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数据流程图和 数据结构 是需求分析中不可缺少的一环

数据流程图和数据结构是需求分析中不可缺少的一环
2018-01-09
数据流程图和数据结构是需求分析中不可缺少的一环 需求分析活动要完成4项任务,分别是: 问题识别 评价和综合 形成规格说明 评审规格说明 这4项任务中,“问题识别”是要识别出用户提出软件需求 ...
python数据结构之二叉树的遍历实例
2017-08-20
python数据结构之二叉树的遍历实例 这篇文章主要介绍了python数据结构之二叉树的递归遍历实例,需要的朋友可以参考下 遍历方案     从二叉树的递归定义可知,一棵非空的二叉树由根结点及左、右子 ...
Python常见数据结构详解
2017-08-16
Python常见数据结构详解 本文详细罗列归纳了Python常见数据结构,并附以实例加以说明,相信对读者有一定的参考借鉴价值。 总体而言Python中常见的数据结构可以统称为容器(container)。而序列(如列表和元 ...

 数据结构 和算法—用动态规划求解最短路径问题

数据结构和算法—用动态规划求解最短路径问题
2017-03-22
数据结构和算法—用动态规划求解最短路径问题 在利用动态规划求解的过程中值得注意的就是是否包含最优子结构,简单来讲就是一个问题的最优解是不是包含着子问题的最优解。利用求解子问题的最优解最后得到整个问 ...

从“数据描述”到“业务预判”:CDA数据分析师视角下的数据建模

从“数据描述”到“业务预判”:CDA数据分析师视角下的数据建模
2026-06-05
 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素”“不同行业的数据模型选型有何差异”时,却常常语塞。其实,数据建模正是实现数据分 ...

从“杂乱信号”到“有序资产”:CDA数据分析师视角下的数据分类

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 ...

何种调研问卷数据适用卡方检验及实操应用分析

何种调研问卷数据适用卡方检验及实操应用分析
2026-06-03
在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度研究等场景。不同于T检验、回归分析针对数值数据的分析逻辑,卡方检验专门针对分类计 ...

从“构建数据骨架”到“加速智能取数”:CDA数据分析师视角下的创建表或视图

从“构建数据骨架”到“加速智能取数”:CDA数据分析师视角下的创建表或视图
2026-05-26
 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有什么区别,分别应该在什么业务场景下使用”时,却常常陷入支支吾吾的困境。其实,CURD ...

从“数据仓库”到“智能取数”:CDA数据分析师视角下的数据库相关概念

从“数据仓库”到“智能取数”:CDA数据分析师视角下的数据库相关概念
2026-05-25
 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系”时,却常常答不上来。在企业的真实工作场景中,数据很少是现成的Excel文件,而是存 ...

【CDA干货】MySQL自增ID缺失值统计方法:快速排查断号与数据空洞

【CDA干货】MySQL自增ID缺失值统计方法:快速排查断号与数据空洞
2026-05-22
在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto_increment自增ID默认从1开始依次递增,但在实际业务运行过程中,会因数据删除、事务 ...

【CDA干货】事实表与维度表的核心区别:数据仓库的两大核心组件解析

【CDA干货】事实表与维度表的核心区别:数据仓库的两大核心组件解析
2026-05-15
在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什么”,记录业务过程中的具体数据;维度表聚焦“是谁、何时、何地、如何发生”,描述业 ...

从“单元格”到“字段”:CDA数据分析师视角下的表结构数据特征

从“单元格”到“字段”:CDA数据分析师视角下的表结构数据特征
2026-05-11
 很多数据分析师精通Excel单元格操作,熟练应用多种公式,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 ...

从无序到规范:CDA数据分析师视角下的表格结构数据特征

从无序到规范:CDA数据分析师视角下的表格结构数据特征
2026-05-08
 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“什么是表格结构数据”“它和表结构数据有什么区别”“表格结构数据有哪些核心特征”时,却常常答不上来。其实,表格结构数据是数据分析的“底层语言”。企业通常 ...

从零散数据到精准洞察:CDA数据分析师视角下的标签体系设计原理

从零散数据到精准洞察:CDA数据分析师视角下的标签体系设计原理
2026-04-28
 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。其实,零散的指标告诉你“数字是什么”,系统的标签体系告诉你“业务为什么”。标签体 ...

从数据仓库到智能取数:CDA数据分析师视角下的数据库相关概念

从数据仓库到智能取数:CDA数据分析师视角下的数据库相关概念
2026-04-27
 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系”时,却常常答不上来。在企业的真实工作场景中,数据从来不是从天而降的Excel文 ...

【CDA干货】数据模型、本体模型与业务模型:区别厘清与协同逻辑

【CDA干货】数据模型、本体模型与业务模型:区别厘清与协同逻辑
2026-04-15
在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各司其职,却常被混淆使用。很多企业在数字化建设中陷入“重技术、轻逻辑”“重数据、轻 ...

【CDA干货】Python数据处理与图形可视化:核心模块实操指南

【CDA干货】Python数据处理与图形可视化:核心模块实操指南
2026-04-07
在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格式,后者则将抽象的数据规律转化为直观、易懂的图形,两者相辅相成,共同支撑数据分析 ...

【CDA干货】实操指南:加快Python算法运行速度的四个核心方法

【CDA干货】实操指南:加快Python算法运行速度的四个核心方法
2026-04-03
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性,Python算法在处理大规模数据、复杂计算任务时,往往会出现运行速度慢、效率低下的问 ...

CDA数据分析师:列联表分析与卡方检验,破解分类变量关联的核心实战方法

CDA数据分析师:列联表分析与卡方检验,破解分类变量关联的核心实战方法
2026-03-23
在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品偏好?会员等级与复购行为是否存在关联?营销渠道与用户转化结果是否相关?这类问题无 ...

【CDA干货】数据分析全流程常见问题:成因、危害与实操解决方案

【CDA干货】数据分析全流程常见问题:成因、危害与实操解决方案
2026-03-16
在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清洗,到分析建模、结论落地,每一个环节都可能出现问题。很多从业者看似掌握了工具与方 ...

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