6种数据格式对比，用Jupyter+pandas高效数据分析

2020-10-27

编译：刘早起(有删改) 来源：towardsdatascience、GitHub等 在使用python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文 ...

【CDA干货】游戏流失预测：解码用户行为序列中的流失信号

2025-11-20

在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下，“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从“高频登录”到“间隔变长”，从“付费活跃”到“零消费”，每一步变化都藏在用户行为 ...

【CDA干货】Pyplot树状图：层级数据可视化的技术实现与业务应用

2025-11-17

在数据可视化领域，树状图（Tree Diagram）是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构，还是数据挖掘中的决策树模型结果，都需要通过树状图将“父-子”关联关系直观化。matplotlib.pyplot（ ...

CDA数据分析师：驾驭商业数据分析总体流程，让数据转化为业务价值

2025-11-17

在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，很多企业陷入“数据多但用不好”的困境：营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据，运营团队的复购率报告与财务数据口径冲突，分析师的洞察建议始终停留在纸面上。这一系列问 ...

【CDA干货】DBeaver实现UAT到SIT表数据同步（同表结构）：实操指南

2025-11-14

在测试环境搭建、数据验证等场景中，经常需要将UAT（用户验收测试）环境的表数据同步到SIT（系统集成测试）环境，且两者表结构完全一致。DBeaver作为通用数据库管理工具，无需依赖第三方同步工具，通过其内置功能即 ...

【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 数据分析师：企业数据需求与数据分析需求的精准响应者 —— 从需求模糊到价值落地的闭环管理

2025-11-11

在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量”，却说不清需要 “哪些用户数据、哪些销售数据”；技术部门收集了海量数据，却不知 ...

【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】JMP 绘制箱线图：从数据分布可视化到深度统计分析

2025-10-28

箱线图（Box Plot）作为展示数据分布的核心统计图表，能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值，是质量控制、实验分析、市场调研等领域的 “基础分析工具”。而 JMP 作为专业的统计分析软件，不仅能快速 ...

CDA 数据分析师：数据清洗实战指南 —— 筑牢数据分析的 “质量防线”

2025-10-23

在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技巧（分析模型），也无法烹制出符合要求的佳肴（可靠结论）。据行业调研显示，CDA（Cert ...

CDA 数据分析师：数据读取实战指南 —— 筑牢数据分析的 “第一关”

2025-10-21

在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，数据读取是 “分析质量把控的第一关”：若读取 ...

CDA 数据分析师：数据采集方法实战指南 —— 筑牢数据分析的 “源头活水”

2025-10-20

在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不合规，后续的清洗、建模、分析都将沦为 “无米之炊”。CDA（Certified Data Analyst） ...

【CDA干货】数据清洗如何守住真实性？从方法到落地的保真指南

2025-10-17

数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含义。现实中，很多数据清洗操作却走向 “失真陷阱”：比如为了 “数据整齐” 删除真实的 ...

【CDA干货】解锁分库分表后的JOIN密码：突破数据库性能瓶颈

2025-10-13

分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数应用的需求。以一个小型电商网站为例，在创业初期，用户数量可能只有几千人，商品种类 ...

【CDA干货】序列模式挖掘：解码用户行为逻辑，驱动业务增长的核心技术

2025-10-11

在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银行 APP 的 “登录→查询余额→转账”—— 都构成了带有时间顺序的 “行为序列”。这些 ...

CDA 数据分析师：精通数据分类，让数据从 “混乱仓库” 变 “有序宝库”

2025-10-11

在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified Data Analyst）分析师每次取数都需 “翻箱倒柜”，不仅浪费 60% 的时间在找数据上，还 ...

【CDA干货】SQL Server CONVERT 函数完全指南：语法、场景与实战技巧

2025-10-10

在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转为字符串用于报表展示，亦或是调整字符编码适配不同系统，都离不开专门的转换工具。CON ...

CDA 数据分析师：读懂时间序列，让历史数据成为业务预测的 “指南针”

2025-09-30

在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股价波动趋势”，零售门店想确定 “明日库存该备多少”。这些问题的答案，藏在 “时间序 ...

【CDA干货】XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南

2025-09-29

XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型，但传统决策树存在 “易过拟合、精度有限、对噪声敏感” 等缺陷。而 XGBoost（Extreme ...

【CDA干货】Pandas quoting 详解：掌控文本文件读写中的引号规则，避免数据解析陷阱

2025-09-28

在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京，朝阳”）、嵌套引号（如 “他说："明天加班"”）时，若未正确配置引号处理规则，Pan ...