SPSS统计基础-单因素方差分析功能的使用 “单因素ANOVA”过程按照单因子变量（自变量）生成对定量因变量的单因素方差分析。方差分析用于检验数个均值相等的假设。这种方法是双样本t 检验的扩展。除了确定均值间 ...
2017-06-08
SQL语句基础 SQL是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。这次为大家讲述一些基本的，常用的SQL语句基本句法，这四个方面之间没有前后顺 ...
2017-06-08在云中部署SQL的五个技巧 对于许多组织来说，将应用程序迁移到云端可以容忍短暂的停机时间，因为会得到明确的好处。采用云计算看起来就像一个明智周全的投资，通常很容易找出成本理由。然而，人们关于如何在云 ...
2017-06-08
SQL注入攻防入门详解 这几天把sql注入的相关知识整理了下，希望大家多多提意见。（对于sql注入的攻防，我只用过简单拼接字符串的注入及参数化查询，可以说没什么好经验，为避免后知后觉的犯下大错，专门查看大 ...
2017-06-08
数据分析方法:非参数检验 对于分布形态未知的数据，常用处理方法如下： 判断数据序列的分布形态 以标准的正态分布形态为基准，检验数据序列与正态序列是否存在分布差异性，这里可以用单样本的K-S检验，如 ...
2017-06-07
通过数据挖掘组织营销潜力的三个重要途径 如今，所有的营销都是在数据的背后完成的。营销人员知道他们的决定和行动必须有原始数据支持的理由。每天在全球网络上产生大约2.5万亿字节的数据。它来自各种来源，如 ...
2017-06-07
R语言实现Xbar-R控制图 Xbar-R控制图在质量管理中主要用于对计量数据进行检测，以达到控制对象质量的目的。 虽然用Excel可以轻松实现控制图的操作，不过作为R软件初学者，我试着用仅有的一点R语言知识进行了 ...
2017-06-07
R语言绘图之页面布局 par()、layout()、split.screen()函数 1. par()函数的参数详解 函数par()可以用来设置或者获取图形参数，par()本身（括号中不写任何参数）返回当前的图形参数设置（一个list）；若要 ...
2017-06-07R语言中样本平衡的几种方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中 ...
2017-06-07
数据科学家与数据工程师 数据科学家和数据工程师的主要区别，可以用ETL和DAD的区别来解释。 ETL(提取/变换/载入)是数据工程师，还有数据架构师或数据库管理员(DBA)的职责。 DAD(发现/获取/提炼)是数据科 ...
2017-06-06
数据科学的七种常见错误丨转行，你适合数据科学吗 商业领域的数据科学家其实和侦探有着异曲同工之处，就是要去探索未知。不过在这过程中可能一不小心就会坠入“陷阱”，所以这就需要去了解和避免这些“陷阱”。 ...
2017-06-06
机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题 各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如推荐算法/数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入 ...
2017-06-06
Hadoop文件系统 Hadoop是用Java写的，本小节要深入探索Hadoop的FileSystem类，与Hadoop的某一文件系统进行交互的API。虽然主要关注的是HDFS的实例，即DistributedFileSystem，但总体来说，还是应该集成FileSyst ...
2017-06-06
从HadoopURL中读取数据 要从Hadoop文件系统中读取文件，最简单的方法是使用java.net.URL对象打开数据流，进而从中读取数据。具体格式如下。 InputStreamin=null; try{ in=new URL(“hdfs://host/path”).o ...
2017-06-06
如何使用Python处理Missing Data 现实世界的数据中常常包含缺失的数据。原因很多，比如观察结果没有记录，或数据损坏。处理缺失的数据很重要，因为许多机器学习算法不支持具有缺失值的数据库。 本教 ...
2017-06-05
Python机器学习实战：信用卡欺诈检测 故事背景：原始数据为个人交易记录，但是考虑数据本身的隐私性，已经对原始数据进行了类似PCA的处理，现在已经把特征数据提取好了，接下来的目的就是如何建立模型使得检测 ...
2017-06-05
SPSS统计分析案例：可视离散化 SPSS可视离散化 1、菜单操作：转换—可视离散化—弹出对话框； 2、可以看到这组年龄数据的总体分布情况，这个方法最大的优点在于，可以根据实际情况进行自定义分组，每个分 ...
2017-06-05
Python文本处理2个小案例（文本嗅探与关键词占比统计） 问题描述：有一些句子和一些关键词，现在想找出包含至少一个关键词的那些句子（文本嗅探），可以参考print(\'=\'*30)之前的代码。如果想进一步计算 ...
2017-06-05
SPSS分析技术：非线性回归；非线性回归与曲线直线化有哪些异同点及优劣势 本文介绍的非线性回归就是针对以上更为复杂的问题而提出的一个通用的模型框架，它采用迭代方法对用户设置的各种复杂曲线模型进行拟合， ...
2017-06-05
10个基于JavaScript的机器学习实例 随着人工智能技术的发展，机器学习越来越受到开发者们的关注，从而也导致了机器学习库如雨后春笋般的涌现出来，而且没有任何放缓的趋势。虽然，传统意义上 Python 已 ...
2017-06-05在回归分析的结果解读中，R方（决定系数）是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例，取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的指标体系中，“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分，而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”，电商平台的销售额会迎来爆发式增长；每逢冬季，北方的天然气消耗量会显著上升；每月的10号左右，工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入，企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等，这些 ...
2025-12-03在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却 ...
2025-12-02在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天，A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中，LSTM（长短期记忆网络）凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑：用 ...
2025-12-01引言：数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下，数据已成为企业决策的核心资产，而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常，常始于一堆“毫无章法”的数据点：电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中，“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段，理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工具包中，透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码，仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中，数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”，直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中，技术人员常面临一个选择：是一次性查询500条数据，还是分5次每次查询100条？这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言，表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表，都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中，热力图（Heat Map）是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低，让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中，业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色，从初级到高级，其职责边界、能 ...
2025-11-26
