四种类型的数据分析模式 在这篇博文中,我们聚焦于在数据科学领域所遇到的四种类型的数据分析模式:描述型、诊断型、预测型和指导型。 当我与刚涉足数据科学领域的年轻分析师们交谈时,通常,我会问他们认 ...
2017-11-22打破数据统一的七大原则 数据统一在数据分析领域里是个长期的挑战,从事数据分析的从业者希望在数据分析之前,来自不同实体的数据能够在同一个地方呈现出来。数据统一由七部分组成:1、获取数据 2、清洗数据 3 ...
2017-11-22关于大数据,你应该知道的75个专业术语(二) 这篇文章是上篇文章的延续,由于上篇反响热烈,我决定多介绍 50 个相关术语。下面来对上篇文章涵盖的术语做个简短的回顾:算法,分析,描述性分析,预处理分析, ...
2017-11-21关于大数据,你应该知道的75个专业术语(一) 如果你刚接触大数据,你可能会觉得这个领域很难以理解,无从下手。不过,你可以从下面这份包含了 25 个大数据术语的清单入手,那么我们开始吧。 算法(Algo ...
2017-11-21得益于AI,这五个行业岗位需求将呈现显著增长趋势 人工智能与人类工作是当下许多人津津乐道的一个话题,而讨论的重点大多是围绕在“未来人工智能会不会抢走我们的工作”这个方面。本文作者 Babak Hodjat 是人 ...
2017-11-21大数据要怎么用,12名创业者这样说 当下,大多数企业都明白大数据的作用。大数据——这个庞大甚至是有时是压倒性的信息包含了企业日常经营的过程:销售策略,营销邮件的打开率,网站点击量等等,利用好大数据也 ...
2017-11-21金融业步入大数据时代 金融大数据发展势头强劲 经过多年的发展与积累,金融领域已具备海量数据,正在步入大数据时代的初级阶段,因此金融大数据正受到银行、保险、证券企业的追捧。随着大数据技术的完善,大 ...
2017-11-21现阶段我国大数据共享面临的问题 国务院《促进大数据发展行动纲要》提到,推动政府信息系统和公共数据的互联共享,避免重复建设和数据打架,增强政府的公信力,促进社会信用体系建设。 大数据共享包括政府部 ...
2017-11-20大数据如何使用 对于普通人来说,大数据离我们的生活很远,但它的威力已无所不在:信用卡公司追踪客户信息,能迅速发现资金异动,并向持卡人发出警示;能源公司利用气象数据分析,可以轻松选定安装风轮机的理想 ...
2017-11-20大数据应用方向思考 一、 警惕大数据过热 1.1 过热产生盲目性 国内大数据的宣传早已过热,很多区县级政府也在考虑成立大数据局,政府对大数据热几乎没有抵抗力,企业没有紧跟就对了,在大数据高潮 ...
2017-11-20深度学习已成功应用于这三大领域 在本章中,我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实 ...
2017-11-20大数据、人工智能时代会计为何不会失业?数据价值得靠人挖掘 近年来,管理会计行业患上“焦虑症”的人似乎变得多了起来。在近日由上海国家会计学院举办的“大数据与管理会计创新”论坛上,一位观众现场表达了忧 ...
2017-11-20人力资源的大数据之道:霸道、王道、帝道 道”最早是由老子提出,“道可道,非常道;明可明,非常明”,其意就是要遵循自然规律。顾名思义,大数据之道,就是要找出大数据里面的规律。 当前,随着大数据 ...
2017-11-20使用数据进行决策时要避免3个陷阱 如今,数据不仅仅是营销领域的一个流行语。为了实现业务运作良好,企业需要关注如何改进,有效收集和分析数据。如果获得数据并使用它却没有促进改变,那么收集数据就没什么意 ...
2017-11-19大数据分析思路的4点心得 大数据分析能力对于一名产品经理来说是最基本的能力。 在面试的过程中,社招会有面试官会问你以往你负责的产品的相关数据,如何看待这些数据,如何通过这些数据来做接下来的产品优化; ...
2017-11-19工业大数据正用七大方式改变制造业 工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物,是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。对于制造业而言,了解行业大数据产生的背景,归纳行业大 ...
2017-11-19大数据正在改变企业决策的方式 数据是企业决策的核心。直到最近,大部分数据来自客户反馈和市场测试。然而,大数据的兴起造成了一种情况,即更多的企业可以基于预测分析而不是经验测试推出产品。因为这是一个不 ...
2017-11-19数据变成生产力的时代,终会到来 当今社会,数据已如空气和流水,无时不刻不围绕在我们周围,将我们包围。早上醒来,智能手环记录下了我们的睡眠时间和睡眠质量。吃完早餐,匆匆挤上上班的公交车或地铁,滴的一 ...
2017-11-19企业如何根据大数据重新思考促销策略 大多数人在家中,通过网络购买了一堆促销品,其中包括水杯,T恤,甚至日历。询问他们为什么购买这些物品,大多数人会对他们使用的物品表示强烈的偏好,这些都是浪费,甚至 ...
2017-11-19大数据、人工智能、机器人,有什么血缘关系 大数据、人工智能(AI)、机器人、算法、深度学习、物联网、传感器……,这些名词似乎每天都会看到或听到,当人们还搞不清楚是什么时,媒体已不断报导人类的工作将很 ...
2017-11-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08