让高管了解大数据分析(一)数据分析师 过去三十年,许多公司增设新的管理层以应对变幻莫测的商业环境。上世纪80年代中期,对于多数公司而言,首席财务官还是个陌生的职位。然而,伴随着价值管理以及 ...
2014-11-08
大数据安全分析“架构”_数据分析师 44%的大型企业(即拥有超过1000名员工的企业)认为其安全数据收集和分析是“大数据”应用，而另外44%认为其安全数据收集和分析将会在未来2年内成为“大数据” ...
2014-11-08网站分析WA与互联网数据分析挖据的区别_数据分析师 网站分析WA（web analysis）与互联网数据分析挖掘的区别。这个问题看上去的确比较纠缠不清，不是因为字面理解，而是因为在当前的互联网行业的具体实践。今天 ...
2014-11-07入门者该如何实施数据分析_数据分析师 分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。 ...
2014-11-07R语言 删除重复值_数据分析师 用R语言怎么删除数据中的重复值，最近手头下了一批数据，想要删除其中的重复值，比如： > data.set Ensembl.Gene.ID Gene.Biotype Chromosome.Name Gene.Start..bp. Gene.End..bp ...
2014-11-07R语言 base包-apply函数_数据分析师 pply {base} R Documentation R文档 Apply Functions Over Array Margins 对数组使用函数 Description描述 Returns a vector or array or list of values obtained by ap ...
2014-11-07R语言 我要如何开始R语言_数据分析师 我要如何开始R语言？ 很多时候，我们的老板跟我们说，这个东西你用R语言去算吧，Oh,My god！什么是R语言？我要怎么开始呢？ 其实回答这个问题很简单，首先，你只需要知 ...
2014-11-07用R语言求置信区间 用R语言求置信区间是很方便的，而且很灵活，至少我觉得比spss好多了。 如果你要求的只是95%的置信度的话，那么用一个很简单的命令就可以实现了 首先，输入da=c(你的数据，用英文逗号分 ...
2014-11-07大数据的经典论断_数据分析师 大数据的三个要点：随机让位全体；精确让位模糊；因果让位相关。因为数据存储成本的下降和分析能力的进步，我们可以逐渐摆脱抽样带来的局限性，而将所有的数据放在一起，发现以 ...
2014-11-07数据挖掘之七种常用的方法_数据分析师 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信 ...
2014-11-07谁说菜鸟不会数据分析（一）数据分析是什么？ 数据分析? 数据分析是指用适当的方法,对收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总,整理并消化,以求最大化的开发数据功能．发挥数据的作 ...
2014-11-07
数据分析方法：T检验和卡方检验 假设检验（HypothesisTesting），或者叫做显著性检验（SignificanceTesting）是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。其基本原理是先对总体的特征 ...
2014-11-07
数据分析电子商务B2C全流程_数据分析师 目前，绝大多数B2C的转化率都在1%以下，做的最好的也只能到3.5%左右（比如以卖图书为主的当当） 我想，所有的B2C都会关心三个问题：究竟那97%去了 ...
2014-11-06大数据分析与处理方法介绍_数据分析师 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对数据分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应 ...
2014-11-06数据分析基本思路及手法_数据分析师 数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法 ...
2014-11-06
电子商务如何做数据分析 消费者网上购物的平均时间，拿去年的6月跟今年的6月比较，从20分钟减少到了17分钟。另一方面，客户停留在网站上的时间减少的同时，多数电商的转化率只有0.5%左右。 在 ...
2014-11-06
可视化图表10个错误的表达方式，你犯了几个？ 数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来 ...
2014-11-06
数据分析和的市场调研方法和方式 产品经理，你对用户的需求了解多少呢？你知道用户想要什么样的产品吗？你想知道用户将会如何看待你的产品吗？你想知道你设计的产品在用户中的口碑如何吗？…… 是的。 ...
2014-11-06移动PM如何分析和挖掘数据 数据是一个产品每天都要盯着的东西，虽说数字也会撒谎，但是在产品设计中数据，常常作为辅助设计决策和与研发沟通的必不可少的东西之一。 1. 移动产品经理需要跟踪app的哪些数据 ...
2014-11-06不要迷信数据分析 数据分析是很多人推崇的产品需求制定方法，用数据说话已经渐渐变成产品经理的至理名言，但不能迷信数据，毕竟数据的真实性、客观性、全面性不好保证，而且，数据和人的大脑总是差一些“灵气 ...
2014-11-06在构建前向神经网络（Feedforward Neural Network，简称 FNN）时，“隐藏层数目设多少？每个隐藏层该放多少个神经元？” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是：Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中，“正态分布” 是许多统计方法（如 t 检验、方差分析、线性回归）的核心假设 —— 数据符合正态分布时，统计检验的 ...
2025-10-28箱线图（Box Plot）作为展示数据分布的核心统计图表，能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值，是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域，单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布，却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合，理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”，而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27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
