数据分析师的几大特点分析 数据分析师就是在不同行业中，从事行业数据搜集、整理并且分析的专业人员。一些机关跟单位希望这些数据分析师为他们的项目做出科学并且合理的分析，为了做出正确的决策。有许多的风 ...
2016-03-11
在Springboard，我们的学生经常问我们这样的问题“数据科学家是做什么?”或者“数据科学家每天的工作是什么样子?”这些问题很棘手。答案因角色和公司不同而不同。 因此，我们咨询了Raj Bandyopadhyay, Springbo ...
2016-03-11现在人人都在谈大数据，大数据已经从当初一个模糊的概念逐渐发展为一个成熟的行业。企业希望利用大数据来为自己寻求发展契机，于是部署大数据分析工具就成了当务之急。我们知道，没有最好，只有最合适，那么企业该 ...
2016-03-10推荐我认为不错的几本书给大家，我简单介绍，具体内容大家可以百度。排名不分先后 1、【数据化管理:洞悉零售及电子商务运营】 自己的孩子自己夸，你懂的。这是我写的书，去年7月面世，目前已经销售近5万策略。我 ...
2016-03-10
最新出炉的微信大数据 这两天2015腾讯全球合作伙伴大会正在重庆召开，今天是互联网 微信的专场。企鹅公布了一大批牛逼哄哄的数据，通过朋友我拿到了部分重点微信数据，分享给大家。 先上两个“亿级”数据： ...
2016-03-10
高大上的数据分析方法是什么 在大学学的是各种高大上的数据分析方法，但实际工作中却是干一些只需要加加减减的统计工作。他们有理想，想干出一番自己的事业，想挖出另一个“啤酒与尿不湿”（注：这是一个经典 ...
2016-03-10
数据分析师到底是做什么的 从事数据分析师工作这么久，还是还是想知道数据分析师到底是做什么的？相信这个问题也困扰着大家。 他们总关心一些专业词汇（arpu，pcu，还有很多我也不知道的英文字母组合） ...
2016-03-10
大数据流式计算场景特征的解读 云计算、物联网等新兴信息技术和应用模式的快速发展，推动人类社会迈入大数据新时代。一般意义上，大数据是指利用现有理论、方法、技术和工具难以在可接受的时间内完成分析计算、 ...
2016-03-10过度忠于数据和分析,影响员工流失率 让我们回到1911年去探究原因。那是进步主义（Progressivism）时代。那一年泰勒在《科学管理原则》（The Principles of Scientific Management）一书的引言中写道：“在过去 ...
2016-03-09
竞品分析报告正确的打开方式 如果说就多数人的竞品分析报告来谈，并没有什么卵用，因为分析的都是一些流于表面的东西，连一些总结性的东西都没有，所以最后也就导致了这篇竞品分析是为了报告而报告的，并没有什 ...
2016-03-09
【总结】竞品分析报告撰写的方法 一份优（有）秀（用）的竞品分析报告，不是说简单地找几个类似的产品，罗列几个功能，说几个优缺点就可以的，其中往往包括了很多文案撰写逻辑，对比分析方法论，还有最重要的是 ...
2016-03-09
产品经理如何进行数据分析 流量相关数据：IP、PV、在线时间、跳出率、新用户比例; 订单相关数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率; 转化率相关：下单转化率、付款转化率 ...
2016-03-09
大数据基础知识分享 你也可以成为相关专家 作为一名网站工作者，每天都和数据打交道。在与数据相关的知识中，大数据这个概念曾经困扰我很久。在逐渐了解一些基础知识后，我才明白大数据到底是什么，具有有什么 ...
2016-03-09
每部电影都有自己的海报，即便是在如今这互联网时代，电影海报仍是一个强大的广告形式。每部电影都会根据自身的主题风格设计海报，精致的电影海报可以吸引人们的注意力。那么问题来了，不同风格的电影海报对颜色有什 ...
2016-03-08
三大统计软件：SAS、Stata与SPSS比较 很多人曾问及SAS，Stata三大统计软件：SAS、Stata与SPSS比较 和SPSS之间的不同，它们之中哪个是最好的。可以想到，每个软件都有自己独特的风格，有自己的优缺点。 ...
2016-03-08
统计学中为什么要对变量取对数？ 对数据做一些变换的目的是它能够让它符合我们所做的假设，使我们能够在已有理论上对其分析。 对数变换(log transformation)是特殊的一种数据变换方式，它可以将一类我们理论上 ...
2016-03-08
Hadoop数据操作系统YARN全解析其它 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度，Hadoop 2.0引入了数据操作系统YARN。YARN的引入，大大提高了集群的资源利用率，并降低了集群管理成本。首先，YARN允许多个应用程 ...
2016-03-08
决胜大数据的六大要素 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段讨论这些方面的细节。 ...
2016-03-08
详细解释数据挖掘中的十大算法 在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。 一旦你知道了这些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪 ...
2016-03-08
数据挖掘实战训练 问题：如果研究的变量为连续变量，且多种因素对它有影响，本研究共分为四组，并且组间AGE、BMI、BP等差异均具有统计学意义，应该如何校正AGE、BMI、BP等？ 这里： Y是连续性变量，我们 ...
2016-03-08ALTER 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
