基于大数据分析的异常检测方法及其思路实例 1 概述 随着人类社会信息化程度的不断深入，信息系统产生的数据也在呈几何级数增长。对这些数据的深入分析可以得到很多有价值的信息。由于数据量太大以及数据属性 ...
2017-11-05
统计学方法与数据分析学习笔记1 用于质量改进和再造工程的统计工具、技术和方法： 直方图 数值描述量（均值、标准差、比例等） 散点图 线图（在散点图中用线连接各点） 控制图：（样本均值 ...
2017-11-04
大数据和BI商业智能有何区别？有何相关 大数据 ≠BI商业智能，大数据也不是传统商业智能的简单升级。 1、大数据和BI两者的区别 BI(BusinessIntelligence)即商业智能，它是企业数据化管理的一整套的方案， ...
2017-11-04
结构思维—用结构化思考让数据分析到达问题的底层 对数据分析而言，不仅仅是直接回答问题，同时还需要针对问题，不断去探求，不断去深入。当探求问题的时候，可以用到图表可以用到统计，不过图表和统计的 ...
2017-11-04
如何搭建企业报表管理系统 进入21世纪信息化时代，我们的生活、工作都发生了极大的变化，企业的工作模式亦是如此，从前，领导想了解企业的经营情况都是通过手工制作的excel表格，而现在，众多企业 ...
2017-11-04
数据分析方法（一）：对比与对标 对比是数据分析最基本的方法，通过对比识别数据差异。但是对比有得失。在分析过程中，对比得当可获得精准结论，但对比分析也存在陷阱，比如某产品近期销售数据在下滑，想 ...
2017-11-04举例简单讲解Python中的数据存储模块shelve的用法 shelve类似于一个key-value数据库，可以很方便的用来保存Python的内存对象，其内部使用pickle来序列化数据，简单来说，使用者可以将一个列表、字典、或者用户 ...
2017-11-03
SPSS复杂样本：复杂样本统计过程 一、复杂样本频率（分析-复杂抽样-频率） “复杂样本频率”过程可以为所选变量生成频率表并显示单变量统计。您还可以按子组请求统计量，子组由一个或多个分类变量 ...
2017-11-03
大数据时代 | 数据分析方法及理论详解 1 数据分析前，我们需要思考 像一场战役的总指挥影响着整个战役的胜败一样，数据分析师的思想对于整体分析思路，甚至分析结果都有着关键性的作用。 2 分析问题和解 ...
2017-11-03单因素方差分析（aov）-R版本 R版本的方差分析 #做方差分析有三个假设，需要提前进行检验。1.每个处理效应和随机误差是可加的。2.正态独立性，检验误差应该是正态分布的。3.方差齐次性。水平间的方差应该相等 ...
2017-11-03
SPSS回归分析：两阶最小二乘法 一、两阶最小二乘法（分析-回归-两阶最小二乘法） 标准线性回归模型假设因变量中的误差与自变量不相关。如果不是这种情况（例如，变量间的关系是双向的），则使用普 ...
2017-11-02
SPSS分类分析：决策树 一、决策树（分析-分类-决策树） “决策树”过程创建基于树的分类模型。它将个案分为若干组，或根据自变量（预测变量）的值预测因变量（目标变量）的值。此过程为探索性和证 ...
2017-11-02SPSS数据准备：数据验证 一、数据准备： 随着计算系统能力的提高，对信息的需要成比例增长，导致收集的数据越来越多—出现更多的个案、更多的变量以及更多的数据输入错误。这些错误会损害作为数据 ...
2017-11-02SPSS时间序列：应用时间序列模型 一、应用时间序列模型（分析-预测-应用模型） “应用时间序列模型”过程从外部文件加载现有的时间序列模型，并将它们应用于活动数据集。使用此过程，可以在不重新 ...
2017-11-02
SPSS时间序列：拟合优度测量 SPSS时间序列：拟合优度测量 一、拟合优度测量 1、固定的R方.将模型的平稳部分与简单均值模型相比较的测量。当具有趋势或季节性模式时，该度量适用于普通R方。固 ...
2017-11-01
R语言中的方差分析 方差分析：当包含的因子是解释变量时，我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析，这种分析法称作方差分析（ANOVA）。 install.packages(c(\'multcomp\', \'gplots\', \'car\', \'HH ...
2017-11-01
方差分析：不同组间的差异真的显著吗 在数据分析中，按照具体维度将数据分组进行组间比较是十分常见的，例如在零售业态中，按照性别、城市、收入水平将消费者进行分组进行对比分析。看似简单，其实这其中经常伴 ...
2017-11-01SPSS时间序列：频谱分析 一、频谱分析（分析-预测-频谱分析） “频谱图”过程用于标识时间序列中的周期行为。它不需要分析一个时间点与下一个时间点之间的变异，只要按不同频率的周期性成分分析整 ...
2017-11-01
SPSS—方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）—多因素方差分析(无重复试验双因素) 当遇到两个因素同时影响结果的情况，需要检验是一个因素起作用，还是两个因素都起作用，或者两个因素的影响都不显著 场 ...
2017-10-31
单因素下的方差分析 在方差分析中，有三个基本的假设： (1) 正态假设。对于因素的每个水平，其观测值都是来自正态总体的随机样本； (2) 方差齐次假设。各个总体的方差相同； (3) 独立假设。 ...
2017-10-31在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 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 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17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
