大数据处理能力达到巅峰的最佳时机

2018-08-08

大数据处理能力达到巅峰的最佳时机 大数据管理现在已经成为企业开发社区中的一大热门话题。但为什么大数据的讨论成为一种现象会为这么晚？为什么过去大数据处理没有成为企业工具集的一部分，是不是现在的信息技 ...

R语言数据处理篇之高级循环

2018-03-18

R语言数据处理篇之高级循环 １ replication     rep 函数能把输入的参数重复数次。另一个相关函数replicate 则能调用表达式数次。大多数情况下它们基本相等，只有当使用随机数时才会出现不同。 ...

数据挖掘的数据处理

2018-03-06

数据挖掘的数据处理 从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。 步骤（1）信息收集：根 ...

五种大数据处理架构

2018-03-02

五种大数据处理架构 大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算 ...

大数据处理之道(预处理方法）

2018-02-28

大数据处理之道(预处理方法） 一：为什么要预处理数据？ （1）现实世界的数据是肮脏的（不完整，含噪声，不一致） （2）没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘结果（高质量的决策必须依赖于高 ...

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

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）

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

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？

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】基于Excel函数计算平均增速的原理、方法与实战应用

2026-09-07

在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中，平均增速（平均增长率）是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不同于单期环比、同比增速的短期波动，平均增速能够平滑年度、月度间的起伏差异，客观反 ...

从“单元格”到“字段”：CDA数据分析师视角下的表结构数据特征

2026-09-07

 很多数据分析师精通Excel单元格操作，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，理解表结构数据是掌握数据库和 ...

从“单元格”到“洞察”：CDA数据分析师视角下的表格结构数据类型、获取、引用、查询、计算与其他重要功能

2026-09-04

 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道，但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析，结果回头发现漏了一列关键数据，日期格式混乱，跨表计算反复出错——根源在于没有建立完整的“表格六步法”意识。读数 ...

从“行列规范”到“业务洞察”：CDA数据分析师视角下的表格结构数据特征

2026-09-03

 很多数据分析师每天与Excel打交道，但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“表格结构数据和表结构数据有什么区别”时，却常常答不上来。其实，表格结构数据是数据 ...

从“零散操作”到“有章可循”：CDA数据分析师视角下的数据分析基础范式

2026-08-31

在数据驱动的时代，数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作，而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据分析基础范式。 它并非单一的工具或方法，而是涵盖“目标定义、数据处理、分析执行、 ...

【CDA干货】基于Python的数据分析项目开发流程与实战应用研究

2026-08-28

在大数据时代背景下，海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值，辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借语法简洁、开源免费、生态完善的核心优势，成为数据分析项目开发的首选编程语言。依托 ...

【CDA干货】基于Python实现JSON文件批量转换CSV格式的方法与实战

2026-08-27

在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中，JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式，适配程序读取、嵌套数据存储，灵活性强但可读性差、不便于表格统计；CSV为纯文本表格格式， ...