开发者必须知道的15种数据分析指标_数据分析师考试 游戏的数据分析指标是一套非常复杂的系统,最简单的有下载量、评分、DAU这些;再复杂一些,有ARPU、ARPPU和DAU/MAU……更复杂的还有细分市场表现分析、 ...
2015-07-27探讨电商网站广告渠道选择与相关数据的分析 对于电商网站来说,其实除了内部的上海网站建设与管理成本之外,推广成本也是非常的高的,根据商品的利润与推广成本的比价,很多电商运营者不惜投入巨资在一 ...
2015-07-27如何写好一份数据分析报告_数据分析师考试 先说说写一份好的数据分析报告的重要性,很简单,因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果,是评定一个产品、一个运营事件的定性结论,很可能是产品决策的 ...
2015-07-27大数据给健康产业带来哪些变革_数据分析师考试 大数据能够更加科学地论证药物使用的效果,为医疗政策指导方向。 2012年,李兰娟曾经带领团队做了一个跟乙肝传染率相关的课题,采集了浙江1000 ...
2015-07-27异质性和共性是大数据两大挑战_数据时分析师考试 什么是大数据?大数据究竟能做什么?大数据时代的机会与挑战分别是什么? 如今面对无处不在的大数据,却很少有人可以清楚地回答出以上这三个 ...
2015-07-27数据挖掘150道试题 测测你的专业能力过关吗 大数据技术Hadoop面试题,看看你能答对多少?答案在后面 单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类 ...
2015-07-26如何通过用数据挖掘技术来分析Web网站日志_数据分析师考试 收集web日志的目的 Web日志挖掘是指采用数据挖掘技术,对站点用户访问Web服务器过程中产生的日志数据进行分析处理,从而发现Web用户的访问模式 ...
2015-07-26大数据时代下传统数据中心发展的思考_数据分析师考试 大数据的核心价值在于从海量的复杂数据中挖掘出有价值的信息,通过大数据技术进行更快地分析、更准确地预测,发掘出新的业务模式,创造新的商业发展机 ...
2015-07-26大数据为信息安全赋予新的逻辑思维_数据分析师考试 信息工业技术的发展,催生了梦想的诞生与实现。一直以来,人类都希望机器能够具有人类智慧高效地完成工作,而这样的愿望,今天已经延伸至信息安全。 什么 ...
2015-07-26教你如何合理有效地选择数据挖掘工具_数据分析师考试 数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的信息技术引起了国内外学术界和产业界的广泛关注,它在商业方面的成功应用使得软件开发商不断开发新的数据挖掘 ...
2015-07-26大数据:一场骗局还是一次新的商业变革_数据分析师考试 大数据会是一场概念的骗局么?近期这样的讨论在网上随着大数据的话题而不断涌现出来。其实大数据并不是一项全新的技术,它的本质表现在数据的形态更 ...
2015-07-26面对大数据OLAP分析的一些问题_数据分析师考试 OLAP分析需要进行大量的数据分组和表间关联,而这些显然不是NoSQL和传统数据库的强项,往往必须使用特定的针对BI优化的数据库。 比如绝大多数针对BI优化的 ...
2015-07-26寻找发展方向 数据分析的5大技术走向_数据分析师考试 随着分析技术在BI领域重要性的不断提升,厂商们围绕分析技术的竞争也在逐渐升温。 分析技术正在不断地成熟之中。随着商业智能(BI)软件成本在IT预算 ...
2015-07-26为什么要做数据分析师_数据分析师考试 在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据,比如客户交易数据等等),据说到2020年,全球每年产生的数据量达到3500万亿 ...
2015-07-25优秀的数据产品经理需要掌握哪些技能_数据分析师考试 一、如何做一个好的数据产品经理? PD(指产品经理,下同)本身就是在做牛做马,关系圈异常复杂。数据PD也不例外。而且打交道的人更多。以下是我用 ...
2015-07-25用户时代,不得不看的10个大数据使用方法_数据分析师考试 这是个大数据的时代,大数据的价值被一层层地挖掘着,大数据的应用扩展到生活的方方面面。同时,这也是个用户的时代,“顾客至上”的理念被人们 ...
2015-07-25SPSS如何对数据进行对数转换_数据分析师考试 Transform→compute variables 右侧function group里面有Arithmetic函数,选择里面的对数转换函数就OK! ...
2015-07-25SPSS软件中三种分类方法_数据分析师考试 1.K-均值分析(K-means Cluster) a.需要事先给定要分成几类 b.然后选择几个中心点,分成了几类就选几个中心点,SPSS软件可以自动选择 c.按照和这几个中心 ...
2015-07-25用SPSS做中介效应的具体步骤,结果分析详解 用SPSS做中介效应的具体步骤,结果分析详解(一点心得) 一共三个步骤。其中,X为自变量,Y为因变量,M为中介变量。 第一步:X对M做回归。SPSS操作步骤:Analyze ...
2015-07-25广义线性模型_数据分析师考试 广义线性模型是线性模型的扩展,其特点是不强行改变数据的自然度量,数据可以具有非线性和非恒定方差结构[59],主要是通过联结函数g()(link function),建立响应变量Y的数学期 ...
2015-07-25CDA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数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 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。 ...
2025-08-14