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 ...
2015-10-13Excel 导入数据含缺失值？详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python（如 pandas 库）处理 Excel 数据时，“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验：差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域，假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师：掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据（以 “行 - 列” 存储的结构化数据，如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 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 ...
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