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 ...
2016-01-03Power BI 热力地图制作指南：从数据准备到实战分析 在数据可视化领域，热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库：从原理到实践的全面解析 在深度学习领域，矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络（CNN）中的 ...
2025-08-20数据建模：CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中，数据已成为企业决策的核心资产。CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南 在分类模型（如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断）的评 ...
2025-08-20偏态分布：揭开数据背后的非对称真相，赋能精准决策 在数据分析的世界里，“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师：数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天，“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师：善用 Power BI 索引列，提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中，“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师：巧用 SQL 多个聚合函数，解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中，单一维度的统计（如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师：驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中，表格结构数据（如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 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 ...
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