一小时了解数据挖掘③：详解大数据挖掘の分类技术 数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面\"数据分析师\"主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的 ...
2014-10-27一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析 分类算法的应用 本节将为大家介绍数据挖掘中的分类算法在一些行业中的代表性应用。我们将算法应用分为表述问题和解决过程两个阶段，表述问题数据分 ...
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一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 简而言之，数据挖掘（Data Mining）是有组织有目的地收集数据，数据分析师通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。 ...
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一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤＆常用的聚类、决策树和CRISP-DM概念 数据挖掘有很多不同的实施方法，如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下，那只是数据分析，不是数据挖掘。本文主要讲解数据挖掘的基本规 ...
2014-10-27谁在做大数据营销？做什么？怎么做？ 1.谁在做大数据营销？ 大家都说自己在做大数据营销。 基于： 业务：和市场营销相关，因此政府机关单位数据不考虑。 体量：拥有足够多有价值的数据 ...
2014-10-09如何培养数据分析的能力？ 在这个大数据时代，我们如何培养数据分析能力，下面就介绍一下数据分析师是如何培养的？ 第一步：数据准备：（70%时间） 获取数据（爬虫，数据仓库） 验证数据 ...
2014-10-09大数据技术贴：构建一个有指导的数据挖掘模型 数据挖掘的目的，就是从数据中找到更多的优质用户。什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定 ...
2014-10-08大数据的前世今生-大数据特征与发展历程 大数据的定义与特征 大数据（big data）是这样的数据集合：数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。 作者认 ...
2014-10-08数据分析方法 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详 ...
2014-09-26数据分析师-数据分析师为何有专业要求 数据分析师对专业要求一般为：统计学，经济学，计量经济学，人口学，社会学，心理学，市场营销，企业管理。 在这些专业中，最主要的是有一个共性——统计。因此，对于 ...
2014-09-25数据分析师职责是什么 数据分析师职责是什么 数据分析师职责根据不同的级别来划分。目前国内数据分析行业发展不成熟，大多数的企业都没有规范的称呼及规定来明确划分。根据人大经济论坛CDA数据分析师项目中 ...
2014-09-25利用spss进行数据分析的主要步骤_数据分析 数据分析师利用SPSS进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤，但涉及的方面会相对较少。主要集中在以下几个阶段。 1．SPSS数据的准备阶段 在该阶段应按 ...
2014-09-20storm的基础介绍_数据分析_大数据 一、简要介绍 对于大数据的处理，在离线方面，Hadoop很完美地解决了，对于实时数据的处理则无能为力。 Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠地处理大量的数 ...
2014-09-20levelDB的简单使用_数据分析_大数据 一、简介 LevelDB是google开源的一个key-value存储引擎库，从版本1.2开始就能够支持billion级别的数据量了。LevelDB是单进程的服务，性能非常之高，在一台4个Q6600的CPU机 ...
2014-09-20数据的四大特征_大数据 我们总是在谈数据分析，数据分析什么的，那我们现在先不谈数据分析，我们先来谈谈数据分析的基础——数据。那么到底什么是数据，数据有什么特征呢？这个问题虽基础却重要。 这里我们 ...
2014-09-16一、Hadoop内置的数据类型 BooleanWritable:标准布尔型数值 ByteWritable:单字节数值 DoubleWritable:双字节数值 FloatWritable:浮点数 IntWritable:整型数 LongWritable:长整型数 Text:使用UTF8格式存储 ...
2014-09-12随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的 ...
2014-09-12我们现在很多网站在网页上设置某些大家关心的问题，然后让大家投票，这个方法在让大家发表一些对于公共关心的问题上可以产生参与感，但是却远不是科学调查。科学调查有三个基本的要求：一是确定调查的范围，在确 ...
2014-09-12记得前段时间再网上看到一条消息说据调查“全球人士一年内平均有96次性行为，其中，男性做爱的次数较女性较多，比例为103次比88次。”乍一看感觉有问题，为什么男性做爱次数比女性多？那多出来的15次男性做爱次数 ...
2014-09-12在数据分析时应当注意的几个问题_数据分析 数据分析师为了使数据分析的结果更为简洁、确切，这里有几个需要大家注意的问题： 1.数据分析师要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析方法对数据的要求很 ...
2014-09-12Python HTTP 请求工具对比：urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求（如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师：业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段，其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑：从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中，“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例：数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下，精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析：概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中，“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
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