在这样一个大数据的时代，很多产品团队都选择在产品早期就引入或搭建数据分析平台，并希望能够通过数据驱动产品的快速成长，但即便如此，大多数的初创企业还是难逃失败的厄运。除去战略、经营等导致企业死亡 ...
2016-01-18
原文来源|HuyNguyen 译文来源|开源中国 虽然你所写的每个Python程序并不总是需要严密的性能分析，但是当这样的问题出现时，如果能知道Python生态系统中的许多种工具，这样总是可以让人安心的。 分析一个程序的 ...
2016-01-18如何做一个高大上的数据分析师 数据分析师作为数据管理的重要角色，在大数据时代肩负着重大的使命和责任。一个合格的数据分析师，不仅要有过硬的业务素养，还必须具备全面而系统的知识储备结构。 一、数据 ...
2016-01-18大数据分析师站在时代顶端的人 据最新的数据报告显示，在数据及数据管理领域的十大IT职位中，收入水平最高的是数据仓库经理，职位起薪在11万美元到15万美元不等。其他职位也均高出IT行业平均水平，在大数据 ...
2016-01-18
文|兰色幻想-赵志东 在excel中我们有时会看到一些奇奇怪怪的公式，为了帮助新手学习，兰色今天带大家一起盘点这些公式。 公式1：=Sum(表1：表20！A1) 揭密：这是Sum的多表求和公式 用法：=Sum(开始表名：结束 ...
2016-01-18数据分析，无处不在 作为一个比较活跃的年轻人，在大学期间除了读书外，我还参与过很多活动。大三时，我当过半年的境外黄金期权交易代理，自己有时也交易过几笔，有赔有赚。临毕业，组织过二手书回收，由于旧 ...
2016-01-17如何做销售数据分析-数据分析有哪些方面啊 数据分析师如何做销售数据分析 数据分析师销售数据分析工作涉及到销售成本分析（包括原材料成本、制造损耗、运输成本等）、销售利润分析（包括纯利润和毛利润） ...
2016-01-17用Excel函数将英文基数词转换成序数词 数据分析师在做数据分析时，经常会遇到一些英文基数词转换成序数词，如何将英文的基数词转换成序数词是一个比较复杂的问题。因为它没有一个十分固定的模式：大多数的数字 ...
2016-01-17
小技巧隐藏Excel表格中指定单元格的数据 在分析数据时，数据分析师会经常用到Excel,在Excel工作表格中，为了保密起见，有时需要隐藏一些单元格中的重要数据，对于这个问题，我们可以通过单元格格式设置的方式 ...
2016-01-17分析：做数据挖掘工作需要具备哪些思维原理？ 1、数据核心原理从“流程”核心转变为“数据”核心 大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已 ...
2016-01-17为什么有的大数据分析背离事实？ 大数据凭借着庞大的数据信息库，可以更好地(数据分析师)分析人类行为和人与人之间大规模的互动。然而，由于大数据的搜集做不到像“小数据”那样精确，因此(数据分析师认证后)分 ...
2016-01-16NLP之统计机器学习中的协同推荐 这次通过一个实例来讲解一下协同推荐的问题。在实际生活中，我们会经常收到当当，卓马逊等购物网站发来的商品推荐邮件。很奇怪卓马逊是依据什么(数据分析师)来给我发一些相关商 ...
2016-01-16
大数据流式计算的应用特征和技术挑战 在大数据时代，数据的时效性日益突出，数据(数据分析师认证)的流式特征更加明显，越来越多的应用场景需要部署在流式计算平台中。大数据流式计算作为大数据计算的一种形态 ...
2016-01-16大数据在整个系统中处于何等地位 大数据时代，政府或者企业对于数据的驾驭，从最基本到最终能力的建立比以往任何时候都尤为重要。而数据的核心就是发现价值，而驾驭数据的核心是分析。随着数据资产成为企业的 ...
2016-01-16一站式大数据分析平台,“洗剪吹”的执着 2015年，平台化的发展趋势日益明显，在大数据领域尤为突出。于是闻风而动的数据分析厂商也开始致力于构建一个快速、便捷的一站式大数据分析(数据分析师认证)平台， ...
2016-01-16
编译|Harris来源|机房360 如今，大数据越来越重要，因为企业需要处理来自多个来源的不断增长的存储数据。 采用大数据可以称之为一场完美风暴。廉价的存储和大量的结构化和非结构化数据的大量涌入 ...
2016-01-15数据分析的未来：2016年分析领域5大预测 我所处的位置决定我看世界的角度。从这里望去，2016 年的数据分析领域令人振奋。有史以来，分析领域从未如此重要、如此有趣。 1. 机器学习在企业生根发芽 机器学 ...
2016-01-15大数据思维与零售业关系非同一般 离了哪个都不行 大数据、云计算、移动互联是当今互联网技术的核心。习近平总书记在第二届世界互联网大会上指出：“中国将大力实施网络强国战略、国家大数据战略、‘互联网＋ ...
2016-01-15
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分 手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库 ...
2016-01-15
徘徊的大数据门前：五个真实的数据挖掘故事 就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。 ...
2016-01-15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在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09
