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在神经网络模型搭建中，“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活，导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中，“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据， ...
2025-12-05在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力模型中，“指标计算”是基础技能，而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中，R方（决定系数）是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例，取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的指标体系中，“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分，而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”，电商平台的销售额会迎来爆发式增长；每逢冬季，北方的天然气消耗量会显著上升；每月的10号左右，工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入，企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等，这些 ...
2025-12-03在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却 ...
2025-12-02在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天，A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中，LSTM（长短期记忆网络）凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑：用 ...
2025-12-01引言：数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下，数据已成为企业决策的核心资产，而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常，常始于一堆“毫无章法”的数据点：电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中，“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段，理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工具包中，透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码，仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中，数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”，直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中，技术人员常面临一个选择：是一次性查询500条数据，还是分5次每次查询100条？这个问 ...
2025-11-27
