机器学习从入门到放弃之逻辑回归

2016-08-10

机器学习从入门到放弃之逻辑回归 回到本系列的第一篇文章机器学习从入门到放弃之KNN算法，在里面有这样的一个问题 黄点代表1类电影的分布，绿色代表0类电影的分布，紫色代表需要分类的电影样本。 那么该 ...

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 ...

经济学专业考什么证书比较好

2026-10-21

经济学专业考什么证书，没有唯一答案。这个专业的出口本来就分散：有人去银行券商，有人做财会审计，有人转向数据分析，也有人走体制内或继续深造。证书的价值不在“考得多”，而在是否对应你准备进入的那类岗位、是 ...

大学生需要考哪些证书？先分方向，再按三层选

2026-10-21

大学生考证最常见的误区，是把“证书清单”当成答案。真正有用的做法是先确定专业方向和目标岗位，再按“通用基础→岗位技能→行业进阶”三层筛选，最后用年级倒推时间。证书本身不产生录用，它证明你学过什么、练过 ...

大学生在校能考哪些证书？

2026-10-21

大学生问“拿什么证书”，真正要解决的不是收集一张榜单，而是判断三件事：这个证书在校期间能不能报，它对应什么岗位的什么工作，考下来能不能留下可展示的能力证据。把这三件事想清楚，比多考两张证更有用。证书只 ...

大学生现在可以考的证书：先按“在校可报”筛，再按岗位选

2026-10-21

大学生现在能考的证书，主要是三类：不限专业、无工作年限要求的通用基础证书，对应具体岗位技能的证书，以及部分行业入门级认证。需要从业年限的注册执业类、毕业后才能报的资格类，现在不用花时间研究。具体报名条 ...

数据分析师需要掌握什么技能

2026-10-19

数据分析师需要掌握的技能，可以按一条完整工作链来理解：先把业务问题拆成可验证的指标，再取数、清洗和统计判断，最后把结论组织成别人能看懂、能执行的报告。工具是这条链上的载体，不是技能清单本身。只按“Exce ...

数据分析需要学哪些方面：一份按能力模块展开的学习路线

2026-10-19

数据分析要学的内容，可以先用一句话概括：围绕“业务问题→数据获取→数据处理→统计分析→指标与呈现”这条链路，把每个环节的基本功练到能独立完成一个小分析。 对零基础或转岗的人来说，核心模块是业务分析思维 ...

2027秋招| 银行金融数据岗：大行、城农商行、科技子公司、保险怎么选？

2026-09-29

同样是“银行数据岗”，在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司，工作内容、成长节奏和招聘方式差别很大。很多同学秋招时把它们混为一谈，用同一份简历、同一套准备方法 ...

从“raw”到“ready”：CDA数据分析师视角下的标签加工方式

2026-09-28

 很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当导致标签失效，或因规则模糊造成标签口径混乱。其实，好的标签并非设计出来，而是加工 ...

从“raw”到“ready”：CDA数据分析师视角下的标签加工方式

2026-08-18

很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当导致标签失效，或因规则模糊造成标签口径混乱。其实，好的标签并非设计出来，而是加工出来 ...

从“工具操作”到“方法驾驭”：CDA数据分析师视角下的数据分析六种核心分析方法

2026-07-23

 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具，但当被问到“面对一个具体的业务问题，该用什么分析方法”“描述性分析和诊断性分析有什么区别”“六种分析方法如何组合使用”时，却常常答不上来。其实，工具只是 ...

【CDA干货】金融行业运营风险监测：核心统计分析方法与建模应用体系

2026-07-17

金融行业的运营风险贯穿业务全流程，涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景，是银行、保险、证券、支付等机构经营中不可忽视的核心风险。传统运营风险管控多依赖人工稽核、事后排查、 ...

从“raw”到“ready”：CDA数据分析师视角下的标签加工方式

2026-07-09

 很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当导致标签失效，或因规则模糊造成标签口径混乱。其实，好的标签并非设计出来，而是加工 ...

【CDA干货】DataFrame数据归一化：核心原理、常用方法与Pandas实战指南

2026-07-08

在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中，原始数据往往包含多个不同维度的数值指标，例如客户交易数据中的消费金额、交易频次、平均停留时长，或是运营数据中的销售额、订单量、客单价。这些指标的计量单位 ...

【CDA干货】数据分析核心技能体系：从工具落地到业务价值的全栈能力指南

2026-06-23

在数字化转型全面渗透的产业背景下，数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分析的认知停留在“学好Excel、SQL就能入行”的层面，但实际上，数据分析是一套完整的分 ...