数据结构、数据类型和抽象数据类型概念区别 数据结构、数据类型和抽象数据类型，这三个术语在字面上既不同又相近，反映出它们在含义上既有区别又有联系。 数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广 ...
2015-12-02干货：零售行业的数据挖掘七步走 文 | @ETwise 对于沃尔玛、华润万家、百佳等零售大超市而言，每天都有很多客户通过会员卡进行购买，不断积累了很多销售数据，如何利用这些数据，从数据中挖掘金矿， ...
2015-12-01
SPSS聚类分析过程解析 SPSS手把手的教程案例不错，数据小兵是一个专注SPSS研究的博客，里面涉及SPSS各种经典分析方法的实际操作过程解析。今天给大家推荐的是《利用SPSS进行聚类分析的过程》。 案例过程涉 ...
2015-12-01
用SPSS进行相关分析的典型案例 相关分析，两个变量之间密切程度的一种常见统计分析方法，能够简单有效说明两变量间存在什么关系，这些关系的常见描述语句有：线性相关、正相关、负相关等。 【数据集说明】 ...
2015-12-01
用SPSS进行聚类分析的案例—某移动公司客户细分模型 聚类分析在各行各业应用十分常见，而顾客细分是其最常见的分析需求，顾客细分总是和聚类分析挂在一起。 顾客细分，关键问题是找出顾客的特征，一般可从 ...
2015-12-01
用SPSS进行正交试验优化设计及其方差分析 试验优化设计，指在最优化思想的指导下，进行最优设计的一种优化方法，从不同的优良性出发，合理设计试验方案，有效控制试验干扰，科学处理试验数据，全面进行优 ...
2015-12-01
移动互联网应用数据分析基础体系 在2012年及2013年诸多大型互联网公司其移动端的流量已经超越PC端的流量，很多大型互联网企业PC业务用户往移动端迁移，呈现出PC业务增长放缓，移动业务增长迅速的态势。从第 ...
2015-12-01
大数据挖掘技术和流程 如何从海量的数据中发现有用的知识并为企业发展提供帮助和指导，数据分析师就是专门为企业解决这一难题的。 简单来说，数据挖掘就是利用人工智能、机器学习、统计学、模式识别等技术 ...
2015-12-01
做好数据分析 走好这七步 自大数据时代的概念逐渐被接受以来，企业的大数据应用意识越来越强烈，越来越多的企业开始布局大数据。 “数据科学家”术语总让人联想到一个孤独的天才独自工作，将 ...
2015-12-01
从定义到应用 数据挖掘的一次权威定义之旅 什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥 ...
2015-12-01大数据如何变现 在中国，随着“互联网+”与各行各业的深入融合，大数据的存量正以指数级的速度增长，不仅各方正在围绕大数据商业应用市场激烈角逐，一些企业还尝试打造大数据服务市场的交易平台。 ...
2015-12-01
数据分析中值得关注的用户指标 最近最常被问到的就是一些用户的统计指标，无论是决策层还是产品部门，所以这篇文章重点说下用户指标的一些内容。 假设你想用尽量简洁有效的数据了解一个网站或产 ...
2015-11-30
数据分析方法论介绍 1.序 在数据集成类的项目中，最难的过程就是数据分析了，数据分析过程位于数据集成类项目整个过程(前期准备调研-----数据分析-----接口实现)的第二步，它为第三步接口实现提 ...
2015-11-30聚类分析的主要步骤 聚类分析的主要步骤 1.数据预处理， 2.为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数， 3.聚类或分组， 4.评估输出。 数据预处理包括选择数量，类型和 ...
2015-11-30数据挖掘中易犯的11大错误(2) 4a.投机取巧的数据：数据本身只能帮助分析人员找到什么是显著的结果，但它并不能告诉你结果是对还是错。 4b.经过设计的实验：某些实验设计中掺杂了人为的成分，这样 ...
2015-11-30数据挖掘中易犯的11大错误(1) 按照Elder博士的总结，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） 3. 提 ...
2015-11-30网络游戏的数据挖掘与数据分析 近日在一个学术论坛中听到了，北大光华商务统计及经济计量系副教授张俊妮，主题为“数据挖掘的应用案例”的演讲，结合网络游戏行业特点，简要思考一下数据挖掘与数据 ...
2015-11-30基于数据的营销应用趋势分析 新现实营销，一个厚重而敏感的话题，经济危机和市场阴霾是现实的，未来的不确定性风险是现实的，市场和客户的千变万化更是现实的。一切都在变化，营销的理念在变，营销 ...
2015-11-30大数据安全分析的6个要点 现在，很多行业都已经开始利用大数据来提高销售，降低成本，精准营销等等。然而，其实大数据在网络安全与信息安全方面也有很长足的应用。特别是利用大数据来甄别和发现风险和漏 ...
2015-11-30大数据时代的用户数据如何区别保护 大数据时代，是物联网的时代，随着云存储和云计算的发展，以智能手机、智能家电、可穿戴设备为代表的智能终端的普及，通过各种智能终端上传和收集的用户数据将越来越 ...
2015-11-30Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型：特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中，“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中，不少团队陷入 “指标困境”：仪表盘上堆砌着上百个指标，DAU、转化率、营收等数据实时跳动，却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师：驾驭通用与场景指标，解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中，指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中，AB 实验系统（负责验证业务优化效果）与业务系统（负责承载用户交互与核心流程）并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并 ...
2025-09-23
