移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析? 问题一，其实这是个对于入门级产品的必备课程，通常在那个环节埋点可以转化为——对于一个app核心指标是什么？这些指标的优先级如何排序？ 要回答这个问题， ...
2016-03-14
产品新人如何入门:需求分析 产品新人入门系列，已经在大家的陪伴下走过了整整五期，前几期我们已经对产品经理的概念、思维习惯、软实力、硬实力对产品经理有了一定的了解，我们已经了解一个产品从无到有，需要 ...
2016-03-14对大数据分析有哪些流行误解? 大数据是一个新概念，大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。大数据分析拥有自身的特点，与计量经济学既有区别又有联系。当前对大数据的分 ...
2016-03-14
数据如何指导产品设计 两年之前，那时我刚开始做产品，当需要做数据分析时，我总是一头雾水，完全不知道该如何下手。我想做好，我真的非常想做好，可我却真的不知道该怎么做。经过这两年大大小小项目的不断锤炼 ...
2016-03-14
什么叫对数据敏感?怎样做数据分析? 今天讲一下我对数据的理解。 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚 ...
2016-03-14电子商务数据分析三年工作总结：无细分，毋宁死 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利 ...
2016-03-14
大数据分析：六大诀窍解决大数据主要问题 每次在为一家企业搭建大数据平台的起步阶段，他们总是向我展示各种他们采用的各种前沿技术，还有他们视若珍宝的数据储备。但是毫不避讳地讲，我根本不想在这个阶 ...
2016-03-14
在Twitter“玩”数据科学是怎样一种体验 关于如何成为一名数据科学家的讨论有很多很多。尽管这些探讨信息量都很大(我便是众多受益者之一)，人们总是倾向于过分强调技术、工具和技巧的重要性。我以为，对于那些 ...
2016-03-13
R语言中大型数据集的回归 众所周知，R语言是一个依赖于内存的软件，就是说一般情况下，数据集都会被整个地复制到内存之中再被处理。对于小型或者中型的数据集，这样处理当然没有什么问题。但是对于大型的数据集 ...
2016-03-12
数据挖掘的六大步骤 数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 此过程包括以下六个基 ...
2016-03-12
统计名词和数据挖掘术语大盘点 一、数据挖掘术语 【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术－如分类树、辨识分析等等的特定程序。 【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点，是一个“域” ...
2016-03-12点击流数据中非结构化数据的挖掘 非结构化数据是大数据数据多样化的的一个特点，而点击流中的数据是多样化数据的一部分。依托强大的网站分析工具，可以得到最细粒度的原始数据（Raw Data），如果这些原始数据仅 ...
2016-03-12
数据挖掘系列:用户画像之用户标签 用户画像(User Profile)，作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了 ...
2016-03-12
电子商务数据分析师（数据挖掘） 14年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来， ...
2016-03-12
朋友在使用Excel中遇到了难题，他想把数据区域中所有的奇数行设为相同的行高。当然，按住Ctrl键可以一一点选不连续的奇数行，但对于他的数千行数据来说，显然这是不明智的，而且稍有差池，前功尽弃。苦思冥想， ...
2016-03-11
数据挖掘：如何寻找相关项 数据科学家需要具备专业领域知识并研究相应的算法以分析对应的问题，而数据挖掘是其必须掌握的重要技术。以帮助创建推动业务发展的相应大数据产品和大数据解决方案。EMC最近的一项调 ...
2016-03-11数据分析已经得到广泛的应用 数据分析是一个过程，它采用适当的分析方法将搜集而来的大量数据资料进行整合分析，再从中提取那些有用的数据信息进行研究与总结。这个过程也支持质量管理体系。数据分析非常实用， ...
2016-03-11
中美数据分析大不同 张溪梦和他所创办的GrowingIO(北京易数科技有限公司)一直都是我想采访报道的对象，他身上有太多可圈可点的故事。尤其是对于GrowingIO大数据产品的设计和架构，他把自己对数据科学的严谨性和 ...
2016-03-11
在BI界广泛流传着一个观点，不懂商业别做数据分析，可见商业理解对于数据分析的重要性。然后现实中，数据分析切合业务往往四处碰钉子，那么如何解决这个业界难题呢?数据分析人往往是用经典案例套业务的需求，或者等 ...
2016-03-11
【干货】数据分析VS业务分析需求 在BI界广泛流传着一个观点，不懂商业别做数据分析，可见商业理解对于数据分析的重要性。然后现实中，数据分析切合业务往往四处碰钉子，那么如何解决这个业界难题呢?数据分析人 ...
2016-03-11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
