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】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 ...

【CDA干货】回归分析中调整后R方为负？本质、成因与应对策略

2025-12-04

在回归分析的结果解读中，R方（决定系数）是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例，取值通常在0到1之间。但在实际分析中，不少初学者会遇到“调整后R方为负值”的反常情况：明明 ...

【CDA干货】数据标准化后出现负值？别急！场景化解决全方案

2025-12-02

在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一尺度，为模型训练或业务分析扫清障碍。但很多数据从业者会陷入“负值恐慌”：Z-score ...

【CDA干货】分布的“性格”：正态与偏态如何左右统计分析

2025-11-27

在统计分析中，数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”，直接影响着描述统计的准确性、推断统计的可靠性以及模型预测的有效性。正态分布因“对称、稳定”的特质成为 ...

【CDA干货】业务模型与数据模型：数字化时代的“双轮”差异与协同

2025-11-20

在企业数字化转型过程中，“业务模型”与“数据模型”常被同时提及，却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如何通过活动提升转化”，数据团队口中的“用户增长模型”则聚焦“如何用算法预测转化概 ...

【CDA干货】游戏流失预测：解码用户行为序列中的流失信号

2025-11-20

在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下，“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从“高频登录”到“间隔变长”，从“付费活跃”到“零消费”，每一步变化都藏在用户行为 ...

【CDA干货】序列模式挖掘在电商零售中的应用

2025-11-17

核心结论：“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘（含序列模式挖掘） 技术——它聚焦“时间序列下的行为与结果关联”，通过量化“浏览行为”对“下单概率”的提升幅度，挖掘用户行 ...

CDA数据分析师：驾驭商业数据分析总体流程，让数据转化为业务价值

2025-11-17

在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，很多企业陷入“数据多但用不好”的困境：营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据，运营团队的复购率报告与财务数据口径冲突，分析师的洞察建议始终停留在纸面上。这一系列问 ...

CDA数据分析师：数据分析基础范式的践行者与价值放大器

2025-11-13

在数据量爆炸式增长的今天，企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结果反复推翻”的困境，核心原因在于缺乏统一的“基础范式”作为行动纲领。数据分析基础 ...

CDA 数据分析师：从数据分析基本概念到实战落地 —— 构建专业能力的核心框架

2025-11-12

在数据驱动的时代，“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑，但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” 的表层。事实上，数据分析是一套包含 “定义、目标、流程、方法” 的完整体系，而CDA（ ...

【CDA干货】金融统计实战案例：银行个人信贷违约预测的统计分析与风险应用

2025-11-11

金融统计不是单纯的 “数据计算”，而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估，到投资组合的收益波动分析，再到监管合规的数据报送，统计方法是金融机构控制风险、提升收益的核心 ...

CDA 数据分析师：企业数据需求与数据分析需求的精准响应者 —— 从需求模糊到价值落地的闭环管理

2025-11-11

在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量”，却说不清需要 “哪些用户数据、哪些销售数据”；技术部门收集了海量数据，却不知 ...

CDA 数据分析师：企业数字化转型的核心引擎 —— 从数据底座到业务价值的落地路径

2025-11-10

在数字经济时代，“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而，多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集数据” 的浅层阶段，面临 “数据碎片化难整合、业务与数据脱节、转型效果难量化” 的核 ...

【CDA干货】机器学习分类模型：从原理到实战的完整指南

2025-11-06

在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 / 恶性）”，从 “客户流失预测（流失 / 留存）” 到 “图像分类（猫 / 狗 / 汽车）” ...

【CDA干货】交叉频数分布：分类变量的关联放大镜，数据分析的基础核心工具

2025-11-06

在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答：“这两个变量之间有关联吗？”“不同群体在某个特征上的分布有差异吗？”—— 而交叉频 ...

【CDA干货】CDA 数据分析实战：三大行业真实案例的价值落地之路

2025-11-05

CDA 数据分析师的核心价值，不在于复杂的模型公式，而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵”，唯有扎根行业痛点，用专业方法破解实际问题，才能彰显数据的真正力量。本文结合零售 ...