数据分析过程中容易犯哪些错误？ 在进行数据分析的过程中，因为流程的复杂性，涉及的范围比较广，数据分析人员在进行数据分析的过程中都容易犯哪些错误呢？ 第一、数据的缺乏，数据分析的进行时必须要建立 ...
2016-03-20
前方注意：数据分析可不是数据挖掘 说到数据分析或者数据挖掘，很多人都会认为是一样的，特别是对于外行人来说，只要是和数据有关系的，可以得到数据价值的，应该都会被认为是数据分析，但是企业想要更加深层次 ...
2016-03-20网站数据分析的四个层次 网站数据分析很大程度上会比较依赖网站数据分析工具，市场上对于网站数据分析的工具也是比较多的，有免费的也有收费的，但是是不是可以有一个网站数据分析工具可以实现所有网站分析的功 ...
2016-03-20
大数据分析师—站在时代顶端的人 据最新的数据报告显示，在数据及数据管理领域的十大IT职位中，收入水平最高的是数据仓库经理，职位起薪在11万美元到15万美元不等。其他职位也均高出IT行业平均水平，在大数据时 ...
2016-03-20大数据安全分析常见问题汇总 大数据时代的浪潮滚滚向前，大数据分析工具作为最前沿的大数据应用技术而备受瞩目。现在市场上也出现了不少大数据产品，那么如何客观地评价大数据分析工具的性能？我们或许可以从以 ...
2016-03-20
大数据安全分析常见问题汇总 大数据是时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 本人在与用户沟通大数据 ...
2016-03-20数据分析的几大误区 上大学时，我和另一个姑娘（某理科大神）经常搭伙做饭。有天我俩一起去超市买油，站在琳琅满目的货架前，我直接拎起一瓶，冲她叫：“就拿这瓶吧，最便宜！”姑娘白了我一眼，转头说道：“ ...
2016-03-19
SPSS进行独立样本的T检验 对于相互独立的两个来自正态总体的样本，利用独立样本的T检验来检验这两个样本的均值和方差是否来源于同一总体。在SPSS中，独立样本的T检验由“Independent-Sample T Test”过程来完成 ...
2016-03-19
数据分析工作的思考与总结 基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握，通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析，达到对现有问题or主题的探索与剖析，最终实现业务问题的解决or优化 ...
2016-03-19
统计中分类算法总结 对于很多做统计的人员来说，对统计中的算法知道的不是很全面，下面就对统计中分类算法做个总结。 数据转换 主要有两种: l归一化处理 主要通过把数据归一到一特定的区间范围，如 ...
2016-03-19数据挖掘十大算法总结--核心思想，算法优缺点，应用领域，数据挖掘优缺点 本文所涉算法均只概述核心思想，具体实现细节参看“数据挖掘算法学习”分类下其他文章，不定期更新中。转载请注明出处，谢谢。 参考 ...
2016-03-19Storm常见问题及解决方案总结 Storm 是一个开源的、大数据处理系统，与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式。Hadoop 在本质上是一个批处理系统。数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点 ...
2016-03-19
如何做好数据分析的第一步，数据埋点呢？ 要怎么解决这些问题呢？答案是数据埋点。首先通过产品定位及目标来确定自己需要哪些数据，其次通过在产品各个流程环节中设置数据埋点，最后，当用户使用产品时，后台 ...
2016-03-18
如何基于Spark进行用户画像？ 近期，comSysto公司分享了该公司研发团队利用Spark平台解决Kaggle竞赛问题的经历，为Spark等平台应用于数据科学领域提供了借鉴。 主办方提供了一个包含5万个匿名驾驶员线路 ...
2016-03-18
数据分析:数据清洗的一些梳理 数据清洗， 是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。国外有些学术机构会 ...
2016-03-18随着大数据的不断成熟，这个词本身可能会消失或者变得过时，没有人会使用它了。它是成功通过技术，变得很普遍，无处不在，并最终无形化。 技术型的高科技创业公司都是喜欢闪闪发光的新东西，而\"大数据\ ...
2016-03-18企业该怎样利用大数据进行精准营销 谷歌每天要处理大约24PB的数据，百度每天大概新增10TB的数据，腾讯每日新增200-300TB的数据，淘宝每日订单超过1000万，阿里巴巴已经积累的数据量超过100个PB。对任何拥有特 ...
2016-03-18本文首发于微信公众号号“编程派”。微信搜索“编程派”，获取更多Python编程一手教程及优质资源吧。 有同学曾在微信中问小编什么是非局部语句（nonlocal statement），本文就是对此的回答，希望没有发的太晚。 非 ...
2016-03-17
数据科学家和大数据技术人员工具包 数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分 ...
2016-03-17
系统实例 从系统角度审视大数据计算的特征及难点 大数据计算是实现大数据“巨大价值”的必要手段，而计算系统是大数据计算的有效载体。试着从系统角度审视大数据计算，透过大数据的体量巨大、速度极快 ...
2016-03-17在回归分析的结果解读中，R方（决定系数）是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例，取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的指标体系中，“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分，而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”，电商平台的销售额会迎来爆发式增长；每逢冬季，北方的天然气消耗量会显著上升；每月的10号左右，工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入，企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等，这些 ...
2025-12-03在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却 ...
2025-12-02在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天，A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中，LSTM（长短期记忆网络）凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑：用 ...
2025-12-01引言：数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下，数据已成为企业决策的核心资产，而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常，常始于一堆“毫无章法”的数据点：电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中，“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段，理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工具包中，透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码，仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中，数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”，直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中，技术人员常面临一个选择：是一次性查询500条数据，还是分5次每次查询100条？这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言，表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表，都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中，热力图（Heat Map）是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低，让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中，业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色，从初级到高级，其职责边界、能 ...
2025-11-26
