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在机器学习建模与数据分析实战中，特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代，数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能，而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力体系中，线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁，也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中，我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题：比如调研用户消费行为时，收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下，营销正从“广撒网”的经验主义，转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的全流程工作中，无论是前期的数据探索、影响因素排查，还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中，A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段，小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中，尤其是分类数据的分析场景里，卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念，很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中，多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时，添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具，Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建，成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作与认证考核中，分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23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
