【CDA干货】数据清洗如何守住真实性？从方法到落地的保真指南

2025-10-17

数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含义。现实中，很多数据清洗操作却走向 “失真陷阱”：比如为了 “数据整齐” 删除真实的 ...

【CDA干货】透视表备注添加完全指南：从基础批注到动态更新

2025-10-17

在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务逻辑的说明。例如销售报表中 “某区域销售额骤降 30%”“某产品退货率异常” 等关键信 ...

CDA 数据分析师：数字化时代数据思维的践行者与价值转化者

2025-10-16

在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法，金融机构靠信贷数据降低坏账风险，零售门店靠客流数据调整货架布局。但并非拥有数据就 ...

【CDA干货】大模型稳定性测试指南：从指标定义到落地实践

2025-10-15

在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发、长周期运行或异常输入下出现响应超时、输出错乱、崩溃等问题，将直接影响业务可用性 ...

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 ...

企业名称：法本信息 招聘岗位： 项目数据专员 10-15K （数据分析岗位招聘信息）

2025-10-14

岗位职责： 1、项目数据处理：利用信息化手段，收集、汇总、分析、维护、分发项目基础数据，保障数据的真实性与可用性，生成项目报表为项目管理工作提供数据基础； 2、项目风险分析：基于项目基础数据与公司管理要求 ...

CDA 数据分析师：以数据仓库体系为基，以 ETL 为刃，筑牢数据驱动的 “数据底座”

2025-10-13

在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易系统、支付平台、物流系统里 —— 这些碎片化的数据无法直接支撑深度分析（如用户生命 ...

【CDA干货】序列模式挖掘：解码用户行为逻辑，驱动业务增长的核心技术

2025-10-11

在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银行 APP 的 “登录→查询余额→转账”—— 都构成了带有时间顺序的 “行为序列”。这些 ...

【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：精通数据分类，让数据从 “混乱仓库” 变 “有序宝库”

2025-10-11

在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified Data Analyst）分析师每次取数都需 “翻箱倒柜”，不仅浪费 60% 的时间在找数据上，还 ...

【CDA干货】正交试验无显著结论？原因、排查与优化策略：让 “无结果” 成为有效指导

2025-10-10

在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为筛选关键影响因素、优化工艺参数的核心工具。但实际操作中，常出现 “试验结束后，通过 ...

【CDA干货】深度学习的核心引擎：损失函数与反向传播的协同原理与实战

2025-10-09

在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 “量化错误”（计算预测值与真实值的差距），反向传播负责 “定位错误来源”（沿着神 ...

【CDA干货】正态 t 检验与符号秩检验的选择指南

2025-10-09

本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确：何时必须用 t 检验，何时只能用符号秩检验，以及如何通过数据特征快速决策。 一、先 ...

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干货】球面卷积神经网络（SCNN）

2025-09-30

球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通过重构 “卷积核设计、数据采样、特征聚合” 的底层逻辑，让神经网络能够适配球面的非 ...

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干货】XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南

2025-09-29

XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型，但传统决策树存在 “易过拟合、精度有限、对噪声敏感” 等缺陷。而 XGBoost（Extreme ...

【CDA干货】Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用

2025-09-26

Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “时间 - 事件” 数据（如患者生存时间、设备故障时间）的核心工具。其核心假设 ——比 ...

【CDA干货】检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略

2025-09-26

检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试），“检测因子” 是衡量检测目标（如水质、食品安全性、产品性能）是否达标的核心指标。 ...

CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线”

2025-09-26

CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师面临的第一个核心问题。无论是电商平台的用户订单、金融机构 ...