通过数据分析和生成报表整合企业数据 SQL Server 2008支持两种常见的方法来为数据分析和生成报表整合企业数据： 数据仓库。针对企业级数据的存储，它的数据来自企业中不同的数据源，并与其同步。这种方法的 ...
2016-02-22数据分析师主宰者 数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 不管你喜不喜欢，你在网络上所做的事情都会留下越来越深的足迹。那些公 ...
2016-02-22
数据分析师七大板块-完整知识结构 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1 ...
2016-02-22
经典的二八法则和ABC分析法 数据分析方法不是讲究高端大气上档次，而是讲究实用，并且是结合业务背景的实用方法才是最好的。只要实用，即便是最简单的排行榜、二八法则分析也可能是非常好的分析方法。很多刚刚 ...
2016-02-22
现代社会更加离不开数据分析 透过数据分析，我们能清晰的看出在策划的过程里显现出来的一些弊端和问题，然后对发现的这些问题进行改良。换句话说，有些游戏过程里生成的一些数据都是特别宝贵的，只需要我们 ...
2016-02-22
电子竞技分析师是啥?从游戏产业看大数据 电子竞技分析师“吃香” 游戏产业可以说是近些年发展非常迅速的一个行业，传统的电子竞技市场也正在被一些新兴的IT技术所推动，从调查数据来看，当今的玩家数量已经比 ...
2016-02-22大数据之基于模型的复杂数据多维聚类析(三) 除了聚类，对于这个数据的分析还告诉我们一些隐藏很深的关系。比如在模型中变量Y2和Y3有连线，这表明一个人的背景信息和他对于贪污的容忍程度应该有一定的关联关系。 ...
2016-02-21
大数据之基于模型的复杂数据多维聚类析(二) 在隐树模型中，一个隐变量对应一种数据聚类的方法。隐树模型允许模型中有多个隐变量，所以自然地可以多维同时聚类。在例子模型中，可以按照分析能力或者语言能力对 ...
2016-02-21
大数据之基于模型的复杂数据多维聚类析(一) 随着现实和虚拟世界的数据产生速度越来越迅猛，人们开始关注如何从这些数据中获取信息，知识，以及对于决策的支持。这样的任务通常被称作大数据分析(BigData Analyti ...
2016-02-21大数据时代的高性能数据分析 越来越多的企业开始“觊觎”大数据中所蕴含的价值，这一情况使得诸多的新兴技术得以普及，例如Hadoop。同样也使得越来越多的IT供应商将大数据分析作为企业新的营收增长点，如英特尔 ...
2016-02-21SAS可视化分析：助企业释放大数据价值 据Garter预测，到2016年，40%的大型企业将积极地对至少10TB数据进行分析，以找出潜在信息。而以现在的技术而言，从浩如烟海的数据中提取出有价值的信息并非易事，而传统的 ...
2016-02-21
助力精细营销 电信行业大数据分析详解 移动互联网时代的来临，给人们的生活和娱乐方式带来了天翻地覆的变化，尤其是3G网络的出现，使得人们已经突破了时间和空间的限制，随时随地都可与他人交流沟通。这一全新 ...
2016-02-21
用Google BigQuery做入门级大数据分析 大数据项目是比较繁琐的，特别是涉及到配置和管理Hadoop集群。如果你对SQL比MapReduce更熟悉，而关系型数据库尚不能满足你的分析需求，那么可以考虑使用Google的BigQuery ...
2016-02-21企业大数据安全分析的四大关键要点 ESG公布的一项研究表明，44%的企业认为其所采用的安全数据收集与分析机制可以被归类为“大数据”方案;另外44%的企业则认为其所采用的安全数据收集与分析机制在未来两年内将能 ...
2016-02-21
用小算法进行大数据分析 数据分析基础知识普及 NO.1：数据分析项目的成本收益 要进行数据分析，就是为了追求分析之后的价值，因此数据本身没有固定价值，处理数据的过程存在成本，应用数据的收益决定价 ...
2016-02-21
掘金大数据 你准备好了吗？ 关于大数据，大家都在谈论它，也想要尝试它，但是很少有人知道大数据究竟是什么样子。 大数据时代无可争议的来临了，源自全球数十年的技术积累，但仅用了最近两三年时间，便迅速 ...
2016-02-21
告知5件大数据能不能做的事 引言 “大数据让我们变得更智能，而不是更聪明。”– Tim Leberecht “大数据”一词早在20世纪40年代就出现了。全世界的公司都在竭尽全力地探索它的潜力。全球的科技巨头 ...
2016-02-21
引力波数据是用 Python 分析的，真牛！ Python 作为数据分析师人员应该掌握的一门技术，python技术的发展及使用在社会上得到更大的应用。 美国科学家11日宣布，他们去年9月首次探测到引力波。这一发现印证了 ...
2016-02-21
汇总最实用56个大数据可视化分析工具 在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员;我们 ...
2016-02-21
中国数据分析师零基础培训-免费大数据分析工具 中国数据分析师现处于初级阶段，现在市场出现很多免费的大数据分析工具，满足市场的基本需求，而数据分析师人才才是最主要的，CDA数据分析师是我最终的挚爱！ ...
2016-02-21SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换：从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中，日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率：打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中，“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师：表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据（如数据库表、Excel 表、CSV 文件）是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et：理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡（Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE）模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确：TIF 中的地名有哪两种存在形式？ 在开始提取前，需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师：解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据（以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据，如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值？详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python（如 pandas 库）处理 Excel 数据时，“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验：差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域，假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师：掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据（以 “行 - 列” 存储的结构化数据，如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析：原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中，EXPLAIN执行计划是核心工具，而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content：区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时（如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师：激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据（如 Excel 表格、数据库表）是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比：urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求（如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师：业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段，其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑：从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中，“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例：数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下，精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析：概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中，“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10
