用R语言进行数据分析:常用函数参考 对于很多数据分析师来说，R语言都不陌生，应为在做数据分析时，常会用到它，下面是我总结用R语言进行数据分析:常用函数参考。希望对你们有所帮助。 基本 一、数据管 ...
2016-02-24
用Excel进行数据分析：如何进行抽样？ 领导要对于这次调研的数据进行抽样调查，从这些数据中抽取出25个调查样本，为了保证结果的非人为性，采用excel进行抽查结果，他们是如何对数据进行抽样调查的呢？下面： ...
2016-02-24
数据分析笔记：留存率分析 最近在做留存分析时，遇到了不少的情况，也经常会有人问我，为什么我的游戏突然次日留存率降了一半。如果留存率是单单作为一个简单的指标的话，那对你价值还是蛮有限的，今天就和大 ...
2016-02-23大数据安全分析是什么 在《为什么需要大数据安全分析》一文中，我们已经阐述了一个重要观点，即：安全要素信息呈现出大数据的特征，而传统的安全分析方法面临重大挑战，信息与网络安全需要基于大数据的安全分析 ...
2016-02-23
重视非结构化数据分析 走出两大“经典”误区 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构 ...
2016-02-23
一个资深数据人对数据挖掘的理解 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和 ...
2016-02-23
数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例 一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不 ...
2016-02-23
什么是高大上的数据分析方法？ 数据分析工作可谓是目前社会上最高大上的工作之一了，在下有幸成为其中一员。 经常收到一些毕业两三年的朋友来信，这是一个迷茫的时期。他们在大学学的是各种高大上的数据 ...
2016-02-23
数据分析：数据分析师的30种死法 以下内容仅供大家会心一笑，与现实无关，如有对号入座者，我也不认账…… 1.项目来了，发现找不到数据，卒。 2.找开发同学帮忙取数，一个月的项目排期要等三个 ...
2016-02-23大数据时代：大数据更需谨慎分析 进入大数据时代后，数据统计、数据分析被视作兼具“前景”和“钱景”的行业。一时间，擅长发布各种数据的机构和单位如雨后春笋般层出不穷。可是，大数据真的那么可信吗？ ...
2016-02-23
2016年利用大数据可以发掘哪些机遇 大数据的大热潮催生出了现下很多新技术的市场，但真正的价值在于这些技术之间的相互连接、以及技术和工具与应用之间的连接，这种连接能让我们的工具和应用向终端用户传递更 ...
2016-02-23数据分析步骤 学习和应用SPSS软件的过程并不是单纯地学习和应用一种计算机软件的过程。由于SPSS是一种专业性较强的统计软件，因此，学习和应用它时必须要了解和掌握必要的统计学专业知识和数据分析的一般步骤和 ...
2016-02-22
大数据下的数据分析平台架构 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经 ...
2016-02-22大数据分析的未来是怎样的 本节探讨未来的大数据分析的技术前景。 要探讨的一件有趣的事情是在Apache Tez 之上实现机器学习算法。这里要解决的问题在于是否存在帮助实现迭代式机器学习的有向无环图执行器。 ...
2016-02-22掌握大数据分析的三个技巧 作为数据分析师，应该掌握的数据分析技巧，数据分析的职位是由DJ Patil和Jeff Hammerbacher制定的，他们试图称呼数据组的同事们，而又不想因为称呼而限制他们的能力。（because of im ...
2016-02-22
为什么使用R进行空间数据分析 在过去的10年里，R拥有越来越多用于处理和分析空间数据的包，所有这些包常常针对空间数据的组织做不同假设，R本身没有能力从其他数据中区分出坐标。此外，绘制空间数据的方法和其 ...
2016-02-22数据分析的三大误区 Mr.林：小白，刚才对数据分析进行了简要介绍，而在实际的学习、工作中，常常有数据分析人员陷入一些误区，现在我来讲一讲这些误区，你日后一定要注意。 小白：好的，请Mr.林指教。 分 ...
2016-02-22
用大数据分析数据分析师 我们看很多事物都是用大数据看，那么看数据分析师本身呢，数据分析师在大数据的眼光下又会有什么样的不同。难道数据分析师是处女座的多?因为大数据需要追求完美?接下来大数据告诉我们， ...
2016-02-22
何谓数据分析 Mr.林：简单来说，数据分析就是你刚才讲的——对数据进行分析。较为专业的说法，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数 ...
2016-02-22
IT系统分析师如何学习大数据成为数据分析师 我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。想更深入的学习，知道当今大数据非常火，更想了解学习大数据分析师相关知识，不知需要掌握哪些知识前来学习讨论。 学 ...
2016-02-22PowerBI 累计曲线制作指南：从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中，“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据：用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中，函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下，我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师：引领商业数据分析体系构建，筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天，企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析 在机器学习领域，随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性，被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中，t 统计量是常用的重要指标，其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中，数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量：数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中，流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中，商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师：数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天，数据已成为企业核心资产，而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中，开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据：从业务需求到技术实现 在数据分析场景中，连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制：数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中，数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选：从基础语法到实战应用 在数据分析工作中，基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域：从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年，数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率：计算方法与实践意义 在游戏行业中，流水（即游戏收入）是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级：数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代，数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA（Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局：从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下，用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券：CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中，数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战：实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中，保持不同环境（如开发库与生产库、主库与从库）的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验：数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域，统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中，t 检验和卡 ...
2025-08-08
