大数据创业,数据哪里来?需要跨过几道坎? 2013年5月10日,在淘宝十周年晚会-马云退休演讲中,马云说:这是一个变化的时代。还有人没搞清楚PC,移动互联网来了;还没搞清楚移动互联网,大数据来了。而变 ...
2015-12-08数据分析领域中最为人称道的七种降维方法|技术专区 近来由于数据记录和属性规模的急剧增长,大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时,这也推动了数据降维处理的应用。实际上,数据量有时 ...
2015-12-07数据挖掘的应用: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,除了根据商品关键词进行 ...
2015-12-07数据挖掘中要避免的11大错误 1. 缺乏数据(Lack Data) 对于分类问题或预估问题来说,常常缺乏准确标注的案例。 例如: 欺诈侦测(Fraud Detection):在上百万的交易中,可能只有屈 ...
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SAS决策树:信贷风险建模试验 信贷风险建模试验 一、 概论 决策树通过应用一系列简单的规则建立起对观测数据的分类。决策树对于观测值的分类建立在变量的输入值基础上。每条规则都是在前一条规则形 ...
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关联分析故事:从数据到信息到决策 俗话说,忘记历史就是背叛自己,今天这篇用此做开场再合适不过。 这一篇将根据一个虚拟的故事,来介绍如何通过历史数据来帮助一个销售人员发现规律信息从而辅助 ...
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案例:如何利用数据分析目标客户群 传统线下渠道获取消费者信息的方式一般是通过向数据公司购买数据,或者委托调研公司经过周密漫长的用户调研得出一份报告。而电商模式下,我们可以用更小成本获取海量 ...
2015-12-07建立大数据分析能力 四大要素必不可少 如今,企业都嗅到大数据带来的巨大价值,纷纷发力大数据领域,其中,建立大数据分析能力,是企业运用大数据的关键环节。领先的企业主要从四个方面入手建立自己的大 ...
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某网站电商运营数据分析案例 PHPStat是目前国内最专业的电子商务数据分析运营平台,专注为电子商务企业提供网站访客转化行为、订单分析、商品分析、页面转化分析、营销转化分析的整体优化解决方案。目前 ...
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如何使用RFM分析来了解目标客户 IBM SPSS Statistics 统计分析预测软件是一款在调查统计行业,市场研究,医学统计,政府和企业的数据分析应用中久享盛名的统计分析工具,是世界上最早的统计分析软件,在 ...
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多渠道归因模型-网站分析 多渠道归因在网站分析行业是一个非常火的话题,但是却很少人了解它。我相信,由此产生的问题【混乱,FUD(害怕,不确定和怀疑),焦虑,每天祈祷,和浪费预算】是由于缺乏一个明确 ...
2015-12-07数据分析师到底都在做些什么 我认为数据分析的基础是知有常无常,一般建议采取的措施是挑肥拣瘦,目标是以更少的成本获得同等收入,另外还有一点比较难得是识别机会。预测其实应该也算,但是预测大多牵扯 ...
2015-12-06大数据分析工具详尽介绍&数据分析算法 1、 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元 ...
2015-12-06大数据究竟是什么?怎样认识并读懂大数据(2) 不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。 从大数据的价值链条来分析,存在三种模式: ...
2015-12-06大数据究竟是什么?怎样认识并读懂大数据(1) 大数据究竟是什么?怎样认识并读懂大数据?身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻,如果你问他大数据和你有什么关系?估 ...
2015-12-06大数据分析:理解大数据解决方案的架构层 这个 “大数据架构和模式” 系列的第 2 部分介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方法。如果您已经使用上一篇文章中的问题和提示分析了自己的情况,并且已 ...
2015-12-06从数据分析师考试之笔试试题看职业要求 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值,其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般 ...
2015-12-06大数据时代如何系统地学习数据挖掘 大数据时代,人人都想成为数据分析师,那要如何系统地学习数据挖掘? 一,可以先找一些数据挖掘方面优秀教材来看,把一些基础且重要的东西理解清楚。R/matlab/SAS之类是 ...
2015-12-06大数据时代:五个真实的数据挖掘故事 什么是大数据?中国确实没有大数据的土壤?这些质疑并非没有道理。 “差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候,各级政府不太需要“大数据”,形 ...
2015-12-06如何利用数据分级提高存储的准确率 众所周知,当数据量达到一定的级别之后,通过提高设备性能或者增加设备,效果往往不会很明显。这就好像鱼塘大了、鱼多了,要捞一条鱼容易。但是要抓一条特定的、有标记 ...
2015-12-06在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
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