数据需求分析：挖掘最根本的欲望 1、一切源于欲望 1.1欲望！何为欲望？ 心理学上对欲望的解释是由人的本性产生的想达到某种目的的要求。在这个定义里有两个关键词：本性、目的。它指出了欲望的源头，是由人的本 ...
2018-07-12实现潜在大数据交付的七个步骤 大数据趋势代表了不断变化的处理大量数据的需求，需要新的技术解决方案，而不一定是老一代的数据库处理方式。那么，企业开始与大数据打交道时需要考虑哪些因素呢？ 首先，他们需 ...
2018-07-12
大数据—商业价值实现的最佳捷径 电子商务、社交媒体、移动互联网、物联网的兴起极大地改变了人们生活与工作的方式，它们给世界带来巨大变化的同时，也让一个大数据时代真正地到来。与传统数据相比，大数据主要 ...
2018-07-11
大数据营销有漏洞，我来说一下新思路 一、关于大数据 近几年在工作和生活上很多人喜欢和我讨论大数据的话题。小伙伴们都觉得我们看大数据就好像得了集体老花眼一样：远看很清晰，凑近看却反而越来越模糊，不 ...
2018-07-11基于数据挖掘的客户流失分析案例 客户挽留在很多行业都是一个备受关注的问题，比如电信、银行、保险、零售等。要做客户挽留就需要对客户流失进行预警、客户流失原因分析、客户满意度或忠诚度研究、客户生命周期 ...
2018-07-10
如何成为合格的数据分析师 近些年的大数据热度一浪高过一浪，可以说大数据时代已经来临。越来越多的企业意识到数据分析师的重要性，很多人也开始投身于这个行业。从庞大的数据中挖掘出有价值的信息，分析出未来 ...
2018-07-10如何提高数据质量 大数据时代带来了海量、多样、非结构化的数据，我们得以进行更加广泛且深入的分析，但这必须建立在高质量的数据上才有意义。本期以企业级的视角，介绍数据质量的评价、提升与监控。 大数据 ...
2018-07-09
大数据时代下的迁移学习 迁移学习不是机器学习的一个模型或技术，它是机器学习中的一种“设计方法论”，还有一些其他的设方法论，比如说主动学习。 本文是AI科技大本营编译的迁移学习系列的第一篇文章。第二 ...
2018-07-08大数据：存储技术必须跟上 “大数据” 通常指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集，亦指那些在传统基础设施中长期保存的数据。这里的“大”有几层含义，它可以形容组织的大小，而更重要的是，它界 ...
2018-07-08
大数据的特点及应对策略 大数据的主要特点 要理解大数据这一概念，首先要从“大”入手，“大”是指数据规模，大数据一般指在10TB（1TB=1024GB）规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特 ...
2018-07-08企业想要成功布局大数据的七大关键步骤 在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日，大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备，那么，该怎么做才能成功去布局? 最近，电 ...
2018-07-07大数据如何改变大商业 彼得兰卡教授在以下的问答中，探讨了在公司策略的制定和实施、公司文化的建立和营销等环节如何应用大数据。 问：您在协助制定企业战略领域拥有丰富的专业经验。可以谈谈在该领域是如何 ...
2018-07-07大数据这样建设 数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进，也就是说“针对正确的人，在正确的时间，获得正确的信息”，从这个意义来说，它已经超越了技术本身，是更为接近业务层面的实时分析 ...
2018-07-06大数据时代，电商该如何用数据创造价值 从去年起，大数据（big data）一词越来越多地被提及。在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉，有人认为“大数据”时代已经降 ...
2018-07-06四大原则 把握“大数据”机遇 岁末年初，尽管各种各样的关键词不断出现在国内国外有关商业、技术趋势预测的文章中， “大数据”却无一例外地受到关注。企业已经在努力学习通过利用大规模采集及分析数据来制定战 ...
2018-07-05大思维促大数据战略 你一定知道，所有的数字都是数据。如今的硬件和软件已不能应对以如此高速产生的形式多样的海量数据。大数据变得如此复杂，其变化如此迅速，传统的数据工具已难以对之进行处理、存储、分析和 ...
2018-07-05
挖掘大数据价值的正确姿势 如何在海量的数据中结合业务形态去挖掘数据价值，这是大数据的重中之重。 如果要找未来商业的代名词，“大数据”无疑是其中一枚。 资本市场和企业早就开始“押注”在这 ...
2018-07-04
数据科学中的陷阱：变量的数学运算合理吗 数据科学中有各种各样的模型，有的听起来很简单，比如线性回归;有点呢，听起来就很吓人，比如深度学习。但是不管什么样的模型，从本质上来讲，模型都是对训练数据做数 ...
2018-07-04大数据构建网络营销洞察力 互联网的普及推动了大数据的发展。事实上，可以说，互联网就是数据——无论是各种应用，还是各种业务，其背后都是数据。而对于营销这一原本就属于数据驱动的领域，“数据为王”带来的 ...
2018-07-03这两年在大数据行业中的工作总结 今天呢，主要回顾这两年来，在大数据行业公司从事大数据类的前端开发的工作。最近刚刚换了一份工作，把我的经验稍作总结分享给大家，有什么建议大家在评论区踊跃。 谢谢。 ...
2018-07-03在数据分析、机器学习的实操场景中，聚类分析与主成分分析（PCA）是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中，K-Means算法因其简单高效、易落地的特点，成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下，数据已成为企业核心竞争力，“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA（Certified Data Analyst） ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52：业务数据分析基础考点53：输入和资源需求考点54：业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43：战略数据分析基础考点44：表格结构数据的使用考点45：输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27：商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28：战略视角考点29： ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7：基础范式的核心逻辑（本体论与流程化）考点8：分类分析（本体论核心应用）考 ...
2026-02-18第一章：数据分析思维考点1：UVCA时代的特点考点2：数据分析背后的逻辑思维方法论考点3：流程化企业的数据分析需求考点4：企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域，统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中，SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...（指定个别字段）是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中，为了 ...
2026-02-14对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值，而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中，函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理，还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中，“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率，作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，指标是贯穿工作全流程的核心载体，更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中，“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林（Random Forest） ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中，按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额，需要按日期分组展示， ...
2026-02-12对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础，更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴，专属宠粉福利来啦！ 不用拼运气抽奖，不用复杂操作，只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞，就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中，Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器，能快速搭建独立的虚拟环境，便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中，多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量，还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11
