基于R和Python 如何使用多项式和有序逻辑回归

2016-03-23

基于R和Python 如何使用多项式和有序逻辑回归 我们中的大多数对于回归的知识是有限的。其中，线性和逻辑回归是我们最喜欢的一种。作为一个有趣的事实，回归具有扩展的能力来处理不同类型的变量。你是否知道，回 ...

多元逻辑回归模型的应用误区

2015-12-17

多元逻辑回归模型的应用误区 多元逻辑回归模型的理论前提相对判别分析法要宽松得多，且没有关于分布类型、协方差阵等方面的严格假定。不过，在大量运用多元逻辑回归的研究中往往忽视了另一个相当重要的问题 ...

数据挖掘系列：什么是逻辑回归训练模型？

2015-12-09

数据挖掘系列：什么是逻辑回归训练模型？ 在数据膨胀的当今社会里，海量数据中蕴含价值日渐凸显出来。如何有效的挖掘海量数据中的有效信息已经成为各个领域面临的共同问题。以互联网企业为代表的科技公司 ...

逻辑回归与决策树在分类上的一些区别

2015-11-28

逻辑回归与决策树在分类上的一些区别  营销预测模型的目标变量很多为一种状态或类型，如客户“买”还是“不买”、客户选择上网方式为 “宽带”还是“拨号”、营销战通道是邮件、电话、还是网络。我 ...

大数据下的逻辑回归训练模型方法论_数据分析师培训​

2015-03-13

大数据下的逻辑回归训练模型方法论_数据分析师培训 在数据膨胀的当今社会里，海量数据中蕴含价值日渐凸显出来。如何有效的挖掘海量数据中的有效信息已经成为各个领域面临的共同问题。以互联网企业为代 ...

【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】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数据分析师实战：主成分分析的业务应用与落地指南

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、停留时长、加购次数”等10+个行为指标，市场调研涵盖“价格敏感度、品牌偏好”等多个维度，这 ...

【CDA干货】流失用户预测建模与原因挖掘：数据挖掘全流程实操指南

2026-01-09

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，并找到流失背后的核心原因，进而制定针对性的挽留策略，已成为企业精细化运营的核心诉 ...

【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 ...

【CDA干货】电商公司数据分析师必备技能全解析

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“导航员”——他们通过挖掘订单、用户、商品、运营活动等数据中的规律，为GMV提升、 ...

CDA数据分析师实战：可视化驱动的数据探索与统计分析

2026-01-07

在数据分析师的工作闭环中，数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA（Certified Data Analyst）作为具备专业认证的数据分析从业者，不仅需要掌握严谨的统计分析方法，更要善用可视化工具解锁数 ...

【CDA干货】深度解析用户行为数据价值：从挖掘到落地的全链路指南

2026-01-04

在数字化时代，用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击，到浏览页面的停留时长，再到最终的购买决策、复购行为，每一个动作背后都蕴藏着关于用户需求、偏好与痛点的关键信息。用户行为数据 ...

CDA数据分析师实战指南：量化策略分析全流程拆解与落地

2025-12-30

在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域，量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势，成为企业提升决策效率、挖掘核心价值的关键工具。CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为量化策 ...

CDA数据分析师实战：量化策略分析框架的构建与落地

2025-12-29

在金融、零售、互联网等数据密集型行业，量化策略已成为企业提升决策效率、挖掘商业价值的核心工具。CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为量化策略的核心构建者与执行者，其核心能力不仅在于数据处理与建模 ...

【CDA干货】数学界中的统计学高级算法：原理、应用与价值

2025-12-26

统计学作为数学的重要分支，是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现，传统统计方法已难以应对高维、非线性、异构数据的分析需求。数学界由此衍生出一系列统计学高级算法，这些算法以深厚 ...

CDA数据分析师：以数据建模为翼，实现从数据解读到业务赋能的跃迁

2025-12-23

在数据驱动决策的浪潮中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面，转向“通过数据建模挖掘数据深层价值，支撑精准业务决策”。数据建模作为CDA分析师的核心 ...

【CDA干货】数据降维与分组的“三叉戟”：析因、聚类与主成分分析的异同解析

2025-12-18

在数据科学的工具箱中，析因分析（Factor Analysis, FA）、聚类分析（Clustering Analysis）与主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是处理高维数据的“核心三叉戟”。它们均能从复杂数据中提取关键信息 ...

【CDA干货】超小数据集训练Loss的极限探索：非过拟合前提下的边界与突破

2025-12-17

在机器学习实践中，“超小数据集”（通常指样本量从几十到几百，远小于模型参数规模）是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、工业场景的故障样本、科研中的初期实验数据等，都可能受限于采集成本或样本稀缺性，只 ...

【CDA干货】特征相对重要性：解锁模型鲁棒性与可解释性的双重密钥

2025-12-05

在机器学习落地过程中，“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据，将难以通过合规审查；电商推荐模型若对异常点击数据敏感，会导致推荐效果剧烈波动。而 ...