数据挖掘的聚类算法有哪些，各有什么优势 比较分类算法的话，大概考虑这几个维度：时间空间复杂度，鲁棒性，参数敏感性，处理不规则形状，适合的类数量，类间差异（范围大小，样本个数，形状差异） ...
2015-10-26数据分析，不能碰的几个禁区 一、没有明确分析数据的目的 要进行数据分析，首先要明确自己的目的，为什么要收集和分析这样一份数据。只有明确了目的之后，才能够把握好接下来应该收集哪些 ...
2015-10-26数据分析之如何用数据 知道怎么看数据，还是不成，你得熟悉这些数据拿到手上之后怎么去用它，怎么让数据显示出来它本身的威力来。最后总结下来有这么几个部分。 第一个部分，是看历史数据 ...
2015-10-26大数据时代对营销人员有何启发 大数据时代已经来临，未来对于企业来说，数据可能是最重要、最珍贵的东西，而大数据对于营销人员亦是如 此。数据整理和收集、数据分析和处理，以及从数据中找到那些潜在的营 ...
2015-10-26有关大数据的误区:数据统计≠大数据 关于大数据的误区：数据统计是已经发生的事情，而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中，二者不能划等号。不过，无论数据统计也好，大数据也罢，都是为了使 ...
2015-10-26大数据时代会保网互联网+助企业高效管理人力资源 21世纪企业发展最关键的因素是什么?有人说是人才，有人说是技术。准确来说，是人才和技术的完美结合。而在这样的时代契机中，会保网创新出击，用一流的专 ...
2015-10-26大数据时代财务工作渐入自由境界 “互联网+”时代，财务人员的工作方式已然发生了很大变化。 从最早的商业记录到最早的商用计算机，财会行业一直都是能够迅速掌握并利用新兴技术的那批人。他 ...
2015-10-26你需要知道的10个机器学习专家 机器学习是一个令人难以置信的广阔和丰富多彩的领域，涉及到了大量的应用。因此，标题写为“需要知道的10个机器学习专家”而且要去证明它这是具有非常大的挑战性。 ...
2015-10-26数据分析思想 现如今，大数据，数据科学家，商业智能，建模人员和无数其他形形色色的职业不断地向正在浏览媒体的人呐喊着。挑战时的振奋人心，诱人的前途和职业道路，与决策者亲密接触的可能性，“天才 ...
2015-10-26
教你如何看数据分析 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。之前跟一个之前在国 ...
2015-10-25市场调研和数据分析的方式和方法 一、产品经理为什么要做市场调研？调研的目的是什么？ 我们在做市场调研前，必须有一个自己的调研思路：我们要调研的对象，需要收集的数据，需要达到的效果 ...
2015-10-25数据分析的步骤有哪些 数据分析有极广泛的应用范围，这是一个扫盲贴。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的 ...
2015-10-25每个电子商务企业都应该分析的9种数据 要想在如今的电商大战中存活下来，每个创业者都需要做好每一件事情，从最基本的搜索引擎优化(SEO)到移动广告。而一些分析工具能够帮助你更好的了解企业的运营情况 ...
2015-10-25数据分析三个技巧:看趋势、看分布、看对比 数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计，数据整理是对源数据的初加工，是数据分析工作的前置 ...
2015-10-25
电子商务数据分析的五大思维 有人说，在电子商务的王国，谁拥有数据，谁就先人一步。很多淘宝的卖家认为，销售数据不过是用来看看店铺赚的钱数罢了。其实，只要你搞懂数据分析的方式，那么就能在销售数 ...
2015-10-25如果你也想当数据分析师 时下最热的莫过于大数据，这三个从诞生起，就有太多的光环套在脑袋上。随之而来的就是数据挖掘师，数据分析师，数据科学家…… 如果你也想当数据分析师，那么你也许该看看 ...
2015-10-25写给数据分析师的几点建议 几点想法，分享给刚入门的数据分析师，也跟经验丰富的数据分析师做下探讨。 1.数据是有立场的，立场决定解读 数据对于业务来讲，是KPI的衡量标杆，也是行动指南。 ...
2015-10-25关于大数据的九点思考：没有你想的那么神奇 大数据思考之一 任何一个网站的数据都是人们互联网行为数据的很小的一个子集，无论这个子集多么全面，分析多么深入，都是子集，不是全集。对于企 ...
2015-10-25
大数据临产业风口 如何解读数据资产商业价值 如今，大数据已不再停留于概念畅想阶段，对于大数据的认知与应用也越来越广泛深入，不管是政府还是企业都在加快行业建设与布局，资本市场的助推更是加速了这 ...
2015-10-25如何用商业思维分析用户行为数据 数据这么多，各类数据的表达不一样，具体应该如何处理?有人说：“产品初期，活动为辅，处理数据在于稳定。”有人说：“产品中期，活动为主，处理数据在于调控。”有人说 ...
2015-10-24MySQL 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 ...
2025-09-10CDA 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， ...
2025-09-05
