构建机器学习系统的20个经验教训 数据科学家对优化算法和模型以进一步发掘数据价值的追求永无止境。在这个过程中他们不仅需要总结前人的经验教训，还需要有自己的理解与见地，虽然后者取决于人的灵动性，但是 ...
2016-01-05发现假数据科学家的20个问题 现在，数据科学家是21世纪最性感的职业，每个人都希望分一块蛋糕。 这表示会有一些装腔作势的数据人士。这些人称自己为数据科学家，但他们并不掌握对应的技能。 这个问题的 ...
2016-01-05
数据挖掘在电子商务的应用：如何选择商品关键词？ 对平台上的卖家来说，如何给宝贝取标题、选择关键词投放对于获取站内站外的搜索流量来说都至关重要，而对于独立B2C来说，在显示搜索结果时，除了根据商品关键 ...
2016-01-05
淘宝数据产品技术架构分析 淘宝网拥有国内最具商业价值的海量数据。截至当前，每天有超过30亿的店铺、商品浏览记录，10亿在线商品数，上千万的成交、收藏和评价数据。如何从这些数据中挖掘出真正的商业价值， ...
2016-01-05什么是物流大数据挖掘思路 什么是物流大数据挖掘思路,物流大数据，都是哪些数据? 物流大数据主要包括运单信息的数据和车辆信息的数据，然而关于运单信息往往涉及商业机密，并且信息分布于不同行业企业内部 ...
2016-01-04数据挖掘中最易栽10大大坑 按照总结，这10大易犯错误包括： 0、缺乏数据（Lack Data） 1. 太关注训练（Focus on Training） 2. 只依赖一项技术（Rely on One Technique） ...
2016-01-04从小数据到大数据分析应用 数据整理是数据分析过程中最重要的环节，在大数据分析过程中也是如此。在小数据时代，数据整理包括数据的清洗、数据转换、归类编码和数字编码等过程，其中数据清洗占据最重要的位置 ...
2016-01-04如何提高数据分析的效率 数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律。面对海量数据时，提高数据分析的效率成为困扰分析师的难题。 一、明 ...
2016-01-04三大技术推动大数据分析平台的发展 在互联网技术横行的时代，数据即价值，数据即资源。大数据分析工具的职责就是规整数据，挖掘价值。因此，大数据分析平台的发展在一定程度上代表着大数据的发展。而在现阶段 ...
2016-01-04进行大数据分析 需选择合适技术 对于企业而言，大数据不仅是个热门话题，更是真切的需求所在。许多企业开始着手于大数据分析项目，但是现在，越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级，起码也有TB量级…… ...
2016-01-04
大数据的最后一公里—数据可视化的价值 今年以来，大数据是整个IT领域非常热门的话题，特别是阿里巴巴的马云提出 “人类正从IT时代走向DT时代”，把大数据推向了风口浪尖。然而对于大部分企业来说，往往是空 ...
2016-01-04深入探讨数据仓库建模与ETL的实践技巧 深入探讨了搭建数据仓库过程中应当遵循的方法和原则，更多内容请参考下文： 一、数据仓库的架构 数据仓库（Data Warehouse \\ DW）是为了便于多维分析和多角度展现 ...
2016-01-04全面解析基于空间数据库的数据挖掘技术 随着GIS技术在各个行业的应用以及数据挖掘、空间数据采集技术、数据库技术的迅速发展，对从空间数据库发现隐含知识的需求日益增长，从而出现了用于在空间数据库中进行知 ...
2016-01-04Excel在.Net下驻留内存的解决方法 这段时间在VS 2003 的WebForm 方式下对Excel 进行操作，遇到一个最为头疼的问题就是对Excel操作完毕后Excel不能够正常关闭，系统退出后，Excel总是驻留在内存中。但是这段代 ...
2016-01-03网站细分分析的10个要点 作为艺术与技术结合的网站分析师，不能仅依靠关键指标或者依赖于一个很炫的仪表盘。而真正的价值体现在于不断的细分网站用户，从而更好的分析用户，为他们提供个性化的服务进而实现其 ...
2016-01-03如何让数据分析产生价值得到业务方认可 很多朋友都反映说，在我的公司根本就不重视数据，数据分析人员的价值根本得不到体现，做的很郁闷。问我：不说数据分析都很受重视吗？很希望去一个数据分析很受重视的公 ...
2016-01-03数据分析教程(2):怎么用数据 之前写过一篇文章数据是个好东西之一怎么看数据，后面拿给几个朋友看一下，大家都觉得写得不错，再接再厉。后面又跟朋友聊开了，光知道怎么看数据，还是不成，你得熟悉这些数据 ...
2016-01-03
数据分析教程(1):如何看懂数据分析? 现在说分析数据，好像已经成了互联网那个从业者的口头禅，做产品的，运营的，市场的口口声声都在说数据怎么样，但是了解数据的真正含义，读懂数据的人确实不多。之前跟一个 ...
2016-01-03
网站分析的数据来源 Avinash Kaushik在他的《Web Analytics》一书中将数据的来源分为4部分：点击流数据（Clickstream）、运营数据（Outcomes）、调研数据（Research/Qualitative）和竞争对手数据（Competitive ...
2016-01-03
20条关于数学及数据分析的冷笑话 1、“我是搞数据分析的，学会了如何从DW中用SQL对数据ETL并建立了Cube。然后算啊算啊算，得出结论：今年2月份营业收入远远小于其它月份。我试图用spss、sas中的数据挖掘模型找 ...
2016-01-03SQL 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
