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 ...

【CDA干货】Power BI热力图实战指南：让数据“温度”可视化

2025-11-26

在业务数据可视化中，热力图（Heat Map）是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低，让“哪类数据表现突出、哪类存在短板”一目了然。对于业务数据分析师而言，Power BI内置的 ...

【CDA干货】pandas列标签获取全攻略：数据处理的“入门钥匙”

2025-11-25

在pandas数据处理工作流中，“列标签”（Column Labels）是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识”，更是数据筛选、清洗、聚合等操作的基础依据。无论是初学者面对陌生数据集时的“数 ...

【CDA干货】Excel透视表进阶：两个字段相乘的完整实现指南

2025-11-14

在使用Excel透视表进行数据汇总分析时，我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量×毛利率=毛利额”“人数×人均产值=总产 值”。透视表默认的“求和、计数、平均值” ...

CDA 数据分析师：因子分析实战指南 —— 高维数据的潜在维度挖掘与业务价值提炼

2025-11-03

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次数、评论数、复购频次、消费金额” 等 10 + 特征，表面上分散独立，实则可能由 “消费 ...

【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 数据分析师：列联表分析与卡方检验实战指南 —— 破解分类变量的关联密码

2025-10-28

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式偏好”“会员等级是否与复购意愿相关”。这类问题的核心解决方案，正是 “列联表分析 ...

CDA 数据分析师：可视化驱动的数据探索与统计分析实战指南

2025-10-24

在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心能力，正是通过 “统计分析拆解数据逻辑，可视化直观呈现结论”，让隐藏在 ...

【CDA干货】透视表备注添加完全指南：从基础批注到动态更新

2025-10-17

在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务逻辑的说明。例如销售报表中 “某区域销售额骤降 30%”“某产品退货率异常” 等关键信 ...

企业名称：慧博云通 招聘岗位： 数据运营分析师10~16K （数据分析岗位招聘信息）

2025-10-13

游戏行业，可居家办公，5险1金，周末双休 岗位描述： 1、负责海外游戏项目的数据埋点设计、深度事件配置，保障事件链路在广告归因(MMP)中的完整性与准确性;2、与产品、广告投放团队协作，制定用户行为分析模型，对用 ...

【CDA干货】机器学习特征重要性分析：原理、实战与业务落地指南

2025-10-11

在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模型效率，更能揭示 “哪些因素真正影响目标结果”（如用户流失的核心原因、房价波动的关 ...

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】Excel 数据透视表折叠功能：空白列添加技巧与层级优化指南

2025-09-28

在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或折叠为汇总视图，实现 “一表多用” 的动态分析效果。但当透视表包含多级行 / 列字段 ...

CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线”

2025-09-26

CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师面临的第一个核心问题。无论是电商平台的用户订单、金融机构 ...

【CDA干货】Python 提取 TIF 中地名的完整指南

2025-09-17

Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确：TIF 中的地名有哪两种存在形式？ 在开始提取前，需先判断 TIF 文件的类型 —— 这直接决定了后续的技术方案。两种核心形式的差异如下： 地名存在形式 适用 TIF 类 ...

【CDA干货】解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content：区别、场景与实践指南

2025-09-15

解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content：区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时（如使用requests库），开发者常会接触到响应对象（Response）的两个核心属性 ——text和content。二者 ...

【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）、 ...