spss-数据抽取-拆分与合并 数据抽取也成为数据拆分，是指保留、抽取原数据表中某些字段、记录的部分信息，形成一个新字段、新纪录。分为：字段拆分和随机抽样两种方法。 一：字段拆分 如何提取“身份证号 ...
2017-10-20
SPSS统计:单因素方差分析与单变量方差分析 在spss统计分析中，方差分析在比较均值菜单和一般线性模型菜单中都可以做，单因素方差分析一般称为单因素Anova分析，单变量方差分析一般称为一般线性模型单变量分析。 ...
2017-10-19
SPSS统计分析案例:误差条图 条形图太常见了吧，随意打开一份数据分析报告，一定会看到条形图或者柱形图，信息传达的到位，直观明了。 ↑上面这个条图，竖条的高矮由平均值的大小决定，直观的展现了不同 ...
2017-10-19互联网之道，看电商的数据化管理方案 关于数据化管理。我们可以将该模块的数据工作分成两个部分，一是通过数据来辅助日常工作，让日常工作中的选择判断更加规范，这是用数据来做事的。另一个是通过数据来评价工 ...
2017-10-19python 生成不重复的随机数的代码 用的是筛选法,网上有解释,简单的说 就是先随机生成一串数字,之后用下标来判断这些数字有没有重复,重复的就筛去 代码如下: import random print \'N must >K else error ...
2017-10-19Python生成随机数的方法 如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处，下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系，希望你会有所收获，以下就是这 ...
2017-10-19Python合并字典键值并去除重复元素的实例 假设在python中有一字典如下： x={‘a\':\'1,2,3\', ‘b\':\'2,3,4\'} 需要合并为： x={‘c\':\'1,2,3,4\'} 需要做到三件事： 1. 将字符串转化为数值列表 ...
2017-10-19
数据化管理在餐饮业中的应用 一、为什么要重视数据化运营和管理？ “从经营到管理，管理方向需要数据灯塔” 餐饮市场和社会各业具有相似之处，也有很明确的本质不同。 1、首先，餐饮市 ...
2017-10-18
年薪50万的大数据分析师养成记 以下是一位在数据分析领域打滚了N年后的分析师写下的一些总结和体会大家可以借鉴学习！ 一、成为数据分析师有哪些要求？ 1、理论知识要宽泛，涉及数学、市场和技术。要 ...
2017-10-18
如何对业务场景做数据分析 企业的数据分析是个很复杂的工程，需要业务和分析技术两块知识。这里从业务的角度切入，谈谈如何对业务分析，文章参考帆软软件的零售业数据管理方案。 首先，企业的分析主要分为管 ...
2017-10-18信用卡年轻消费群体数据分析和洞察报告 信用卡年轻人群，是消费金融的主流人群，针对他们的数据分析和洞察让我们信贷业务决策更科学。 数据分析和洞察报告背景 为什么会做这样的报告？我们调研主流金融 ...
2017-10-184个关键，如何清晰的做好数据分析 数据分析就近几年看来，越来越有一种像通用技能发展的趋势，从生产、研发、市场、销售到运营，多多少会存在数据分析的需求。 关于数据分析，网络上有不少分析报告案例，但 ...
2017-10-18
数据工作的本质：从业务中来，到业务中去 数据工作就组成结构和流程来说还是比较简单的，因为这个工作本来就很年轻，分工还没有很细。总体来讲，我把数据工作看成相互连接的三部分：取数、理数、用数，这是一个 ...
2017-10-17
做运营必须掌握的四个数据分析思维 对于运营数据分析，我相信很多小伙伴会存在以下问题： 面对异常数据经常出现“好像做了什么？好像发生了什么？所以可能造成了影响”的主观臆测？ 面对数据报表，不知道 ...
2017-10-17
python通过post提交数据的方法 本文实例讲述了python通过post提交数据的方法。分享给大家供大家参考。 具体实现方法如下： # -*- coding: cp936 -*- import urllib2 import urllib def postHttp(name=N ...
2017-10-17Python中使用hashlib模块处理算法的教程 Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等。 什么是摘要算法呢？摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固 ...
2017-10-17
人群识别的常见错误，一种方法就可避免 一般说来，商家在进行决策时，尤其是在进行市场细分决策时，往往会看到这样的描述：某高端女性护肤品牌A的目标消费群体是一二线城市，年龄在30-40岁间，高消费档次的女性 ...
2017-10-16
最全的运营数据指标解读 数据分析涉及不同的业务领域，很多时候，业务的了解比数据技巧更重要。很多新人常问Python、SQL，但鲜有问业务，可后者才决定分析的成败。 业务的洞悉决定了数据分析师发展的上限， ...
2017-10-16
PyChar学习教程之自定义文件与代码模板详解 pycharm默认的【新建】文件，格式很不友好，那么就需要改一下文件模板。下面这篇文章主要给大家介绍了关于PyChar学习教程之自定义文件与代码模板的相关资料，文中通 ...
2017-10-16
关于推荐算法的一些思考 最近做了一个交叉销售的项目，梳理了一些关键点，分享如下，希望对大家有所启发 核心目标：在有限资源下，尽可能的提供高转化率的用户群，辅助业务增长 初步效果：商家ROI值为50 ...
2017-10-16主讲人简介 张冲，海归统计学硕士，CDA 认证数据分析师，前云南白药集团资深数据分析师，自媒体 Python 讲师，全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中，同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段，其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中，预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准，不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的，唯有通过有效的呈现方式，才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图（数据可视化）作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天，跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带，其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域，折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一，其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代，数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作，而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络（LSTM）作为循环神经网络（RNN）的重要改进模型，凭借其独特的门控机制（遗忘门、输入门、输出门），有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中，数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提，而异常值作为数据集中的“异类”，往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天，数据已渗透到各行各业的核心场景，成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析，作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中，数据处理是基础，图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中，p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标，其本质是在原假设（通常为“无效应”“无差异”）成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天，数据已成为企业生存发展的核心资产，企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而，大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库，成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中，卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎，更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”，越来越多的企业意识到，转型的核心并非技术的堆砌，而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中，数据透视表凭借高效的汇总、分组功能，成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中，“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中，用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”，内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天，企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产，而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中，数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待，认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01
