数据分析方法 营销方面的理论模型：4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等 管理方面的理论模型：PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等 PEST分析法：政治环境（Political）、经济环境(Ec ...
2014-11-02SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：方差成分分析 一、方差成分分析（数据分析-一般线性模型-方差分量估计） 1、概念：对于混合效应模型，“方差成分”过程估计每种随机效应对因变量方差的贡献。此过程 ...
2014-11-01方差分析一般线性模型 一、基本思想 方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。 二、应用 数据分析师在用方差分析主要用 ...
2014-11-01方差分析sas实现过程 方差分析两两比较 一、正态性检验 proc univariatenormal; class g; var x; run; 二、方差分析 1. 方差分析主要过程说明 ...
2014-11-01一、正态性检验 proc univariatenormal; class g; var x; run; 二、方差分析 1. 方差分析主要过程说明 1.1 ANOVA过程格式及使用说明 a. 过程格式 PRO ...
2014-11-01做数据分析时，应关注哪几个问题 1.你想解决的是什么问题? 对于数据分析师或数据工程师或者其它相关人员,找到一些新的应用或者好玩的东西实在太容易了,问题是这些东西是否与业务相关。鼓励他们去关注现 ...
2014-11-011.你想解决的是什么问题? 对于数据工程师或者其它相关人员,找到一些新的应用或者好玩的东西实在太容易了,问题是这些东西是否与业务相关。鼓励他们去关注现实存在的问题,实现小的创新和改进,一次只做一件事,等时 ...
2014-11-01实现挖掘大数据价值有哪些因素 很多公司都在探索如何挖掘大数据的价值，但有一类公司不得不擅长做这项工作，那就是：cda数据分析师或数据分析提供商。这些公司的商业模式决定了其必须能够有效、持续地提供 ...
2014-11-01企业应用大数据的5大经验 对于企业来说，\"数据分析师\"应用大数据有5大经验教训需要牢记。 1、 要赢得利益相关者的信任 \"数据分析师\"使用大数据正确的分析方法是业务而不是技术，在开始部署大数据应 ...
2014-11-01关于大数据的常见误解 我时常听创业者说自己的公司每天会生产/记录很多的数据，虽然他们暂时还没想明白怎么用这些数据，但把这些大数据都先存起来了。他们经常还说，通过这些大数据他们的产品/服务将得到很大的 ...
2014-10-3110大数据中心管理常见问题 管理一个庞大的计算系统并不是件容易的任务，但是通过更好的管理和适宜的规划能减少工作的繁琐和麻烦。虽然你可能无法实现期望中的尽善尽美，但你可以改变数据中心管理的方法。以下是 ...
2014-10-3110大最常见的数据库安全问题 数据库作为非常重要的存储工具，里面往往会存放着大量有价值或敏感信息， 这些信息包括金融财政、知识产权、企业数据等方方面面的内容。因此，数据库往往会成为黑客们的主要攻击对 ...
2014-10-31大数据可视化必须避免的三种常见错误 最近一段时间以来，围绕大数据可视化所展开的讨论可谓层出不穷——其话题之丰富、交锋之激烈甚至不亚于大数据技术本身。目前业界普遍认为可视化是最优秀的(或者说是惟一一 ...
2014-10-31大数据三个重要的技术问题 本文来自石勇，他是中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心常务副主任、中国科学院大学管理学院副院长；中国科学院“百人计划”获得者；第一位也是截至目前唯一一位获得多目标决策领 ...
2014-10-31大数据面试常见的77个问题 随着大数据概念的火热，数据分析师这一职位应时而出，那么成为数据分析师要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据分析师面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数 ...
2014-10-31如何用好“大数据”？ 经过2012年和2013年的铺垫、酝酿、诞生直到质疑、喧嚣、炒作，2014年，大数据正式地走下了神坛，深入到各个行业各个领域。通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享 ...
2014-10-31当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带 ...
2014-10-31
用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？ 说到数据分析，大家可能想的比较多的是SPSS、SAS、R、Matlab等，其实Excel里面自带的数据分析功能也可以完成这些专业统计软件有的数据分析工作，这其中包括： ...
2014-10-31数据分析师必需具备的10种分析思维 一、逻辑思维 数据分析师逻辑思维即明白价值链，明白各项数据中的关系; 该方法的关键在于明白其中的关系要求你对这项工作要了解、熟悉，要细致和慎密，要清楚充分性和 ...
2014-10-31
一小时了解数据挖掘④：商务智能原理解读の数据挖掘九大定律 马云在2012年网商大会上的演讲中说过：“假如我们数据分析师有了一个数据预报台，就像为企业装上了一个GPS和雷达，企业的出海将会更有把握。”。这 ...
2014-10-27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 ...
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