【CDA干货】鸢尾花识别案例：一文读懂特征值与目标值的核心定义与应用

2025-10-15

在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适中，包含了植物学中可量化的形态特征，以及明确的品种分类目标，几乎所有初学者的第一 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层层数怎么确定？从原理到实战的完整指南

2025-10-14

在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据复杂规律）；层数过多，又会导致 “过拟合”（记忆训练噪声）、训练效率低下、梯度消 ...

数据分析师必备技能体系：从工具到思维，构建数据驱动的核心竞争力

2025-10-14

在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分析结果转化为业务决策。但成为一名合格的数据分析师，绝非 “会用 Excel 做表”“会写 ...

【CDA干货】机器学习特征重要性分析：原理、实战与业务落地指南

2025-10-11

在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模型效率，更能揭示 “哪些因素真正影响目标结果”（如用户流失的核心原因、房价波动的关 ...

CDA 数据分析师：精通标签加工方式，让数据标签从 “raw” 到 “ready”

2025-09-29

在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加工—— 即将分散的原始数据（如用户行为日志、订单记录）通过清洗、计算、建模等手段， ...

【CDA干货】CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地

2025-09-23

CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并非单纯 “分析数据”，而是通过标准化的业务数据分析流程，将模糊的业务问题转化为明 ...

【CDA干货】限制你眼界的不是算法，而是你自己：在技术工具时代重识人的核心价值

2025-09-22

当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时，一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 “算法不够先进”，将业务突破难归因于 “没掌握复杂模型”，将认知局限解读为 “不会 ...

【CDA干货】统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向

2025-09-10

统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定目标构建的 “数据 - 逻辑 - 结论” 转化载体。在实际应用中，相同的数据通过不同目的 ...

CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者

2025-09-10

CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分析是 “空中楼阁”，而缺乏专业方法的实践则是 “盲目试错”。CDA（Certified Data Ana ...

【CDA干货】机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析

2025-09-09

机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于推荐系统、金融风控、工业质检、医疗诊断等领域。然而，并非所有机器学习项目都能实现 ...

【CDA干货】R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析

2025-09-08

R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T 检验分析）、数据分析师挖掘商业规律，还是学生学习统计方法，都需要一款兼具 “专业性 ...

【CDA干货】随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析

2025-09-05

随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning）中 Bagging 算法的经典代表，凭借对单决策树缺陷的优化，成为分类、回归任务中的 “万 ...

CDA 数据分析师：驾驭数据范式，释放数据价值

2025-09-04

CDA 数据分析师：驾驭数据范式，释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心生产要素。而 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为衔接数据与业务价值的关键角色，其专业能力的发挥始终 ...

CDA 数据分析师：助力企业破解数据需求与数据分析需求难题

2025-09-02

CDA 数据分析师：助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心战略资产。无论是市场决策、运营优化，还是产品创新、风险管控，都离不开对数据的深度挖掘与分析。然而， ...

企业名称：科帆信息技术 招聘岗位： 数据分析经理 10-15K （数据分析岗位招聘信息）

2025-08-29

职位要求： 1. 本科及以上学历，计算机、通信工程、统计学、计量经济学等相关专业, 3年及以上相关工作经验； 2. 有开发或使用Vintage报表、滚动率报表、催回率报表、代偿分析报表等经验； 3. 对数据仓库、数据 ...

【CDA干货】机器学习中的参数优化：以预测结果为核心的闭环调优路径

2025-08-29

机器学习中的参数优化：以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中，“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关键桥梁 —— 模型参数的合理性直接决定预测精度，而预测结果则是检验参数有效性的唯一 ...

CDA 数据分析与量化策略分析流程：协同落地数据驱动价值

2025-08-29

CDA 数据分析与量化策略分析流程：协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中，“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA 数据分析流程解决 “数据怎么用” 的问题，量化策略分析流程解决 “策略怎么跑” 的问 ...

【CDA干货】基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南

2025-08-25

基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线（ROC 曲线）是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具，但其原始曲线常因数据离散性呈现 “锯齿状”，影响视觉解读与诊断阈值判断。本文系统阐 ...

【CDA干货】KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南

2025-08-20

KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南 在分类模型（如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断）的评估体系中，KS 曲线（Kolmogorov-Smirnov Curve）是 “核心标尺” 之一。它通过对比 “ ...

商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能

2025-08-13

商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能​ ​ 在企业数字化转型的浪潮中，商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核心能力”。构建科学的商业数据分析体系是企业释放数据价值的前提，而 CDA 数据分析师 ...