如何做好游戏数据分析师,游戏数据分析师是什么 关于游戏数据分析师一职位的一些看法，之前少有专门的文章深入介绍，不过在圈子内大家也都会对这一职位有自己的看法，本人并非该领域的资深人士，只不过是这一方 ...
2016-02-07
企业要想用大数据抓住商机 需要发散思维 在当下，人人都在谈论大数据，可见大数据已经非常火热，数据分析师人才尤其重要。国家也大力支持发展大数据产业，可见大数据魅力。切实其实，大数据给商业带来了普遍 ...
2016-02-06
文本内容分析在网络大数据中研究那些方向及问题 文本内容分析是实现大数据的理解与价值发现的有效手段。尝试从短文本主题建模、单词表达学习和网页排序学习3个子方向，探讨网络大数据文本内容分析的挑战和研究 ...
2016-02-05
大数据分析的几个极佳案例 时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的 ...
2016-02-04
来源|BSDR 常见的反爬虫 这几天在爬一个网站，网站做了很多反爬虫工作，爬起来有些艰难，花了一些时间才绕过反爬虫。在这里把我写爬虫以来遇到的各种反爬虫策略和应对的方法总结一下。 从功能上来讲，爬虫一般分为 ...
2016-02-03
来源|云头条 想大胆尝试机器学习？这些工具可以为你处理繁重的任务。 驾驭机器学习的13种框架 在去年，机器学习以前所未有的势头进入主流。对这股潮流起到推波助澜的不单单是成本低廉的云环境和功能更强大的GP ...
2016-02-03
SAS 常用过程之 PROC UNIVARIATE PROC UNIVARIATE 含七道指令它们的格式如下（每道指令结束后才用逗号分开）： PROC UNIVARIATE 选项串; VAR 变量名称串; BY 变量名称串; FREQ 变量名称; WEIGH ...
2016-02-03
SAS Says 扩展篇IML：函数玩一玩 1. 元素函数 元素函数是针对矩阵里的元素进行操作的，比如： abs( ) 取绝对值 ...
2016-02-03
网站分析与互联网数据分析挖据的区别 一直以来有不少朋友来信或留言，询问网站分析WA（webAnalysis）与互联网数据分析挖掘的区别。这个问题看上去的确比较纠缠不清，不是因为字面理解，而是因为在当前的互联网 ...
2016-02-03
使用R完成Kmeans聚类 当前，大数据分析等技术浪潮凶猛来袭，正在加速各类数据分析师对数据分析技术的提高。那么，数据分析师到底如何有效迎接呢，就拿R语言来说吧，如何用R语言完成kmemnsne,下面就说一下！ ...
2016-02-03
什么是bootstrap？ Bootstrap又称自展法，是用小样本估计总体值的一种非参数方法，在进化和生态学研究中应用十分广泛。例如进化树分化节点的自展支持率等。数据分析师培训 Bootstrap的思想，是生成一系列bo ...
2016-02-03
数据分析这个行业的发展趋势如何？ 我们来看看数据分析在全球范围内的发展是怎么样的： 2007年，所有数据中只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒价上的模拟数据，其余全部是数字数据。 2013年世界上存 ...
2016-02-02数据分析师的未来发展前景怎么样？ \"通过学习数据分析课程，待到学成大数据分析以后，你就能以一名专业的数据分析师的身份在职场里彰显自己的价值。 数据分析师像医生一样能诊断企业问题，站在自己的专业 ...
2016-02-02
深入浅出的分析“数据分析师”这个行业 深入浅出的分析“数据分析师”这个行业，数据是如何来的；整个总结下来是，用数据的人不知道数据哪里来的，做数据的人不知道数据有什么用处；回忆了下，这还真是一个普 ...
2016-02-02怎样写好一份数据分析报告 大数据时代，数据越来越重要了。对于企业来说，以往数据分析师的数据分析报告往往是总结性质的，但是现在，数据分析报告不仅“过去的总结”，还要作为“未来的指导”。企业寄希望从 ...
2016-02-02
来源|ExcelHome COUNTIF函数用来计算符合某个条件的个数，通过对第二参数的设置，可以实现多种指定条件的计数汇总。今天收集了18种COUNTIF常用的设置方法，小伙伴们收藏备用吧！ 1、包含12的单元格 ...
2016-02-02
小白学数据分析:怎么做流失分析 最近看了很多关于流失分析的文章，也构建了一些模型，流失这个问题看似有些让人抓不住一根主线来做，这几天也有几个朋友问我\"数据分析师\"怎么来做流失的分析，但是最近工作变 ...
2016-02-01
数据分析实用方法-QQ模型 数据分析师进行数据分析时，都可以从数量（Quantity）、质量（Quality）这两大角度进行分析，简称为QQ模型，也称为QQ模型分析方法。QQ模型是数据分析中一种常用的分析方法。 第一 ...
2016-02-01
大道至简的数据分析方法论 学习数据分析师对大多数人而言是一件痛苦的事情，尤其看着厚厚的专业书籍、各种难以理解又缺乏解释说明的术语定义，会让这种痛苦加剧。但是有些书或文章能将复杂的理论用非常通俗、 ...
2016-02-01
数据分析在应用场景下究竟可以做什么？ 数据分析在基本应用场景下，我们现在能用数据干些什么呢？基于我在 eBay 和 Linkedin 工作的几年，做了很多数据分析的场景，跟大家分享一下。 第一“数据分 ...
2016-02-01Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型：特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中，“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中，不少团队陷入 “指标困境”：仪表盘上堆砌着上百个指标，DAU、转化率、营收等数据实时跳动，却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师：驾驭通用与场景指标，解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中，指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中，AB 实验系统（负责验证业务优化效果）与业务系统（负责承载用户交互与核心流程）并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并 ...
2025-09-23
