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 ...
2015-07-25DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 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 ...
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