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 ...
2014-09-12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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