R语言时间数据处理之lubridate包 在我们处理一些时间序列数据时，经常会碰到各种时间数据，比如“2016-03-03”。很多时候我们需要提取出其中的年、月、日甚至是小时、分、秒，从而可以方便的进行比较、筛选等操 ...
2017-05-08
R语言面向对象编程 面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法，当代码复杂度增加难以维护的时候，面向对象就会显得非常重要。我经历过Java和Javascript两种语言从面向过程到面向对象思路的改造，并感觉这种变 ...
2017-05-08
R语言入门—数据的输入 R语言是强大的数据统计分析软件，拥有数据分析、数据处理、数据可视化等功能，广泛适用于各行业的数据分析处理。在掌握R语言的基本功能之前，我们有必要掌握数据输入与导入的方法，以降 ...
2017-05-07
R语言数据可视化—仿网易数独圆环条形图 一个案例，告诉你如何灵活的运用ggplot2来制作花样繁多的信息图！ 虽然ggplot2的内置图层只有屈指可数的几十个，可是图表组合之后的可能性是无限的。 实际上还是 ...
2017-05-07
如何在R语言中使用Logistic回归模型 在实际应用中，Logistic模型主要有三大用途： 1）寻找危险因素，找到某些影响因变量的\"坏因素\"，一般可以通过优势比发现危险因素； 2）用于预测，可以预测某种情况 ...
2017-05-07
R语言玩数据:R语言和数据 R语言玩数据系列文章，就是告诉数据人用R语言进行数据分析工作，发现数据里面的知识，基于知识做出明智决策和创造商业价值。 本文介绍R语言和数据，解决一些基本的问题。 为什么 ...
2017-05-07
R语言天气可视化应用 在很多人看来，R语言还只是个玩具，完全不具备企业级应用的能力。说这些话的人，根本就不了解R语言，更不清楚如何做企业级应用开发。从我最早接触R语言时，就把R做为可视化引擎嵌入到了晒 ...
2017-05-07
R语言数据可视化之五种数据分布图制作 1.数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为：望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样;闻：仔细分析数据是否合理;问：针对前两步 ...
2017-05-07
数据挖掘方法之客户分类 客户分类是基于客户的属性特征所进行的有效性识别与差异化区分。客户分类以客户属性为基础的应用。客户分类通常依据客户的社会属性、行为属性和价值属性。 按客户对企业的价值来 ...
2017-05-06
异常检测的数据挖掘方法 我们正淹没在从世界范围内收集的海量的数据里，同时我们也渴求知识 异常事件发生相对较少 然而，一旦发生，它们的影响将会很戏剧性，并且通常具有负面影响 \"在草堆中找针 ...
2017-05-06
数据挖掘案例:基于 ReliefF和K-means算法的应用 数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘(DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴 ...
2017-05-06
【案例】数据挖掘与生活：算法分类和应用 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 一、数据挖掘的算法类型 一 ...
2017-05-06
数据挖掘案例—药物选择决策支持 针对病人的病情和体质情况，医生往往需要采用不同的用药。本案例通过数据挖掘，对医院积累的历史数据进行分析，确定病人选择何种药物对治疗疾病最为有效，并开发了相应的药物选 ...
2017-05-06
数据挖掘应用案例:RFM模型分析与客户细分 正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信 ...
2017-05-06
模式识别和机器学习、数据挖掘的区别与联系 （一）模式识别的诞生与人工智能 自动控制起始是从工业革命之后，人们就希望设计出减少人工干预，能自己进行调节(regulate)的机器，工程领域开始想出了根轨迹等等 ...
2017-05-05
如何通过数据挖掘手段分析网民的评价内容 近年来微博等用户自媒体的爆炸式增长，使得利用计算机挖掘网民意见不但变得可行，而且变得必须。这其中很重要的一项任务就是挖掘网民意见所讨论的对象，即评价对象。本 ...
2017-05-05
如何利用呼叫中心进行数据挖掘 什么是数据挖掘，是利用计算机储存运算能力及使用统计方法工具。现在的所有营销活动，我们学过营销的人知道我们想建立知名度，让客户满意我们的产品。从整个营销来看，可能是一 ...
2017-05-05
数学建模五大数据挖掘领域的经典算法 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率 ...
2017-05-05
商业数据挖掘的13种应用场景和主题,你懂几个 数据挖掘涉及到公司运营的方方面面，这包括对企业部门经营情况的评估、内部员工的管理、生产流程的监管、产品结构优化与新产品开发、财务成本优化、市场结构的分析 ...
2017-05-05
基于数据挖掘的航空公司客户价值分析 数据挖掘有三大步骤 第一数据筹备，第二数据挖掘，第三结果表达和解释。数据筹备包含数据集成，数据选择，目标数据预处理。数据挖掘主要是对预处理后的数据进行挖掘。结 ...
2017-05-05CDA数据分析师 出品 作者：李诗怡 1. 用户标签体系 定义： 通过一系列高度精炼的特征标识，对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库，广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展，数据已成为核心生产要素，各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道，但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时，却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中，大部分业务数据并非持续平稳变化，而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象， ...
2026-09-23在统计学与数据分析中，研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能，认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL，但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询，但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者：李诗怡 1. 金字塔原理 定义： 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点，中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作，数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图，箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表，但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中，日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中，增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标，主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标，而是陷入“指标失控”：仪表盘上堆满实时跳动的数据，却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者：李诗怡 STP模型（营销战略三步法） 定义： 现代营销战略核心框架，通过市场细分（S）、目标市场选择（ ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中，主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验（AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标，缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子，指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代，流量红利逐步消退，粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中，图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度，能够从 ...
2026-09-17
