分析解读数据的真正目的是什么 在营销学中，市场的根本在于需求，需求由人而生。因此，我们不应该就数字而数字，就算法而算法，应该自始自终关注“人”，市场研究则更是如此。 有人也许会说，“人 ...
2015-10-15如何看数据分析 关于数据，有两种常见的情况。从腾讯出来的一个朋友曾告诉我“腾讯的数据太多，都不知道怎么看”，而另一个在创业公司工作的朋友告诉我“老板为了省开发资源，数据给的少得可怜”。这两 ...
2015-10-15大数据“掘金”最靠谱的五个领域 当代著名丹麦物理学家尼尔斯·玻尔(Niels Bohr)曾说：“预测是非常困难的，尤其是对未来的预测。”在科学技术瞬息万变的时代，亦是如此，今日的一个大胆预测，说不定就是 ...
2015-10-15大数据风控到底能不能拯救网络借贷 自2007年被引入中国，P2P行业在国内已经走过了八个年头。2013年，P2P行业正式进入爆发式发展阶段。与此同时，行业开始出现大面积的风险事件。据网贷之家数据显示，截 ...
2015-10-15大数据营销和互联网精准广告将爆发 2014年中国网络广告市场规模达到1540亿元，同比增长达到40.0%，预期到2018年达到3930亿元。而以技术驱动的大数据精准营销更是互联网广告的未来趋势，在国外，纳斯达克 ...
2015-10-15SAS学习笔记（2）：SAS语言构成 SAS语言程序由数据步和过程步组成。数据步用来生成数据集、计算、整理数据，过程步用来对数据进行分析、报告。SAS语言的基本单位是语句，每个SAS语句一般由一个关键字 ...
2015-10-14SAS学习笔记（1）：SAS基本概念 1. SAS数据集 SAS数据集(SAS Datasets)可以看作由若干行和若干列组成的表格，类似于一个矩阵，但各列可以取不同的类型值，比如整数值、浮点值、时间值、字符串、货 ...
2015-10-14
调研问卷中多选题的分析方法探讨 使用调研问卷的定量研究中，为了更全面地了解研究内容、更广泛地收集信息，经常会用到多选题，但由于多选题多指向性的特点，除了频数表和交叉表（只能与单选题做交叉） ...
2015-10-14
怎样合理地定义用户流失 流失用户与回访用户 流失用户的定义请参考“网站的活跃用户与流失用户”这篇文章，要解释怎么样合理地去定义用户流失时间段长度的问题，需要先介绍一个新的指标概念： ...
2015-10-14
数据分析带来移动应用产品精细化运营 根据移动应用数据分析公司 App Annie此前发布的调查报告显示，今年一季度全球移动应用市场仍然呈持续发展态势，苹果AppStore与Google Play两大应用商城在下载量 ...
2015-10-14三个大数据迷思与八个大数据实战密技 1.忘掉大数据吧！如果大数据已经成为大家用数据的常态了，你何必特别讲他出来呢？98年的时候互联网是一个流行语，现在还有人会说他是流行语吗？现在有很多电子商务 ...
2015-10-14大数据时代：要么去改变，要么被改变 告诉消费者“我懂你”，但“太懂你”会引起不适 过去15年中，我们不停地问这些问题：客户是谁，他们需要什么产品，需要什么样的价格?但是现在事情相反了，我 ...
2015-10-14中国的大数据该如何腾飞 大数据，首先意味着海量数据，并且彻底改变了数据利用的理念。分析所可能产生的全部数据成为可能，这必然使得人们改变过去沿用多时的抽样分析方法，而要善于快速乃至实时对海量 ...
2015-10-14抢占“大数据时代”先机 未来的医疗可能是这样的：“可穿戴设备”将收集到的人体生理数据传入云端进行分析处理，医生给出诊断或康复建议，甚至为个人定制健康全记录； 未来的教育可能是这样的 ...
2015-10-14
excel表格制作方法介绍 在日常工作中，我们经常要做各种各样的表格，有时用 Word 做表格，可大多时候，用 Word 做表格调整太麻烦，不如用电子表格Excel 快，容易调整。本教程为Excel 2003入门教程，详 ...
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Excel 2016內建Power BI工具 在新版Excel當中，最令人印象深刻的是，終於內建Power BI分析工具，並且提供更多強化功能。微軟在Excel 2010版開始提供Power BI增益集，到了2016版，能夠同時處理多個檔案 ...
2015-10-13回归分析的认识及简单运用 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，分为回归和多重回归分析 ...
2015-10-13如何区分数据科学家、数据工程师与数据分析师 与其他一些相关工程职位一样，数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师和数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。他们共同 ...
2015-10-13
基于R语言和SPSS的决策树算法介绍及应用 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见 ...
2015-10-13深度分析，大数据的八大趋势与创新 伴随着大数据技术与数据分析的发展趋势，拥有丰富数据的分析驱动型企业应运而生。下面我们来具体看下大数据技术与数据分析有哪些趋势和创新。文中，也用了一些IBM在 ...
2015-10-13PowerBI 累计曲线制作指南：从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中，“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据：用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中，函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下，我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师：引领商业数据分析体系构建，筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天，企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析 在机器学习领域，随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性，被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中，t 统计量是常用的重要指标，其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中，数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量：数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中，流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中，商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师：数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天，数据已成为企业核心资产，而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中，开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据：从业务需求到技术实现 在数据分析场景中，连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制：数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中，数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选：从基础语法到实战应用 在数据分析工作中，基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域：从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年，数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率：计算方法与实践意义 在游戏行业中，流水（即游戏收入）是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级：数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代，数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA（Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局：从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下，用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券：CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中，数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战：实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中，保持不同环境（如开发库与生产库、主库与从库）的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验：数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域，统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中，t 检验和卡 ...
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