大菜，数据有问题，数据分析师得出的结论自然也就不可靠。 如果一位大厨，刚刚眉飞色舞地给客人描绘了如何搭配一道色香味俱佳的大 ...
2016-03-27
如何选择一个合适的数据图表？ 在传递信息时，有数据比没数据更有说服力，而一旦有了数据，那就牵涉到如何呈现。PowerPoint为我们提供了诸多图表，它们在一定程度上已经可以满足我们平时需求。当然，若能够有更 ...
2016-03-27
大数据之 “用户行为分析” 最典型的当属全球电子商务的创始者亚马逊（Amazon.com）了，从 1995年 首创网上售书开始，亚马逊以迅雷不及掩耳之势，彻底颠覆了从图书行业开始的很多行业的市场规则及竞争关系，10 ...
2016-03-27
写给喜欢数据分析的初学者 在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。 最近接到一个职业访谈的邀请，要给对数据分析感兴趣的新人Y（目前在知名电商从事系统开 ...
2016-03-27
协同过滤推荐算法的原理及实现 协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味 ...
2016-03-27数据行业及新三板典型大数据公司分析 大数据行业未来将持续高速增长。我国大数据产业市场规模2014-2020 年的年化增长率高达48.51%，未来将持续高速增长。政府对大数据行业未来发展高度重视，一系列政策相继出 ...
2016-03-27
R语言与机器学习（分类算法）支持向量机 说到支持向量机，必须要提到july大神的《支持向量机通俗导论》，个人感觉再怎么写也不可能写得比他更好的了。这也正如青莲居士见到崔颢的黄鹤楼后也只能叹“此处有景道 ...
2016-03-26
数据分析师的原则 面对一大堆看似杂乱的数据，如何进行信息提取与数据加工，从中获取自己想要的信息，并应用这些信息，有理有据的进行需求的讨论、最终设计决策的推进，这是每一个交互设计师必修的课程。 ...
2016-03-26ALTER 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
