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】数据分析核心技能体系：从工具落地到业务价值的全栈能力指南

2026-06-23

在数字化转型全面渗透的产业背景下，数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分析的认知停留在“学好Excel、SQL就能入行”的层面，但实际上，数据分析是一套完整的分 ...

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

2026-06-22

 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

2026-06-18

 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 ...

【CDA干货】SQL数值转日期函数全解析：主流数据库语法、实战场景与避坑指南

2026-06-17

在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中，数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期（如20240617）等数值形式存储时间数据，兼顾存储效率与跨系统兼容性；但在数据分析、前端展示、维 ...

从“单元格”到“洞察”：CDA数据分析师视角下的表格结构数据特征

2026-06-16

 很多数据分析师每天与Excel打交道，但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“为什么说维度决定分组、度量决定计算”时，却常常答不上来。其实，表格结构数据是数 ...

学完商业数据分析，开启 CDA 量化策略：从业务思维到落地实战

2026-06-11

 解读《CDA二级教材：量化策略分析（2025）》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛。它所对应的《量化策略分析》教材，并不仅仅是一本Python工具书，而是一套完整的“量 ...

【CDA干货】Python中content属性的核心特性、实操应用与场景研究

2026-06-09

在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中，requests库是最常用的第三方请求工具，而content属性是requests响应对象的核心内置属性之一，承担着获取网络原始二进制数据的关键作用。相较于初学者 ...

从零基础到数据科学家：CDA三本官方教材全解读

2026-06-09

 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材，分别对应Level I、Level II、Level III，为你铺就从业务数据分析到数据科学家的完整成长之路。本文深度拆解每一本书的内容、章节逻辑与核心价值。 ” CDA ...

【CDA干货】数字经济下企业数据战略的落地实践与案例研究

2026-06-08

随着数字经济深度渗透各行各业，数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，是企业数字化转型、精细化运营、创新增长的核心战略资源。传统企业依靠经验决策、资源垄断、规模扩张的增长模式逐渐失 ...

从“杂乱数据”到“分析资产”：CDA数据分析师视角下的数据仓库体系与ETL

2026-06-08

 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表，但当被问到“数据是从哪里来的？经过哪些加工才进入数据仓库？ETL具体做了什么？”时，却常常答不上来。在企业真实环境中，数据仓库体系与ETL是连接原始数据与分析洞察的 ...

从“杂乱信号”到“有序资产”：CDA数据分析师视角下的数据分类

2026-06-04

 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模，但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化？分类变量还是数值变量？各适合使用哪种统计分析方法”时，却常常语塞。其实，数据分类是数据分析的“第一道 ...