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【CDA干货】巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践

【CDA干货】巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践
2025-09-01
巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信息,包括租客 ID(tenant_id)、房源 ID(house_id)、租赁开始时间(rent_start)、 ...

【CDA干货】数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径

【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干货】机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径

【CDA干货】机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径
2025-08-29
机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关键桥梁 —— 模型参数的合理性直接决定预测精度,而预测结果则是检验参数有效性的唯一 ...

【CDA干货】PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南

【CDA干货】PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南
2025-08-28
PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量产品长线生命力的经典指标,但真正能反映游戏 “实时热度峰值” 与 “服务承载压力” ...

【CDA干货】Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策

【CDA干货】Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策
2025-08-28
Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 —— 无论是电商的客户分层、零售的商品分类,还是教育机构的学员画像构建,都需要通 ...

【CDA干货】ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践

【CDA干货】ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践
2025-08-27
ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务场景中出现多维度查询需求(如按用户 ID、时间范围、状态等同时检索数据)时,单次创建 ...

【CDA干货】Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具

【CDA干货】Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具
2025-08-27
Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主流的商业智能工具,其内置的去重函数是解决数据重复问题、保障数据准确性的关键手段。 ...

【CDA干货】t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器

【CDA干货】t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器
2025-08-26
t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药、两种生产工艺的产品合格率是否有区别、同一群体干预前后的指标是否变化。而 t 检验 ...

【CDA干货】季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码

【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】基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南

【CDA干货】基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南
2025-08-25
基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具,但其原始曲线常因数据离散性呈现 “锯齿状”,影响视觉解读与诊断阈值判断。本文系统阐 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践

【CDA干货】神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践
2025-08-25
神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛化能力的关键环节。本文从神经网络的基础结构出发,系统梳理隐藏层神经元个数确定的核 ...

【CDA干货】Power Query 移动加权平均计算

【CDA干货】Power Query 移动加权平均计算
2025-08-22
Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均法是存货计价的重要方法,其核心公式为: 加权单位成本上期结余成本当期采购成本上期结 ...

【CDA干货】基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践

【CDA干货】基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践
2025-08-21
基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据常存在缺失、格式混乱、重复等问题 —— 即便像科技新闻 API 返回的结构化 JSON 数据 ...

【CDA干货】基于 Python response.text 的科技新闻综述

【CDA干货】基于 Python response.text 的科技新闻综述
2025-08-21
基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取响应文本的核心属性。它承载着服务器返回的原始数据,可能是 JSON、HTML 或纯文本格式 ...

【CDA干货】Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析

【CDA干货】Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析
2025-08-20
Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势,成为业务分析中不可或缺的工具。尤其在区域数据对比(如门店销售、用户分布)、异常 ...

【CDA干货】PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析

【CDA干货】PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析
2025-08-20
PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的卷积操作(本质是 im2col 变换后的矩阵乘法),还是 Transformer 模型中的注意力计算, ...

【CDA干货】KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南

【CDA干货】KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南
2025-08-20
KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评估体系中,KS 曲线(Kolmogorov-Smirnov Curve)是 “核心标尺” 之一。它通过对比 “ ...

【CDA干货】偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策

【CDA干货】偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策
2025-08-19
偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值对称分布,大多数数值集中在中间区间,两端极端值极少。但现实中,我们遇到的更多数据 ...

【CDA干货】PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地

【CDA干货】PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地
2025-08-15
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “年度销售额累计达成情况”“月度用户增长累计规模”,还是 “区域业绩累计排名”,累 ...

【CDA干货】Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧

【CDA干货】Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧
2025-08-15
Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们需要函数返回单一结果(如计算两数之和返回一个数值),但实际开发中,常遇到 “一次 ...

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