数据分析师都有哪几种类型 数据分析师是一个新兴的职业，随着大数据的前景不断被看好，数据分析师的职业前景也不断被看好，数据分析师有什么分类，他们都在做些什么呢？ 第一、数据跟踪员 这个 ...
2016-01-24大数据分析 可行性方法综述 大数据分析是现下比较热门的词汇，通过数据分析师的数据分析之后可以得到更多深入且有价值的信息。现实的科技手段中，越来越多的应用都会涉及到大数据，数据的属性越来越复杂，如数 ...
2016-01-24
数据中心里 三类数据特征分析 数据中心承载的业务种类多种多样，比如：支付、监控、管理、网站、数据分析等等，数据中心几乎无所不能。纵然这些业务形式相差迥异，但是本质上都是数据，这正是数据中心的核心特 ...
2016-01-24
用R语言进行数据分析:编写函数 前一段时间，作为数据分析师的我给大家分享过一些关于r语言的一些经验，今天我(数据分析师)会在才分享一些，正如前面内容所暗示的一样，R 语言允许用户 创建自己的函数（functi ...
2016-01-23用R语言进行数据分析:方差分析模型 方差分析和模型比较 模型拟合函数aov(formula, data=data.frame)和函数lm()非常的相似，在Generic functions for extracting model information 部分列出的泛型函数同样 ...
2016-01-2320条关于未来数据分析发展的结论 今年年初，普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示，在推动数字技术发展、提高组织能力方面，数据挖掘分析占有第二重要的战略地位，仅次于提高客户参与度的移 ...
2016-01-23
产品运营数据分析：数据分组统计公式 第一步确定组数 一组数据分多少组合适呢？一般与数据本身的特点及数据的多少有关。 如组数太少，数据的分布就会过于集中，组数太多，数据的分布就会过于分 ...
2016-01-23
大数据时代留给数据分析师的羁绊 大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将 ...
2016-01-23
聚类分析在用户分类中的应用 什么是聚类分析？ 聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，数据分析师利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相 ...
2016-01-22
文|StephenNichols 编译|Kimmy 来源|科克网 互联网+大数据已离不开我们的生活，在企业运作中也是同理。要想让企业快速发展起来，学会利用数据是必备基础之一。本文来源于科技博客VentureBeat，作者是游戏开 ...
2016-01-22
Excel数据透视表的轻拖慢拽，不得不爱 数据分析师在用Excel时，总有那么一些强大而简单的功能，如果没有人告诉你，可能你永远都不会知道。 就算是百度，你也得 ...
2016-01-22
产品经理，你是如何分析产品运营数据的？ 今天我们说说浅谈产品运营四要素最后一个要素，数据分析；说到数据分析，相信不论是做产品运营、用户运营或是推广的小伙伴来说都不陌生，数据分析师能充分反映出你运 ...
2016-01-22
业余时间如何学数据分析？ 对于大部分人来说，数据分析基本上都是靠着自学完成，比如我就是一个典型的案列。题主是计算机出生，上手数据分析应该比较容易一点。我没接触过什么编程，目前 ...
2016-01-22
一起认识MATCH函数 数据分析师在做excel师使用MATCH 函数应用非常广泛，可以在单元格区域中搜索指定项，然后返回该项在单元格区域中的相对位置。今天咱们就一起认识这个函数，领略它的魅力。 MATCH函数的运算 ...
2016-01-22
来源|36大数据 当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 过去不久的 ...
2016-01-21
App数据重点分析的4个方面 APP数据分析，对于开发者或运营者都是十分重要的，为了在最佳的情况下更好地推广上线应用，获得最大的利润。那么，该从哪些方面来分析APP的数据呢？数据分析师下文中列出了APP数据重 ...
2016-01-21
浅谈数据分析框架标准建设 互联网是数字构成的世界，我们可以通过数据分析来解密互联网产品的各个关键。我们一般通过KIA分析和综合分析发现创新点和问题，并重新建立运营框架，以数据为驱动进行产品（包括营运 ...
2016-01-21浅谈数据分析师的必备技能SQL 很久没写东西了，正好群里有童鞋最近要换工作，提到有关数据库方面的问题，个人认为，做数据分析的并没有必要把数据库开发之类的弄懂，你只需要从相应的数据库中调用你需要的数据 ...
2016-01-21实现大数据，从小样本中筛选海量样本 从小样本到大数据：概念与误区 最近两年产生并记录的数据，总量占到人类文明以来所有数据总和的90%。我们源源不断记录着一切有价值的信息，世界和万物的变化数据变成一 ...
2016-01-21
数据分析报表设计开发要素 1. 背景 随着企业对数据价值的认识越来越高，数据分析类项目也随之增加，尤其是近一段时间大数据时代的到来，数据分析已经是必不可少的内容。其中数据分析师把数据分析结果以报 ...
2016-01-21在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10
