企业名称： 成都博彦科技 招聘岗位：数据提取及分析（游戏行业）-双休 （数据分析岗位招聘信息）

2025-09-04

数据提取及分析（游戏行业）-双休 7-12K 岗位职责： 1、负责业务数据提取、清洗等ETL工作和数据分析工作，对游戏策划、精细化运营提供策略支持； 2. 负责特征工程以及模型的初步构建；基于spark ...

企业名称：博彦科技（深圳）有限公司 招聘岗位： 数据提取及分析（游戏行业）-双休 7-12K （数据分析岗位招聘信息）

2025-09-03

岗位职责： 1、负责业务数据提取、清洗等ETL工作和数据分析工作，对游戏策划、精细化运营提供策略支持； 2. 负责特征工程以及模型的初步构建；基于spark等，构建数据分析, 特征工程、建模的pipeline； 3. 负 ...

如何优化数据提取、转换、加载的流程？

2024-04-15

优化数据提取、转换和加载（ETL）流程是实现高效数据处理的关键。在这篇文章中，我将讨论一些优化ETL流程的方法，以帮助您更好地管理和利用数据。 一个关键的步骤是合理选择数据提取的方式。如果可行，使用增量式提 ...

Excel中比函数公式实现数据提取更好用的两种方法

2017-08-03

Excel中比函数公式实现数据提取更好用的两种方法 Excel中比函数公式实现数据提取更好用的两种方法分享给大家，本教程主要讲解了在Excel中比使用函数公式实现数据提取更好用的两种方法介绍，操作起来是很简单的 ...

【CDA干货】MySQL固定时间间隔数据查询：语法原理、实操场景与数据分析应用

2026-07-15

在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中，绝大多数业务数据都带有时间维度属性，例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时间、设备日志生成时间等。MySQL作为主流关系型数据库，承担着业务原始数据的存储与查 ...

从“raw”到“ready”：CDA数据分析师视角下的标签加工方式

2026-07-09

 很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当导致标签失效，或因规则模糊造成标签口径混乱。其实，好的标签并非设计出来，而是加工 ...

从“零散标识”到“结构资产”：CDA数据分析师视角下的标签体系设计原理

2026-07-08

 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 ...

精准取数之道：CDA数据分析师视角下的数据查询语言

2026-07-07

 很多数据分析师每天都在写SQL，但当被问到“数据查询语言（DQL）的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺序有什么区别”“INNER JOIN和LEFT JOIN在业务分析中分别适用什么场景”时，却常常语 ...

【CDA干货】Pandas文本词频统计：查找关键词出现次数的实战方法与应用

2026-07-06

在数据分析工作中，文本数据处理是高频刚需场景，用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。快速统计指定关键词、特定词汇在文本列中的出现次数，是文本挖掘、舆情分析、问题复盘 ...

【CDA干货】数据分析核心技能体系：从工具落地到业务价值的全栈能力指南

2026-06-23

在数字化转型全面渗透的产业背景下，数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分析的认知停留在“学好Excel、SQL就能入行”的层面，但实际上，数据分析是一套完整的分 ...

从“raw”到“ready”：CDA数据分析师视角下的标签加工方式

2026-05-29

 很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当导致标签失效，或因规则模糊造成标签口径混乱。其实，好的标签并非设计出来，而是加工 ...

【CDA干货】基于Requests库读取HTTP响应报文的方法与实操应用

2026-05-27

在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中，Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具，凭借简洁的语法、完善的适配性，替代了Python内置的urllib库，成为开发者对接网络接口、获取网络数据的首选工具 ...

精准取数之道：CDA数据分析师视角下的数据查询语言

2026-05-27

 很多数据分析师每天都在写SQL，但当被问到“数据查询语言（DQL）的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺序有什么区别”“INNER JOIN和LEFT JOIN在业务分析中分别适用什么场景”时，却常常语 ...

CDA持证人专访：郭畅谈银行大数据建模与智能风控实践

2026-05-26

【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数字化转型、模型运营、模型评估、运营分析、模型调优、模型逻辑 【专访摘要】本次CDA持 ...

【CDA干货】SQL在企业经营数据分析中的深度应用：赋能精细化经营与科学决策

2026-05-22

数字化经营时代，企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为，都会以数据形式沉淀在数据库中。而SQL作为通用型结构化查询语言，是连接企业原始数 ...

【CDA干货】电商存量潜客精准判定方法：从数据识别到分层运营落地

2026-05-21

在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下，存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新流量，平台沉淀的存量潜客具备认知成本低、转化概率高、用户粘性潜力大的核心优势，是 ...

从“零散明细”到“多维洞察”：CDA数据分析师视角下的透视分析方法

2026-05-13

 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询，但当面对一张上万行的销售明细表，要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的复购率有何差异”时，却习惯于逐行筛选、逐个汇总，耗时费力且容 ...

从“raw”到“ready”：CDA数据分析师视角下的标签加工方式

2026-04-29

 很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当导致标签失效，或因规则模糊造成标签口径混乱。其实，好的标签并非设计出来，而是加工 ...

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 ...

表格结构数据进阶：从类型识别到功能实战

2026-04-15

数据分析师的一天，80%的时间花在表格数据上，但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别，不知道数据从哪里来、怎么查、怎么算，分析结果从一开始就是错的。 引言：为什么你掌握了基础，还是做 ...