数据分析中常用的数据模型 一、抽样分析模型 建模方法 首先确定统计的时间段，暂定为15天；从数据库中随机抽取若干名用户作为分析样本建立分析模型，模型图中假定抽样人数为100人，15天内最高使用量 ...
2017-11-09
SPSS混合模型：线性混合模型 一、线性混合模型（分析-混合模型-线性） 1、概念：“线性混合模型”过程扩展了一般线性模型，因此允许数据表现出相关的和不恒定的变异性。因此，线性混合模型提供了不仅能够就 ...
2017-11-08
python数据结构之二叉树的统计与转换实例 这篇文章主要介绍了python数据结构之二叉树的统计与转换实例，例如统计二叉树的叶子、分支节点，以及二叉树的左右两树互换等,需要的朋友可以参考下 一、获取二叉树 ...
2017-11-08
Python利用前序和中序遍历结果重建二叉树的方法 本文实例讲述了Python利用前序和中序遍历结果重建二叉树的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 题目：输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出 ...
2017-11-08Python探索之创建二叉树 这篇文章主要介绍了Python探索之创建二叉树，Python的相关内容，小编是初窥门径。这里分享给大家一些简单知识，供需要的朋友参考。 问题 创建一个二叉树 二叉树有限多个节点的集合， ...
2017-11-08SPSS广义线性模型：广义估计方程 一、广义估计方程： 1、概念：广义估计方程过程对广义线性模型进行了扩展，以允许分析重复的测量或其他相关观察数据，例如聚类数据。 2、示例。公共卫生官员 ...
2017-11-08python中requests爬去网页内容出现乱码问题解决方法介绍 最近在学习python爬虫，使用requests的时候遇到了不少的问题，比如说在requests中如何使用cookies进行登录验证，这可以查看这篇文章。这篇要解决的问题 ...
2017-11-07
SPSS生存函数-Kaplan-Meier 一、Kaplan-Meier生存分析（分析-生存函数-Kaplan-Meier） 1、概念：在多数情况下，您都会希望考察两个事件之间的时间分布，比如雇用时长（员工从雇用到离开公司的时间 ...
2017-11-07SPSS对数线性模型：模型选择 一、模型选择对数线性分析（分析-对数线性模型-模型选择） 1、概念“模型选择对数线性分析”过程分析多阶交叉制表（列联表）。它使用成比例拟合的迭代算法将分层对数线 ...
2017-11-07理解Python中的类与实例 面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如Student类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自 ...
2017-11-07python正则表达式re之compile函数解析 这篇文章主要介绍了python正则表达式re之compile函数解析，介绍了其定义，匹配模式等相关内容，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。 re正则表达式模块还包括一些 ...
2017-11-07python里使用正则表达式的组嵌套实例详解 这篇文章主要介绍了python里使用正则表达式的组嵌套实例详解的相关资料,希望通过本文能帮助到大家，需要的朋友可以参考下 由于组本身是一个完整的正则表达式，所以可以 ...
2017-11-06
SPSS分析：Bootstrap 一、原理： 非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法，也称为自助法。其核心思想和基本步骤如下： 1、采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量 ...
2017-11-06
SPSS最优尺度：非线性典型相关性分析 一、非线性典型相关性分析（分析-降维-最优尺度） 1、概念：非线性典型相关性分析对应于使用最优尺度的分类典型相关性分析。此过程的目的是确定分类变量集相互 ...
2017-11-06
数据分析—问卷调查从模型到算法 每个人心中都有一个完美的另一半，如何去找到这个自己心中最认可的另一半，在慢慢人生旅途中，我们所经历过的事情，都在影响着我们的决定，影响着我们对另一半的选择，这将是 ...
2017-11-06
数据分析漏斗模型浅谈 学习数据分析的朋友应该都听过漏斗模型，但真正了解的可能并不多。因为它不仅仅是一个模型，更是一种可以普遍适用的方法论，或者说是一种思维方式。 今天主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗 ...
2017-11-06
SPSS分析：复杂样本 一、概念： 复杂样本在很多方面与简单随机样本不同。在简单随机样本中，各抽样单元是直接从整个总体中采用不放回方式以等概率(WOR)随机选择的。相比之下，给定的复杂样本具有以 ...
2017-11-05
SPSS最优尺度：分类回归 一、分类回归（分析-回归-最佳尺度） 1、概念：分类回归通过为类别指定数值来量化分类数据，从而生成转换后变量的最优线性回归方程。分类回归也用缩写词CATREG来表示（代表 ...
2017-11-05
最常用的四种大数据分析方法 本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。 当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员 ...
2017-11-05Python Nose框架编写测试用例方法 本文主要介绍nose框架编写自动化测试用例的方法。 2. Nose编写测试用例方法 nose会自动识别源文件，目录或包中的测试用例。 任何匹配testMatch正则表达式（默认为(?:^|[\\b_\\ ...
2017-11-05在数据工作的全流程中，数据清洗是最基础、最耗时，同时也是最关键的核心环节，无论后续是做常规数据分析、可视化报表，还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下，“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念，也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的全流程工作闭环中，统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带，更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中，分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键（如时间、地域、ID范围）分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域，同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比（YoY）聚焦“长期趋势”，通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域，流传着一句行业共识：“数据决定上限，特征决定下限”。对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值，在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案，解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域，高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进，垃圾结果出”，这是数据分析领域的黄金法则，更是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中，决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势，成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中，卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法，核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中，企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中，订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代，数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑，从数据仓库搭建（如维度表与事实表的设计）、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析（尤其是用户行为分析、业务指标分析）的实践中，维度表与事实表是两大核心组件，二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师开展一切工作的核心载体，而数据读取作为数据生命周期的关键环节，是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中，很多从业者会陷入一个核心误区：过度关注“当前数据的分析结果”，却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代，用户的每一次点击、浏览、停留、转化，都在传递着真实的需求信号。用户行为分析，本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业，量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA（Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中，随机森林作为集成学习的经典算法，凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势，成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中，“哪些特征对预测结果影响最大？”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息？”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12
