数据分析方法论：有对比才有效果 处于大数据时代，如果只是一味埋头苦干，无法在大环境里站住脚跟，只有拥有大局观，才能让自己的电商之路走的更远，这种时候，学会 数据分析 对比法显得尤为重要。 ...
2015-11-26
北上广深不相信眼泪 大都市上班族行为数据分析 曾经，“逃离北上广”成为年轻人中一个口号式的选择，但是，这个口号根本就没喊上多久，就没人响应了，因为，“逃离北上广”的人又都回来了。只有“北上广 ...
2015-11-26
R语言实现常用的5种分析方法（主成分+因子+多维标度+判别+聚类） R语言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原 ...
2015-11-26
16个你绝不知道的Python神奇技能 文 | Andrew Liu 显示有限的接口到外部 当发布python第三方package时， 并不希望代码中所有的函数或者class可以被外部import， 在__init__.py中添加__all__属性 ...
2015-11-26大数据在未来将进一步体现价值 日常生活中，能够制造出数据的领域遍布各个行业，商务贸易、在线视频图像资料、社交网络媒体信息、企业信息管理以及电子政务等等，都会涉及到大数据。 而在过去的 ...
2015-11-26
未来零售商如何通过大数据圈住消费者 现在的零售商都知道大数据对于他们商业运作的意义，例如可以分析消费者的大数据为他们量身定制服务，满足他们个性化需求。想象一下，当一位顾客踏进百货店大门的一 ...
2015-11-26小商家的大数据 这几年关于“C2B”和“大数据”的说法越来越多，大部分皇冠卖家已经知道了“从客户出发做选择”的重要性，知道了“数据驱动”的重要性。以至于不少皇冠卖家都有了自己专门的“数据研究” ...
2015-11-26企业大数据实战案例 一、家电行业 以某家电公司为例，它除了做大家熟知的空调、冰箱、电饭煲外，还做智能家居，产品有成百上千种。在其集团架构中，IT部门与HR、财务等部门并列以事业部形式运 ...
2015-11-26
如何将数据转化为收益：3步激活数据法！ 虽然我们身处数字化时代，可作为营销者，稍稍审视一下，我们也不得不承认，数据分析仍是一个朝阳产业。 如果你像大多数机构一样，这意味着尽管你要收集比 ...
2015-11-25用R语言进行数据分析：一个简单的会话 下面的会话让你在操作中对 R 环境的一些特性有个简单的了解。你对系统的许多特性开始时可能 有点不熟悉和困惑，但这些迷惑会很快 消失的。 登录，启动你的 ...
2015-11-25什么是大数据？先了解三个概念：数据沉淀、数据挖掘和数据呈现 大数据咱听的够多了，百度一下，就“为您找到相关结果约7,150,000个”，可它到底是个什么东西，解读甚多，眼花缭乱的没个准。本文整 ...
2015-11-25如何从一开始就设计好数据分析的基本框架 下面这篇文章中向我们讲解创业者们如何可以从一开始就设计好数据分析的基本框架：将数据储存于何处？用什么工具分析最好？可以规避哪些常见的错误？以及，今天 ...
2015-11-25用R语言进行数据分析：命令行编辑器 C.1 预备工作 如果你的 UNIX 系统已经安装了GNUreadline库， 那么 R 配置中允许在 UNIX 下编译 R 代码，调用内置的 命令行编辑器，编辑和重新调用以前用过的 ...
2015-11-25用R语言进行数据分析：常用函数参考 基本 一、数据管理 vector：向量numeric：数值型向量logical：逻辑型向量character；字符型向量list：列表data.frame：数据框c：连接为向量或列表length：求长度subse ...
2015-11-25
网站常用的数据分析方法介绍 本篇文章我们介绍4种网站分析中最常用，也是最有效的分析方法。他们分别是细分分析，对比分析，对比分析，质与量分析。这些分析方法在实际工作中经常组合使用。我们先来看 ...
2015-11-25
7大板块组成数据分析师的完整知识结构 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构 ...
2015-11-25数据分析:中国生物识别技术市场预测 据立木信息咨询发布的《中国生物识别技术市场预测与投资方向研究报告(2016版)》显示：2009年全球识别产业收入为34.22亿美元，2014年这一数值达到93.68亿美元。作为21 ...
2015-11-25
R语言数据可视化综合指南 编译|崔浩 校对|高航，姚佳灵 让我们快速浏览一下这张图表： 这张可视化数据图（最初用Tableau软件创建 ）是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例 ...
2015-11-24
用SAS进行随机抽样的5种方式 文 | 郑来轶 在构建数据挖掘模型过程中，有时我们无法对所有的整体进行全面研究，有时我们希望将整体划分为训练集、验证集、测试集三份用于不同目的的数据集，甚至在K-折 ...
2015-11-24数据分析与网络营销存在什么样的关系 信息互联网的日新月异给人们的生活带来了巨大的变化，人们在网络上可以做很多的事情，比如网络营销、电子商务、网络投放广告等。网络营销现今是主流市场的一种重要 ...
2015-11-24Python 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 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04
