CDA数据分析师自成立以来，秉持“真本事，新舒适”的理念，积累了数10年专业数据分析教学经验和自愿，汇集100+行业优质的师资和教学力量，培养了超过5万名优秀学员，打造了2万册CDA系列丛书畅行，举办了三届数据分 ...
2016-10-21大数据变现的9种商业模式，你走哪条 在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言，大数据的变现显 ...
2016-10-20
社区化营销与数据分析应匹配对应 整合营销中，社区化营销是非常专业的一个方式，我们发现社区化营销与数据分析必须要匹配对应，在数据分析与数据挖掘过程中，把用户分类，尽管用户量有限，但是经过分类与细化， ...
2016-10-20
大数据时代的网络分析，如何全盘挖掘大数据 我们生活在一个互联实体(entities)构成的复杂世界中。人类涉足的所有领域，从生物学到医学、经济学和气候科学，都充满了大规模数据集。 这些数据集将实体（entiti ...
2016-10-20细数大数据行业的四大误区 大数据这个词，恐怕是近两年IT界炒的最热的词汇之一了，各种论坛、会议，言必谈大数据，“大数据”这个词，在IT界已经成了某果一样的“街机”或者叫“街词”，不跟风说两句“大数据 ...
2016-10-20
作为一个专业的数据科学程序员需要具备些什么 我作为一个数据科学家的经历跟我在书本和博客上所读到的根本不一样。我曾读到过为数字超级新星公司工作的数据科学家，他们听上去像是英雄，可以写出自动化（近乎有 ...
2016-10-20大数据技能知多少 说起“大数据”一词，也是真正被吵够了。做个简单的统计也叫大数据，做个表格、画个图形出来，就叫大数据了。言谈间凡是不和“大数据”沾边，就感觉已经落伍了。其实，很多人除了知道简单的统 ...
2016-10-20
论大数据的十大局限 “忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，似乎在一夜之间，大数据就红遍了南北半球，，大数据被神化得无处不在，无所不包，无所不能。这里面有认识上的原因，也有故意忽悠的成份。笔者以为，越 ...
2016-10-20大数据时代的误区。大数据时代该注意什么 随着近几年大数据的兴起和发展，大数据在各行各业逐渐的被人们所认识。但是，很多人还是多大数据的这个概念认识的比较浅，没有去深入的了解大数据到底是什么。说的在说 ...
2016-10-19
微信运营该怎么用数据分析来驱动 本篇文章的目的是具体讲述具体是怎么利用数据来驱动运营，以橙子的亲身经历来作分享，希望对同行运营能够有所启发，本篇文章不再提供数据函数。都说公众号运营能学到很多，橙子 ...
2016-10-19
“数据泛滥”下的大数据分析报告该怎么写 大数据时代，各类信息爆炸式增长，如何做出一份好的数据分析报告？一个平庸的标题很可能导致非常出彩的内容被人冷落；而光有吸引人眼球的标题还不够，还需要有吸引人看 ...
2016-10-19大数据时代，我们该如何安放我们的隐私 万物互联，“万能”的大数据，让我们变得“无所不知”，却也让我们所有的资料信息“无处隐私”，甚至受到生命与财产的安全威胁。而我们当前所处互联网络中所面临的这种防 ...
2016-10-19
一文了解大数据风控应用场景 大数据风控能够过滤掉绝大多数带恶意欺诈目的人群，也能动态监控到没有欺诈意图，但实际还款能力和还款意愿出现波动的客户。即使出现违约和失联情况，大数据还能重新挖掘到借款人的 ...
2016-10-19
大数据在旅游行业中的应用和前景 随着大数据的应用热潮，在旅游行业也得到了业界的高度重视，大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判。如今的数据已经成为一种重要的战略资产，在未来的商 ...
2016-10-19大数据分析 ：利用向外扩展技术深入挖掘商业价值 大数据分析技术的价值在企业领域已经非常明确。充分利用良好信息的能力一直是摆在IT部门面前的重要难题与挑战。现在我们已经拥有了足以解决这一难题的工具，接 ...
2016-10-18
论大数据与电商的融合趋势 据悉，2016中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会由去年的“2015中国电子商务创新发展峰会”和“2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会”合并，其中“中国电 ...
2016-10-18
如何用大数据架构打造有价值的数据闭环 大数据被广泛而热烈地讨论着，数据本是一个样本的东西，但是科学技术让它变成了高大上的存在，改变着人们的生活生产方式。大数据可以告诉我们个人行为习惯，企业发展趋势 ...
2016-10-18
大数据时代，我们应该具有怎样的思维方式 在当今时代，最不缺乏的就是信息。信息消费了什么，这是很明显的：它消费的是信息接受者的注意力。信息越丰富，就会导致注意力越匮乏……当今，信息并不匮乏，匮乏的是 ...
2016-10-18
峰会介绍 今天，人工智能已逐步应用到我们的生活中，从智能家居到无人驾驶，从语音识别到情感陪护，未来人工智能的发展恐怕是我们无法想象的。究竟还有哪些领域会被人工智能所颠覆？人类会不会被人工智能所超 ...
2016-10-18大数据对企业重要性 如今不管是在学术界还是IT圈，人们一直都在讨论大数据，然而，大数据分析、大数据营销等等也才刚刚起步，为什么说大数据对我们很重要呢? 大数据到底有什么价值，为什么对我们很重要! ...
2016-10-18在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26
