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 ...
2017-05-05在Python开发中，HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中，“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定，工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控，基金 ...
2025-12-12在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力矩阵中，数据查询语言（SQL）是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题，以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A，覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中，柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用，而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中，我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在，还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中，“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活，导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中，“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据， ...
2025-12-05在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力模型中，“指标计算”是基础技能，而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05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
