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在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11