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

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 ...

产品经理必备职场知识怎么学：按任务补齐四层能力

2026-10-20

产品经理的职场学习，不是把“必备知识清单”从头背到尾，而是围绕真实工作补齐四层能力：业务理解、需求与用户、数据与指标、项目协作与复盘。每一层都对应具体任务，也都能用产出检验。学习顺序上，先确保能说清“ ...

【CDA干货】卡方检验的原理与检验结果深度解读

2026-10-12

在统计学与数据分析研究中，相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量，通常采用皮尔逊相关分析；而针对性别、学历、渠道、满意度、类别标签等分类离散变量，最核心的统 ...

从“数据描述”到“业务预判”：CDA数据分析师视角下的数据建模

2026-10-10

 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 ...

【CDA干货】数据库表转换为Pandas DataFrame的实现方法与实战分析

2026-10-09

在数据分析工作流中，业务数据大多存储在各类关系型数据库内，例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数据处理库，DataFrame作为其核心数据结构，支持筛选、聚合、统计、可视化等丰富的数据操 ...

从“杂乱信号”到“有序资产”：CDA数据分析师视角下的数据分类

2026-10-09

 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 ...

【CDA干货】时间序列趋势突变分析的原理、方法与实战应用

2026-09-23

在时序数据分析中，大部分业务数据并非持续平稳变化，而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象，这类非正常的跳跃性变化被称为趋势突变。趋势突变分析是时间序列研究的重要分支，区别 ...

从“数据存储”到“智能取数”：CDA数据分析师视角下的创建表或视图

2026-09-22

 很多数据分析师写过无数个SELECT查询，但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视图的优缺点分别是什么”时，却常常陷入支支吾吾的困境。其实，SELECT只是从表中“取” ...

从“数据存储”到“智能取数”：CDA数据分析师视角下的数据库相关概念

2026-09-21

 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】趋势图、直方图与柏拉图在数据分析中的应用价值研究

2026-09-17

在数据可视化与数据分析工作中，图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度，能够从时间、分布、权重三个不同角度挖掘数据价值。其中趋势图、直方图、柏拉图是数据分析、 ...

【CDA干货】MySQL中ORDER BY与GROUP BY的功能区别及实战应用分析

2026-09-14

在MySQL数据库数据查询与数据分析中，GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似，常搭配使用，但核心功能、执行逻辑、数据处理方式完全不同。初学者极易混淆二者用法，出现排序失效、分组报 ...

【CDA干货】累计柱形图的数据原理、可视化价值与实战应用分析

2026-09-10

在数据可视化体系中，柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型，其中**累计柱形图（堆积柱状图）**是兼顾整体总量与内部结构的核心图表。不同于普通并列柱形图仅能对比单一整体数据，累计柱形图通过将多个细分维度数据 ...

【CDA干货】Python DataFrame新增行数据的方法与实战应用

2026-09-07

在Python数据分析中，Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象，类似于Excel的二维表格，具备规整的行列结构、字段类型与索引体系。在数据处理、数据清洗、数据整合与批量数据录入的实战场景中，经常 ...

从“单元格”到“字段”：CDA数据分析师视角下的表结构数据特征

2026-09-07

 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】数据透视表计算项的添加方法与数据分析实战作用

2026-09-03

数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具，具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力，可高效完成数据归类与统计展示。常规透视表仅能对原始字段进行求和、计数、平均值等基础聚合统计，无法实现字段之间 ...

【CDA干货】Power BI复合图表中折线累计汇总的设置方法与可视化应用

2026-09-03

在Power BI数据分析可视化场景中，堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比与分项贡献，折线图擅长呈现整体趋势变化。常规默认状态下，折线仅展示当期单周期数据 ...

【CDA干货】面板数据聚类分析的原理、方法与实证应用研究

2026-09-02

在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中，面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信息，能够兼顾个体差异与动态演变特征，相较于单一截面数据、时间序列数据，信息维度更 ...