【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 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 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 ...

CDA 数据分析师：表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者

2025-09-19

CDA 数据分析师：表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据（如数据库表、Excel 表、CSV 文件）是企业数字化运营的 “核心载体”，其价值实现依赖 “获取（源头）- 加工（提纯）- 使用（落地） ...

CDA 数据分析师：激活表格结构数据价值的核心操盘手

2025-09-15

CDA 数据分析师：激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据（如 Excel 表格、数据库表）是企业最基础、最核心的数据形态 —— 从零售门店的销售明细表，到金融机构的客户信贷记录表，再到互联网平台的用户行为 ...

【CDA干货】Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘

2025-09-10

Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖掘隐藏的相似性规律（如用户分群、产品分类、区域特征聚合）。相较于 SPSS、Python 等 ...

【CDA干货】数据清洗工具全景指南：从入门到进阶的实操路径

2025-08-29

数据清洗工具全景指南：从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中，“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道关卡”—— 据 Gartner 统计，数据分析师约 60% 的时间消耗在清洗脏数据（如缺失值、异 ...

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】季节性分解外推法：解锁时间序列预测的规律密码

2025-08-26

季节性分解外推法：解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域，准确的预测是规避风险、提升效率的关键。而时间序列数据（如月度销售额、季度产量、年度能耗）因受多种因素影响，往往呈现复 ...

【CDA干货】K-S 曲线、回归与分类：数据分析中的重要工具

2025-08-07

K-S 曲线、回归与分类：数据分析中的重要工具​ 在数据分析与机器学习领域，K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具，它们各自承担着不同的角色，又在实际应用中相互关联、协同作用，共同为数据解读、预测和决策 ...

CDA 备考干货：Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧

2025-07-08

CDA 备考干货：Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧​ ​ 在 CDA 数据分析师认证考试中，Python 作为数据处理与分析的核心工具，贯穿 LevelⅠ 到 LevelⅢ 的全级别考核内容。无论是基础的数据清洗、可视化，还 ...

CDA 干货分享：统计学的应用

2025-06-18

CDA 干货分享：统计学的应用​ ​ 在数据驱动业务发展的时代浪潮中，统计学作为数据分析的核心基石，发挥着无可替代的关键作用。CDA（Certified Data Analyst，认证数据分析师）所分享的统计学知识与实践技巧，能够 ...

【干货】指标波动归因分析：数据背后的故事

2025-02-25

在当今这个数据驱动的时代，几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中，指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是电商的销售额、金融市场的股价变动，还是医疗健康领域的患者数据变化，数据指标的波动 ...

数据分析入门到底难在哪？新手最常踩的3大“坑”曝光！

2024-12-19

入门数据分析，许多人都会感到“难”，但这“难”究竟难在哪儿？对于新手而言，往往不是技术不行，而是思维方式、业务理解和实践能力上出现了短板。今天就来聊聊数据分析入门的三大常见“坑”，希望帮助每一位入门的 ...

大数据生命周期中的数据清洗和转换

2024-12-06

在大数据生命周期中，数据清洗和转换是至关重要的步骤，对于确保数据质量和可用性起着关键作用。这两个阶段相辅相成，为数据分析和决策提供坚实基础。 数据清洗：确保数据准确性与完整性 数据清洗是识别和处理数据中 ...

单因素方差分析的统计意义及应用价值

2024-12-06

数据清洗和转换在大数据生命周期中扮演着关键角色，确保数据质量和可用性。数据清洗涉及识别和处理数据中的错误、缺失值和重复值。这一过程包括错误检测与修复（如异常值处理）、缺失值处理（删除或填充）、数据标准 ...

异常值处理的最佳实践

2024-12-06

在数据分析和预处理中，异常值处理是至关重要的一环。它旨在识别并处理那些明显偏离其他观测值的数据点，这些异常值可能是由测量误差、数据输入问题或其他非典型情况引起的。对数据准确性和模型性能都可能造成显著影 ...

数据分析相关的数学知识

2024-12-02

在今天的数字化时代，数据扮演着至关重要的角色。对于数据分析师而言，熟练掌握各种数据可视化技术至关重要。通过恰到好处的数据呈现和分析，数据分析师能够为企业决策提供有力支持。让我们一起深入探讨数据分析中必 ...