大数据入行新手如何进行机器学习

2015-02-01

大数据入行新手如何进行机器学习 计算技术通常用来分析数据，而理解数据则依赖于机器学习。多年来，对于大多数开发者来说，机器学习却是非常遥远、一直是难以企及的。 这可能是现在收益最 ...

【重庆海王仪器仪表有限公司】招聘大数据分析师(机器学习)

2015-01-28

【重庆海王仪器仪表有限公司】招聘大数据分析师(机器学习) 职位月薪：面议 工作地点：重庆 发布日期：2015-01-28 工作性质：全职 工作经验：3-5年 最低学历：硕士 招聘人数：1人  职位 ...

大数据分析：机器学习算法实现的演化

2015-01-27

大数据分析：机器学习算法实现的演化 我将会对机器学习算法的不同的实现范式进行讲解，既有来自文献中的，也有来自开源社区里的。首先，这里列出了目前可用的三代机器学习工具。 传统的 ...

机器学习和计算机视觉相关的数学_数据分析师

2015-01-18

机器学习和计算机视觉相关的数学_数据分析师 机器学习和计算机视觉都是很多种数学的交汇场。看着不同的理论体系的交汇，对于一个researcher来说，往往是非常exciting的enjoyable的事情。不过，这也代表 ...

面试经验分享之机器学习、大数据问题_数据分析师

2015-01-17

面试经验分享之机器学习、大数据问题_数据分析师 目录 机器学习、大数据相关岗位的职责 面试问题 答题思路 准备建议 总结 自己的专业方向是机器学习、数据 ...

大数据、机器学习、物联网有何关系_数据分析师

2015-01-14

大数据、机器学习、物联网有何关系_数据分析师 很对人都会说到“物联网”、“大数据”和“机器人”等趋势。我想要说，其实这些趋势是相互联系在一起的，联系成一个大趋势，就像“万有理论”，在这个链条 ...

互联网公司机器学习数据挖掘类的职位面试主要考察哪些

2015-01-05

互联网公司机器学习数据挖掘类的职位面试主要考察哪些 我觉得从事数据挖掘工作，尤其是在互联网行业，主要需要三个方面的能力，即机器学习和数据挖掘的理论知识、编程开发与数据结构算法的基础和业务理 ...

如何向小白介绍机器学习和数据挖掘_数据分析师

2014-12-21

如何向小白介绍机器学习和数据挖掘_数据分析师 买芒果 嘴馋的你想吃芒果了，于是你走到水果摊，挑了几个让老板过过秤，然后你再根据芒果的斤两付钱走人。 显然，买芒果你当然是挑着最甜、最 ...

大数据与机器学习的结合-谷歌地图精准的奥秘

2014-12-09

大数据与机器学习的结合-谷歌地图精准的奥秘 据国外媒体报道，我们使用的导航地图近十年已经发生了翻天覆地的变化。上世纪90年代，我们还在用纸质地图寻找目的地。而现在基本只需要服从Siri或她的谷歌 ...

机器学习-大数据的关键_数据分析师

2014-11-28

机器学习-大数据的关键_数据分析师 Splunk的用户大会已经接近尾声。三天时间的会议里，共进行了160多个主题研讨，涵盖了从安全、运营到商业智能，甚至包括物联网，会议中一遍又一遍出现相同的中心主题：大 ...

【CDA干货】主成分分析（PCA）实战全解析：从原理简化到落地应用

2026-02-04

在数据分析实战中，我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时，需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十几个指标；分析用户画像时，会涉及年龄、消费金额、活跃度、留存率等多个维度。这些指 ...

【CDA干货】信贷违约率的统计分布特征与测算方法研究

2026-02-03

在信贷业务中，违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标，其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、风险准备金的计提精度，而科学的测算方法则是确保违约率数据可靠、支撑信贷决策的基础 ...

【CDA干货】多重共线性下的变量保留策略：平衡信息完整性与模型有效性

2026-01-28

在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中，多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时，会导致模型系数估计失真、方差膨胀、结果不可靠，甚至误导业务决策。但变量保留并非“一刀切删除高共 ...

【CDA干货】特征重要性分析：从模型到业务的核心决策依据

2026-01-27

在机器学习与数据分析领域，特征是连接数据与模型的核心载体，而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的关键环节。它通过量化各特征对目标变量的影响程度，筛选出核心有效特征，剔除冗余干扰 ...

【CDA干货】支持向量机处理非线性问题：核技巧的原理与实践

2026-01-26

支持向量机（SVM）作为机器学习中经典的分类算法，凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力，被广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学等领域。最初的SVM仅能处理线性可分问题，通过寻找最优分类超平面实现 ...

数据分析与CDA数据分析师：核心概念与价值逻辑

2026-01-26

在数字化浪潮下，数据分析已成为企业决策的核心支撑，而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表，正逐步成为连接数据资源与业务价值的关键纽带。想要深入理解数据驱动的底层逻辑，需先厘清数据分析与CDA数据 ...

【CDA干货】商业数据分析应用框架：从数据到决策的全链路指南

2026-01-20

在数字化商业环境中，数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单操作，若缺乏系统框架支撑，极易陷入“数据过载却无洞察”“分析与业务脱节”的困境。 ...

【CDA干货】数据分析全流程避坑指南：常见问题、成因与解决方案

2026-01-15

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，最终却无法产出有效洞察，甚至误导决策。这背后，往往是数据分析全流程中潜藏的各类问 ...

【CDA干货】线性回归在多因子选股中的应用全解析

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、流动性等），筛选出综合因子表现优异的股票，构建具有超额收益潜力的投资组合。而线性回 ...

【CDA干货】数据库历史数据分析全流程指南：从数据到决策

2026-01-08

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信息。通过科学分析这些历史数据，既能复盘过往业务表现、定位问题根源，也能挖掘潜在 ...