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！ ...
2016-02-21PowerBI 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
