产品运营数据分析—SPSS数据分组案例_数据分析师考试 当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做 ...
2015-05-27
多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作_数据分析师考试 多重应答（Multiple Response），又称多选题，是市场调查研究中十分常见的数据形式。多重应答数据本质上属于分类数据，但由于各选项均是对同一个 ...
2015-05-27大数据：民航业待挖掘的金矿 变现潜力巨大_数据分析师 世界已全面进入大数据时代，大数据正在深刻改变着你和我的未来。大数据的发展从规模、活性、运用能力等方面都体现了国家的竞争力，美国政府把大数 ...
2015-05-27挖掘大数据时代的商业模式是当务之急_数据分析师考试 站在小米的角度，我们充分感受到了大数据的浪潮正扑面而来。 为什么呢？因为小米的主业是做智能手机，今天的手机不是单纯的通讯工具，它 ...
2015-05-27如何做好大数据时代“加减法”_数据分析师考试 互联网要“+”，信息泄露要“-”。26日在贵阳举行的国际大数据产业博览会上，信息安全话题成为产业发展之外的一大话题。 大数据是继云计算、物 ...
2015-05-27大数据风控的边界——数据分析师培训 时下的互联网金融行业，大数据风控绝对是热门关键词中的大热门。 尤其是对其中风险系数更具弹性、政策上亦处于灰色地带的P2P网贷来说，时髦的大数据风控 ...
2015-05-27大数据成为电商打假利器_数据分析师考试 消除信息不对称、建设信用制度、简化透明渠道、降低鉴定成本……以上这些，都是国内电子商务平台常用的打假手段。而通过分析可以发现，这些措施或多或少地都和 ...
2015-05-275~10年内互联网大数据人才奇缺_数据分析师培训 互联网金融正在以每年3~5倍的速度在增长，未来5~10年内将继续高速发展，和大数据相关的人才缺口因此极大。与此同时，各行各业都在朝大数据时代迈进，相关 ...
2015-05-27互联网大佬共探大数据发展_数据分析师 2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会，将于5月26日至29日在贵阳举行，包括马云、郭台铭、刘强东、周鸿祎等互联网大佬将出席峰会。本届“数博会 ...
2015-05-26限制你眼界的不是算法，而是你自己 现代人已经习惯通过社交网站来获取各类新闻信息。与传统媒体“你给什么我看什么”的信息获取方式不同，网络媒体为用户提供了更大的自由度，让他们可以选择自己想看的 ...
2015-05-26
中国超算领头应对全球“最大数据”挑战 5月20日，“SKA科学数据处理研讨会”在京举行。会议针对全球最大天文学国际合作项目——平方公里阵列射电望远镜（SKA）的科学计算平台进行了深入探讨，以期 ...
2015-05-26基于大数据的客户关系管理_数据分析师培训 利率市场化改革、宏观经济新常态、互联网金融和大数据时代的来临正从经营环境和商业模式两个维度彻底颠覆着商业银行赖以生存发展的生态环境。可以预期，内外部 ...
2015-05-26客户数据分析：知道的太多也不是好事_数据分析师培训 数据被称为21世纪的石油，其中客户数据又是数据中最为重要的。大数据中与客户数据有关的，包括社交媒体数据、电子邮件、调查、客户服务数据等，很 ...
2015-05-26深度解析大数据在公安领域的应用_数据分析师培训 近一两年，大数据开始在公安等行业领域得到普及应用，除了行业自身的特殊要求外，大数据也带动了相关行业的需求发展。未来，基于大数据的行业应用会变得 ...
2015-05-26当HR遇上大数据_数据分析师培训 一、人力资源管理的本土实践与挑战 “天下之物莫不有理，惟于理有未穷，故其知有不尽也。” 中国企业在改革开放一路坎坷走过三十多年的历程，在企业管理方面 ...
2015-05-26
2015 大数据时代 企业利润增长创新模式 2014年12月中央经济工作会议指出：2015年是全面深化改革的关键之年，也是全面完成“十二五”规划的收官之年，为制定“十三五”规划做好准备! ...
2015-05-26\"大数据\"时代让隐私无所遁形 传统媒体应担更多社会责任 互联网上，新浪微博用户每天的发博量超过1亿条；百度大约要处理数十亿次搜索请求；淘宝网的交易更是达到数千万笔。因此2013年又被称为大数据元 ...
2015-05-2612招高端技巧 让你成为word高手_数据分析师培训 一、运用“编辑--选择性粘贴”功能，方便编辑复制文本资料 我们有时在有关软件界面中复制有关选区后，在Word中采用“粘贴”，往往会将原有的格式复制过 ...
2015-05-25三个你在书中无法学到的数据分析知识_数据分析师 在大数据特别热门的今天，出现了各种培训课程。但我发现这些课程的重点都放在算法的学习上。如何理解logistic回归或深度学习的确很酷，但一旦你开始处理 ...
2015-05-25测试：你是否具备企业的数据挖掘能力_数据分析师 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问题？ A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 ...
2015-05-25在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09
