数据的四大特征_大数据

2014-09-16

数据的四大特征_大数据 我们总是在谈数据分析，数据分析什么的，那我们现在先不谈数据分析，我们先来谈谈数据分析的基础——数据。那么到底什么是数据，数据有什么特征呢？这个问题虽基础却重要。 这里我们 ...

大数据预测的4个特征_大数据

2014-09-12

世界杯期间各家科技巨头利用大数据预测比赛结果，再现“章鱼保罗”雄风。世界杯结束了但大数据预测还会继续。从夜观天象到气象预报，从童话里的水晶球到今日的科技预言家，从地震云的传说再到科学家猛攻的地震预测 ...

大数据的特征

2014-09-04

  大数据的特征     在大数据时代，数据的格式变得越来越多样，我们一起感受大数据的大，再谈大数据的特征：第一， 数量（Volume），即数据巨大，从TB级别跃升到PB级别；第二，多 ...

大数据预测4个特征，10个典型行业

2014-09-02

      世界杯期间，全球各大科技巨头都利用大数据来预测世界杯比赛赛果，着实是让大数据在世界杯彻底火了一把。别以为世界杯结束了，大数据的预测就不会停止。从预测各种现象到夜观星相， ...

统计基本概念：CDA数据分析师的实操根基与价值落地

2026-02-11

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的实操体系中，统计基本概念是不可或缺的核心根基，更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA的核心工作并非单纯的“处理数据、制作图表”，而是通过运用统计基本概念， ...

【CDA干货】小样本配对数据：Wilcoxon检验与配对样本T检验怎么选？

2026-02-10

在数据分析、实验研究中，我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组样本（如双胞胎、同批次产品）的性能差异、小样本（n<30）下的前后测数据对比等。此时 ...

表结构数据的获取、加工与使用：CDA数据分析师的核心实操指南

2026-02-09

表结构数据作为结构化数据的核心载体，其“获取-加工-使用”全流程，是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师开展专业工作的核心链路。CDA的核心价值，并非单纯解读数据，而是从数据源头出发，规范获取表结构数据 ...

【CDA干货】一文读懂Excel箱线图含义：用简单图表解锁数据分布的核心信息

2026-02-05

在日常办公数据分析中，我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。这些数据看似零散，却隐藏着数据分布、离散程度、异常值等关键信息，而传统的均值、中 ...

【CDA干货】ROC曲线阈值优化指南：如何科学提高阈值，提升模型分类性能

2026-02-05

在分类模型（如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警）的实操落地中，ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具，而阈值则是连接模型输出与业务决策的关键桥梁。ROC曲线本身不直接给出最优阈值，仅反映模型在不同阈值 ...

【CDA干货】主成分分析（PCA）实战全解析：从原理简化到落地应用

2026-02-04

在数据分析实战中，我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时，需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十几个指标；分析用户画像时，会涉及年龄、消费金额、活跃度、留存率等多个维度。这些指 ...

【CDA干货】解析数据分析中基准比的本质：离基准值越远，表现就越好吗？

2026-02-04

在数据分析场景中，基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具，广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对比、风险预警等领域。无论是企业营收与行业基准的对比、员工绩效与团队均值的差距，还 ...

CDA数据分析师：驾驭业务数据分析全步骤，赋能业务高效落地

2026-02-04

业务数据分析是企业日常运营的核心支撑，其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察，破解运营痛点、优化业务流程、提升经营效能。不同于泛化的数据分析，业务数据分析以“业务需求为导向、落地执行为目 ...

【CDA干货】业务效果AB增量评估体系：搭建、实操与价值落地

2026-02-03

在数字化业务迭代中，AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中，单纯的“AB组差异对比”（如转化率、GMV的绝对值差异），无法精准衡量策略带来的实际业务增量——部分差异可 ...

CDA数据分析师：以战略分析方法为翼，赋能企业长远发展

2026-02-03

企业战略决策的科学性，决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具，为企业研判行业趋势、规避经营风险、明确发展方向提供了核心支撑，它跳出日常运营的细节，立足全局与长远， ...

【CDA干货】复杂抽样的统计描述：方法、要点与实操解析

2026-02-02

在统计调查与数据分析中，抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便，是基础的抽样方式，但在实际场景中（如大规模人口调查、分层特征明显的群体研究、区域化数据采集），简单随 ...

【CDA干货】详解聚合函数：可一次使用多个吗？实操指南与效率解析”详解聚合函数：可一次使用多个吗？实操指南与效率解析

2026-02-02

在数据驱动企业发展的今天，“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑，但实践中，战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆，导致企业数据分析方向偏差、资源浪费，甚至无法实现“数据赋能增长”的核心目标。CD ...

CDA数据分析师视角：战略数据分析与业务数据分析的概念辨析及协同价值

2026-02-02

在数据驱动企业发展的今天，“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑，但实践中，战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆，导致企业数据分析方向偏差、资源浪费，甚至无法实现“数据赋能增长”的核心目标。CD ...

CDA数据分析师与商业数据分析总体流程：全链路实操与价值闭环

2026-01-30

商业数据分析的价值落地，离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑；而CDA（Certified Data Analyst）数据分析师，作为经过系统认证的专业化数据人才，正是串联起商业数据分析全流程、推动每一个环节高效落地的核心 ...

【CDA干货】通过标准差与平均值关系衡量数据波动性：方法、场景与实操

2026-01-29

在数据分析、质量控制、科研实验等场景中，数据波动性（离散程度）的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差（Standard Deviation）是描述数据离散程度的核心指标，平均值（Mean）是反映数据集中趋势的 ...

CDA数据分析师与统计制图：以可视化赋能数据叙事与决策

2026-01-29

统计制图（数据可视化）是数据分析的核心呈现载体，它将抽象的数据转化为直观的图表、图形，让数据规律、业务差异与潜在问题一目了然，是连接数据洞察与业务决策的关键桥梁。CDA（Certified Data Analyst）数据分析 ...