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 ...
2015-10-24PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power 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