SPSS对数线性模型：模型选择

2017-11-07

SPSS对数线性模型：模型选择 一、模型选择对数线性分析（分析-对数线性模型-模型选择） 1、概念“模型选择对数线性分析”过程分析多阶交叉制表（列联表）。它使用成比例拟合的迭代算法将分层对数线 ...

【CDA干货】用模型挖掘数据中的隐性特征：方法、案例与落地指南

2025-11-07

在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “隐性特征”—— 它们隐藏在数据关联、行为模式或语义背后，比如 “用户潜在消费偏好” ...

【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】数据挖掘核心步骤与实战：以零售企业客户流失预测为例

2025-11-04

在数字化时代，数据挖掘不再是实验室里的技术探索，而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升收入、优化体验” 的隐性规律。但数据挖掘并非 “拿到数据就建模” 的无序过程，需遵循 ...

CDA 数据分析师：逻辑回归实战指南 —— 二分类预测与业务决策的核心工具

2025-10-31

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户是否会购买产品”“识别交易是否为欺诈”。这类问题无法用预测数值的线性回归解决，而 ...

CDA 数据分析师：以量化策略分析框架为刃，破解企业决策的 “数据密码”

2025-10-17

在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍板” 做促销可能导致成本失控，零售靠 “店长经验” 备货可能造成库存积压。而量化策 ...

【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 数据分析师：用效应分解法，剖开时间序列的 “增长密码”

2025-10-09

在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还是 “双 11 促销拉动”，或是 “新用户结构优化带来的增量”？若仅看时间序列的表面变 ...

CDA 数据分析师：读懂时间序列，让历史数据成为业务预测的 “指南针”

2025-09-30

在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股价波动趋势”，零售门店想确定 “明日库存该备多少”。这些问题的答案，藏在 “时间序 ...

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】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】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】评估模型预测为正时的准确性

2025-06-25

评估模型预测为正时的准确性​ ​ 在机器学习与数据科学领域，模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结果为正时，评估其准确性不仅关乎模型在实际应用中的可靠性，更直接影响基于该模型所做 ...

数据分析学习指南：从踩坑到精通的成长之路

2025-02-17

当数据开始说谎：那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景？熬了三个通宵做的数据分析报告，在会议上被老板一句"这数据靠谱吗？"问得哑口无言。去年我的同事小王就栽在这样的坑里——他精心准备的用户画像分 ...

如何做数据分析图表

2025-01-02

数据分析是一个复杂且多维度的过程，从数据收集到分析结果应用，每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果，以图表的形式展现，是数据分析中的重要环节之一。本文将详细阐述数据分析的各个关键步骤，并说明如何 ...

先验概率、后验概率及其影响因素

2024-12-06

在数据分析领域，了解先验概率和后验概率以及它们的影响因素至关重要。让我们通过一些实际例子和个人见解来深入探讨这些概念，同时微妙地融入CDA（认证数据分析师）资格的相关内容。 先验概率（Prior Probability） ...

如何利用集成学习优化模型性能

2024-12-06

数据分析领域中，集成学习是一项关键技术，它通过结合多个模型的力量，提升整体预测性能和稳定性。这种方法利用多个个体学习器的智慧，以改善模型的准确度、泛化能力和鲁棒性。我们将深入探讨几种常见的集成学习方法 ...

随机森林模型的优势与劣势分析

2024-12-06

随机森林模型作为一种强大的集成学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。它融合了多个决策树的预测结果，综合考量后做出最终预测，具有独特的优势和劣势，让我们一起深入探讨。 优势 高准确性: 随机森林利用多个决 ...