【CDA干货】金融统计实战案例：银行个人信贷违约预测的统计分析与风险应用

2025-11-11

金融统计不是单纯的 “数据计算”，而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估，到投资组合的收益波动分析，再到监管合规的数据报送，统计方法是金融机构控制风险、提升收益的核心 ...

【CDA干货】mtcars 数据集的实战

2025-11-11

这个问题很有实战价值，mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例，通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是：以 mtcars 数据集的 “每加仑里程（mpg）” 为因变量，“气缸数（cyl）、马力（hp） ...

【CDA干货】大模型每层神经元个数怎么定？从原理到实操的完整指南

2025-11-10

在大模型（如 Transformer、CNN、多层感知机）的结构设计中，“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少会导致 “欠拟合”（模型容量不足，无法捕捉复杂规律），个数过多则会引发 “过拟合” ...

【CDA干货】购买决策推动力分析

2025-11-10

形成购买决策的四个核心推动力的是：内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗”“别人怎么看”“买起来麻烦吗” 四个维度，层层递进影响消费决策，共同构成从需求 ...

【CDA干货】用模型挖掘数据中的隐性特征：方法、案例与落地指南

2025-11-07

在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “隐性特征”—— 它们隐藏在数据关联、行为模式或语义背后，比如 “用户潜在消费偏好” ...

【CDA干货】大模型结果稳定性方法论：从输入到落地的全流程管控

2025-11-07

在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一致答案；对数据分析而言，同类查询需返回可复用结果；对代码生成而言，相似需求需输出 ...

【CDA干货】机器学习分类模型：从原理到实战的完整指南

2025-11-06

在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 / 恶性）”，从 “客户流失预测（流失 / 留存）” 到 “图像分类（猫 / 狗 / 汽车）” ...

【CDA干货】卡方检验 P 值与 OR 值：从关联判断到强度量化的互补逻辑

2025-11-05

在分类变量关联分析中（如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”），卡方检验 P 值与 OR 值（比值比，Odds Ratio）是两个高频但易混淆的指标：有人误将 “P 值小” 等同于 “关联强度大”，也有人忽略 P ...

电子版《CDA教材》（一级）获取入口

2025-11-05

教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至关重要。一套优质且契合需求的学习教材无疑是那关键的 “纲” 与 “本 ...

【CDA干货】数据挖掘核心步骤与实战：以零售企业客户流失预测为例

2025-11-04

在数字化时代，数据挖掘不再是实验室里的技术探索，而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升收入、优化体验” 的隐性规律。但数据挖掘并非 “拿到数据就建模” 的无序过程，需遵循 ...

【CDA干货】DDPM 模型 loss 多少合适？从原理到实操的科学评估指南

2025-11-04

在 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）训练过程中，开发者最常困惑的问题莫过于：“我的模型 loss 降到多少才算合适？” 与分类任务（如 ImageNet 分类，验证集 loss 低于 0.3 可认为效果优秀）或回 ...

【CDA干货】从啤酒与尿布到精准预测：关联规则的商业魔力

2025-11-03

当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时，他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后、跨越直觉的关联逻辑。这个诞生于 20 世纪 90 年代的经典案例，不仅让关联规则技术风 ...

【CDA干货】《stats.ttest\_rel 与 Wilcoxon 对比决策手册》

2025-11-03

这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点，理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是：stats.ttest_rel（配对 t 检验）是参数检验，依赖数据正态分布假设，适用于满足正态性的连续型配对数据；wilc ...

【CDA干货】MySQL 按顺序计数：缺失数据补全与占位符填充实战指南

2025-10-31

在 MySQL 数据查询中，“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品编号统计库存”。但实际业务中，常因 “某时间段无业务”“某序号无对应数据” 导致查 ...

【CDA干货】Tableau 累计百分比计算：从基础操作到业务决策落地

2025-10-31

在数据分析中，“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”，直观呈现数据的分布特征与贡献度，例如 “前 20% 的客户贡献了 80% 的销售额”“前 50% 的产品占据了 90% 的 ...

【CDA干货】MySQL 频繁写入同一表：影响分析与优化策略

2025-10-30

在 MySQL 实际应用中，“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储（用户操作日志、系统运行日志）、高频交易记录（支付流水、订单状态更新）、热点数据统计（商品库存、用户积分）。但当写入频率达到一定量 ...

【CDA干货】班级规模与平均成绩：相关系数计算全流程（Excel+Python 分步演示）

2025-10-30

为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系，我将从相关系数的核心定义与类型切入，详解 “数据准备→系数选择→计算实操→结果解读” 的全流程（含 Excel/Python 工具演示），同时 ...

【CDA干货】前向神经网络隐藏层与神经元个数的确定：从原理到实操指南

2025-10-29

在构建前向神经网络（Feedforward Neural Network，简称 FNN）时，“隐藏层数目设多少？每个隐藏层该放多少个神经元？” 是每个开发者都会面临的核心决策。这两个参数直接决定了模型的 “容量”—— 即拟合复杂数据 ...

【CDA干货】Excel 辅助 K-Means 聚类实操手册

2025-10-29

这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是：Excel 透视图本身无法直接执行聚类分析，它是 “数据汇总与可视化工具”，而聚类分析是需要算法 ...

【CDA干货】左尾数据的正态化处理：从识别到落地的完整指南

2025-10-28

在数据分析中，“正态分布” 是许多统计方法（如 t 检验、方差分析、线性回归）的核心假设 —— 数据符合正态分布时，统计检验的有效性、模型的预测精度才能得到保障。但实际业务中，大量数据呈现 “左偏分布”（左 ...