R+SQLServer的大数据管理 在学习和使用R语言的过程中，在数据文件的选择方面，由于csv文件在各大数据库软件以及统计分析软件都有很好的兼容性，所以一直被广泛地用作数据储存传输。笔者最近手头上有一个10多G的 ...
2017-06-04
SAS—HASH对象的应用 HASH table原理 先介绍下hash的原理吧。hash table其实就是散列表，也叫哈希表，根据关Key-value键值对而直接进行访问的数据结构。它通过把key-value映射到表中一个位置来访问记录，不 ...
2017-06-04
sas信用评分之第二步变量筛选 今天介绍变量初步选择。这部分的内容我就只介绍information –value，我这次做的模型用的逻辑回归，后面会更新以基尼系数或者信息熵基础的筛选变量，期待我把。 Iv值的介绍你们 ...
2017-06-04
主成分分析在SPSS中的应用 一、引言 主成分分析的背景是研究中经常会遇到多指标的问题，这些指标间往往存在一定的相关，直接纳入分析不仅复杂，变量间难以取舍，而且可能因多元共线性而无法得出正确结论。主成 ...
2017-06-04如何利用SPSS产生随机数字表 在医学研究中,科研工作者常常需要把研究对象进行随机分组,实现不同处理因素实验顺序的随机化或在总体中随机抽取部分样本作为研究。以上问题均涉及到统计学中随机化的问题,其目的主 ...
2017-06-04Python标准库的学习准备 Python标准库是Python强大的动力所在，我们已经在前文中有所介绍。由于标准库所涉及的应用很广，所以需要学习一定的背景知识。 硬件原理 这一部份需要了解内存，CPU，磁盘存储以 ...
2017-06-04
如何写出高性能SQL语句 1、 首先要搞明白什么叫执行计划？ 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万 ...
2017-06-03
SQL优化经验总结34条 我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！ （1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： ORACLE 的解 ...
2017-06-03
spss中syntax经典程序 spss中compute生成随机数： INPUT PROGRAM. - LOOP #I=1 TO 1000. - COMPUTE Uniform_Distribution = UNIFORM(100). - COMPUTE Normal_Distribution = RV.NORMAL(50,25). - COMPUTE Po ...
2017-06-03
spss中table容易被忽视的技巧 1、变量的类型： 注：想要变类型的话，直接用左键点变量，然后点右键（选择你想要的类型点左键） 2、output的数据形式设置，菜单操作见：（format是数据形式，Decimal ...
2017-06-03SPSS把一个数据样本随机分为两部分 1、打开SPSS数据文件。 2、选择DATA>SELECT CASES，打开“Select Cases”对话框 3.选择“Random sample of cases”, 单击“Sample”按钮，打开“Select Ca ...
2017-06-03
R语言-选择“最佳”的回归模型 尝试获取一个回归方程时，实际上你就面对着从众多可能的模型中做选择的问题。是不是所有的变量都要包括？抑或去掉那个对预测贡献不显著的变量？还是需要添加多项式项和/或交互项 ...
2017-06-03
SPSS能做Cochran-Armitage趋势检验吗 Cochran-Armitage (CA) 趋势检验是一种用于分析1个二分类变量和1个有序分类变量关联性的统计方法，由Cochran和Armtiage创建和完善。线性趋势检验中最常用的一种方法就是Coc ...
2017-06-02
R语言学习之向量—启航 通过前面几篇，相信就算是新手也对R语言的历史，R运行环境有了大概的了解。下面就R语言特殊的赋值符号与基本数据元素——向量做简要概述。 1、赋值符号 相信大家学过的编程语言中，赋值 ...
2017-06-02
如何用SPSS做ROC曲线分析 一、ROC曲线的概念 受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是以真阳性率（灵敏度）为 ...
2017-06-02
七个你现在就该学习Python的理由 实际上这要看你怎么看待它，生命线长本身就是件好事，说明它稳定且可靠。如果你是像其他许多人一样都是从 Java、C 或者 Perl 开始进入职业生涯的，那么学习Python的曲线基本上 ...
2017-06-02R语言-基本数据管理合作 在开始数据分析之前，我们有必要按照自身对数据的需求，对数据管理。数据管理是数据分析工作的前提，只有保障数据合理、可靠、有效的获取，才能使得后续对数据的处理工作顺利开展。以下 ...
2017-06-02
R语言-数据的重构和整合 在数据初步处理过程中，我们时常遇到这样的问题，就是数据包含我们所要的信息，格式却与我们预期的样式不符。我们可能需要在原有数据的基础上进行处理，增加变量的个数或者对数据框进行 ...
2017-06-02
【SAS宏】使用WOE和IV实现风险因素筛选 在信用风险评估领域，信用评分卡模型在国内外都是一种非常成熟的预测模型，无论是使用传统的Logistic回归建模乃至一些使用Neural networks算法建模，变量筛选都是整个建 ...
2017-06-01
SAS数据集中重复数据的处理方法 在使用SAS在处理数据的时候，经常会遇到或产生一些重复数据，有些重复数据是我们需要的，而有的则是多余的。下面讲到的内容就是筛选/排除某一数据集里重复数据以及去重的几种常 ...
2017-06-01在数字化市场调研体系中，大数据与小数据是两类核心调研数据形态，分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具，凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势，被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率，但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中，季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中，传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式，逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率，但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一，常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务：“我们平台的注册用户已经突破1000万了，想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中，随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言，核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作，支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法，却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上，80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析？ 当下，我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录，更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年，三年进行一次年审，主要考察CDA持证人的职业发展情况；学历、工作单位及职业变更情况；继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中，平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标，广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”，却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手，不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中，从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑：究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标，还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中，大多数人最关注的是“用什么统计方法”：是做T检验、方差分析、卡方检验， ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询，但当面对一张上万行的销售明细表，要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31
