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缺失 数据处理 -插值法

缺失数据处理-插值法
2017-12-04
缺失数据处理-插值法 在数据挖掘中,原始海量的数据中存在着大量不完整、不一致、有异常、偏离点的数据。这些问题数据轻则影响数据挖掘执行效率,重则影响执行结果。因此数据预处理工作必不可少,而其中常见工 ...

 数据处理 流程和数据分析方法

数据处理流程和数据分析方法
2017-11-21
数据处理流程和数据分析方法 大数据分析这件事用一种非技术的角度来看的话,就可以分成金字塔,自底向上的是三个部分,第一个部分是数据采集,第二个部分是数据建模,第三个部分是数据分析,我们来分别看一下。 ...
运用大数据处理技术 做好国有企业思想政治工作
2017-11-14
运用大数据处理技术 做好国有企业思想政治工作 在全面深化企业改革和互联网全面普及的新形势下,国有企业思想政治工作面临着许多新情况,国有企业要勇于挑战自我、求新达变,积极推进思想政治工作理念创新、手 ...
SPSS-数据处理-数据变量
2017-10-23
SPSS-数据处理-数据变量 spss工具中”行“用【个案】表示,“列”用【变量】表示。变量其实也就是我们在数据库中称之为字段的概念。但是在统计学中,我们称之为变量。 接下来主要介绍两点有关变量的基础知识 ...

R语言︱噪声 数据处理 、数据分组—分箱法(离散化、等级化)

R语言︱噪声数据处理、数据分组—分箱法(离散化、等级化)
2017-07-17
R语言︱噪声数据处理、数据分组—分箱法(离散化、等级化) 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组、分段。 基础 ...
R语言时间数据处理之lubridate包
2017-05-08
R语言时间数据处理之lubridate包 在我们处理一些时间序列数据时,经常会碰到各种时间数据,比如“2016-03-03”。很多时候我们需要提取出其中的年、月、日甚至是小时、分、秒,从而可以方便的进行比较、筛选等操 ...

一个使用R语言做 数据处理 的实例

一个使用R语言做数据处理的实例
2017-04-21
一个使用R语言做数据处理的实例 最近一个同学找到我,希望我帮忙处理一份数据。那份数据是这样的:包含了3661行,第一行为各列的名称;包含8列,第一列为专利ID,其余7列为企业ID。 这份数据截图如下所示: ...

 数据处理 中,偏态数据如何正态化?

数据处理中,偏态数据如何正态化?
2020-07-17
在数据处理过程中,经常会遇到偏态数据。我们都知道数据整体服从正态分布,那样本均值和方差则相互独立。因此大家都会希望数据事成正态分布的,但是现实情况却是:大多数情况下,数据都是偏态分布的,这时候就需要 ...

【CDA干货】事实表与维度表的核心区别:数据仓库的两大核心组件解析

【CDA干货】事实表与维度表的核心区别:数据仓库的两大核心组件解析
2026-05-15
在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什么”,记录业务过程中的具体数据;维度表聚焦“是谁、何时、何地、如何发生”,描述业 ...

【CDA干货】Pandas基于两列计算结果:实操指南与实战案例

【CDA干货】Pandas基于两列计算结果:实操指南与实战案例
2026-05-14
在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多列)数据进行计算,是日常数据处理中最高频的操作之一——无论是简单的加减乘除、比例 ...

【CDA干货】大数据营销案例深度解析:以数据为刃,破局营销粗放时代

【CDA干货】大数据营销案例深度解析:以数据为刃,破局营销粗放时代
2026-05-13
当流量红利消退、用户需求日趋多元,“凭经验决策、广撒网投放”的传统营销模式早已难以为继。大数据的崛起,为企业营销提供了全新的破局路径——它不再是单纯的“数据堆砌”,而是通过整合海量、多维度、实时的用户 ...

CDA持证人专访:赖尧谈物流供应链数据分析的实践与价值

CDA持证人专访:赖尧谈物流供应链数据分析的实践与价值
2026-05-15
【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历,详细解答了物流供应链数据分析岗位的工作内容、行业痛点解决方案、前沿技术应用,分 ...

从“静态数据”到“动态资产”:CDA数据分析师视角下的表结构数据获取、加工与使用

从“静态数据”到“动态资产”:CDA数据分析师视角下的表结构数据获取、加工与使用
2026-05-12
 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数据”时,却常常答不上来。其实,真正的专业能力不在于“会处理数据”,而在于“懂数据 ...

从“单元格”到“字段”:CDA数据分析师视角下的表结构数据特征

从“单元格”到“字段”:CDA数据分析师视角下的表结构数据特征
2026-05-11
 很多数据分析师精通Excel单元格操作,熟练应用多种公式,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结构数据更适合海量数据处理”时,却常常答不上来。其实,理解表结构 ...

【CDA干货】次日留存率怎么算:从定义到实操,精准掌握用户留存核心逻辑

【CDA干货】次日留存率怎么算:从定义到实操,精准掌握用户留存核心逻辑
2026-05-09
在互联网运营、产品优化、用户增长等领域,次日留存率是衡量产品价值、用户粘性与运营效果的核心指标,更是判断新用户是否认可产品、能否实现长期留存的“第一道试金石”。无论是APP、小程序、网站,还是线上服务平 ...

从无序到规范:CDA数据分析师视角下的表格结构数据特征

从无序到规范:CDA数据分析师视角下的表格结构数据特征
2026-05-08
 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“什么是表格结构数据”“它和表结构数据有什么区别”“表格结构数据有哪些核心特征”时,却常常答不上来。其实,表格结构数据是数据分析的“底层语言”。企业通常 ...

【CDA干货】商业分析实战:从数据到决策,让数据真正驱动业务增长

【CDA干货】商业分析实战:从数据到决策,让数据真正驱动业务增长
2026-05-06
在数字化时代,商业竞争的核心已从“经验驱动”转向“数据驱动”,越来越多的企业意识到,商业分析不是简单的数据统计与报表呈现,而是贯穿“数据采集—分析解读—决策落地—效果复盘”的完整闭环。 商业分析的核心 ...

【CDA干货】SQL数字日期转常规日期详解:从原理到实操,轻松解决日期显示难题

【CDA干货】SQL数字日期转常规日期详解:从原理到实操,轻松解决日期显示难题
2026-04-29
在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师常遇到的格式——这类数字看似直观,却无法直接用于日期筛选、排序、计算(如计算两个 ...

从“raw”到“ready”:CDA数据分析师视角下的标签加工方式

从“raw”到“ready”:CDA数据分析师视角下的标签加工方式
2026-04-29
 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致标签失效,或因规则模糊造成标签口径混乱。其实,好的标签并非设计出来,而是加工 ...

【CDA干货】以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径

【CDA干货】以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径
2026-04-23
以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、医疗质量安全与医疗机构运营效能。在医疗数字化转型深入推进的今天,电子病历(EMR)、 ...

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