1、失败大数据项目的特征 根据在美国做了15年的大数据项目、产品研发和管理，以及其它一些相关的数据分析的工作经验，了解到的其它的做的比较成功的和失败的项目，跟大家做一个经验分享。基本上大数据项目 ...
2016-05-24
在数据分析和大数据蓬勃发展的过程中，人们的一切消费支付数据都将被拿来分析，由于很多个人隐私信息也与消费行为挂钩，支付数据的安全性越来越受到人们的重视。 移动支付正在蓬勃发展。不久前，三星和苹果已 ...
2016-05-23
如何对产品进行数据分析呢？或者说对我这样的一个数据分析小白来讲，该从何入手数据分析呢？思维方式决定行动结果。 第一要点：什么是数据分析？ 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行 ...
2016-05-22
1 数据分析前，我们需要思考 像一场战役的总指挥影响着整个战役的胜败一样，数据分析师的思想对于整体分析思路，甚至分析结果都有着关键性的作用。 2 分析问题和解决问题的思路 定义问题(重要步骤之一)： 1) ...
2016-05-20
数据分析在驱动管理和运营在公司运营中占据越来越重要的作用。 滴滴是成长非常迅速的公司之一，到目前为止可以说是中国做得最好的一个打车软件，现在已经不叫打车软件了，叫滴滴出行。 接下来就由滴滴的项目经 ...
2016-05-19
本文部分摘自CDA数据科学家训练营课程。 总结一下最后一节课的图表，也把自己用tableau做的报表及数据源和大家分享。先讲下大概的内容，方便大家上手~ 【数据源】 数据是某信用卡公司内6个团队的销售 ...
2016-05-12
先上一点纯(liu)干(shui)货(zhang)~经过两天的入门学习之后，今天老师先总结了“风控开门七件事”，即economicissues,额度使用，regulations, froud types, MIS, policy,new products. 然后让我们自己运用学 ...
2016-05-10
我今天分享的主题是一个数据分析师如何被滋养，思考我们如何从外界获得成长的资源，以及如何去培养自身成长的能力。 就我的经验而言，数据分析师还是分为四个阶段：助理数据分析师、初级数据分析师、中级数据分析 ...
2016-04-21
互联网的海量数据不可能靠人工一个个处理，只能依靠计算机批量处理。最初的做法是人为设定好一些规则，由机器来执行。但特征一多规则就很难制定，即使定下了规则也没法根据实际情况灵活变化。机器学习可以很好的解决 ...
2016-04-20
最近做用户画像，用到了KL散度，发现效果还是不错的，现跟大家分享一下，为了文章的易读性，不具体讲公式的计算，主要讲应用，不过公式也不复杂，具体可以看链接。（在后台回复关键词「KL」查看相对熵公式） 首先先 ...
2016-04-18
随着低成本红外传感器、无处不在的连接性以及海量数据的兴起，“物联网”必将改变世界。我们都曾听说，到2050年，数十亿美元和数十亿的物品将组成此大趋势，但这并未反映全部的情况。与“物”本身的问题相 ...
2016-04-15
感谢CDA给了我们这样一个交流的平台。借这次机会，和大家一起交流一下我心中的女数据分析师。 数据分析师发展会有几个层次，初级数据分析师，“表哥、表妹、表姐、表弟”，以统计工作为主。中级数据分析 ...
2016-04-13
先来一波养眼图~ 4月10日，全都是美女的「数你最美」数据分析沙龙在北京苏州街纳什空间圆满举办。现场不仅有美女养眼，还有强大的干货分享。 四位美女嘉宾在现场分享 ...
2016-04-12
概述 在真实的数据科学世界里，我们会有两个极端，一个是业务，一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析（Data Analysis），也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building)，也就是B型 ...
2016-04-10
创业公司数据培训课程会面向哪些人，有哪些不同的内容，怎么讲才有效果？ 以往的文章曾经提到创业公司数据落地的三板斧：数据理念的推广、数据价值的展示、文化制度的要求。 数据理念推广这部分有一个重要内容，就 ...
2016-04-07
前言：随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论的 ...
2016-04-06导 读 大数据是原材料，机器学习是原材料加工厂，而新一代人工智能服务则是工厂出炉的产品被消费在越来越多的日常生活中。 在Deepmind和AlphaGo获得的巨大成功吸引了全世界的目光的同时，新一代人工智能德比 ...
2016-04-03
前言： 「影响中国大数据产业进行100人」系列专访第二期，本系列内容由网加时代提供，中国首席数据官联盟授权CDA转载。更多精彩请持续关注~ 第二期专访人物：中国首席数据官联盟发起人鲁四海 鲁四海，中国首席数 ...
2016-03-31
本文由CDA作者库成员HarryZhu原创，并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。 了解详情请微信添加trasn863，或发送邮件至songpeiyang@pinggu.org 题图为美国尼米兹核动力航空母舰 介 绍 大数据 ...
2016-03-25
专家系统是典型的大数据和人工智能结合的计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量 ...
2016-03-24在数据驱动决策的时代，数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中，很多数据分析项目看似流程完整， ...
2026-01-15在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域，百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据，而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中，流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”，APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中，次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈，是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的业务实操中，“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代，用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”，还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代，“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据，往往存在 ...
2026-01-13在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心能力体系中，“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中，业务模型与数据模型是两大核心支撑体系：业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑，数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代，“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言，用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代，用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业，提前精准预测潜在流失用户， ...
2026-01-09在量化投资领域，多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子（如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作场景中，分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据，是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下，数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师，不仅是数据的“解读官”，更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中，统计制图是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析（PCA）的学习与实践中，“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中，成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07
