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CDA 数据分析师:用效应分解法,剖开时间序列的 “增长密码”

CDA 数据分析师:用效应分解法,剖开时间序列的 “增长密码”
2025-10-09
在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还是 “双 11 促销拉动”,或是 “新用户结构优化带来的增量”?若仅看时间序列的表面变 ...

【CDA干货】Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南

【CDA干货】Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南
2025-09-30
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之一 —— 无论是筛选 “性别为男的用户”“销售额超过 1000 的订单”,还是 “包含‘北 ...

【CDA干货】球面卷积神经网络(SCNN)

【CDA干货】球面卷积神经网络(SCNN)
2025-09-30
球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通过重构 “卷积核设计、数据采样、特征聚合” 的底层逻辑,让神经网络能够适配球面的非 ...

CDA 数据分析师:读懂时间序列,让历史数据成为业务预测的 “指南针”

CDA 数据分析师:读懂时间序列,让历史数据成为业务预测的 “指南针”
2025-09-30
在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股价波动趋势”,零售门店想确定 “明日库存该备多少”。这些问题的答案,藏在 “时间序 ...

【CDA干货】Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界

【CDA干货】Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界
2025-09-29
Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分类标签,通过数据自身的相似性将样本划分为若干组(聚类),广泛用于客户分群、产品归 ...

【CDA干货】XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南

【CDA干货】XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南
2025-09-29
XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型,但传统决策树存在 “易过拟合、精度有限、对噪声敏感” 等缺陷。而 XGBoost(Extreme ...

CDA 数据分析师:精通标签加工方式,让数据标签从 “raw” 到 “ready”

CDA 数据分析师:精通标签加工方式,让数据标签从 “raw” 到 “ready”
2025-09-29
在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加工—— 即将分散的原始数据(如用户行为日志、订单记录)通过清洗、计算、建模等手段, ...

【CDA干货】Pandas quoting 详解:掌控文本文件读写中的引号规则,避免数据解析陷阱

【CDA干货】Pandas quoting 详解:掌控文本文件读写中的引号规则,避免数据解析陷阱
2025-09-28
在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京,朝阳”)、嵌套引号(如 “他说:"明天加班"”)时,若未正确配置引号处理规则,Pan ...

【CDA干货】Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用

【CDA干货】Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用
2025-09-26
Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “时间 - 事件” 数据(如患者生存时间、设备故障时间)的核心工具。其核心假设 ——比 ...

【CDA干货】检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略

【CDA干货】检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略
2025-09-26
检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试),“检测因子” 是衡量检测目标(如水质、食品安全性、产品性能)是否达标的核心指标。 ...

CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线”

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 ...

企业名称:猎头岗位    招聘岗位: 区域策略运营专家 40-70K·16薪 (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:猎头岗位 招聘岗位: 区域策略运营专家 40-70K·16薪 (数据分析岗位招聘信息)
2025-09-25
岗位职责: 1、负责区域C端问题的分析、诊断及C端策略输出 2、基于区域特征,联动区域业务和总部策略中台,共同形成本地化的品类和营销运营策略及方案落地; 3、通过数据监控和分析,及时掌握各项运营指标推进进度和 ...

【CDA干货】深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径

【CDA干货】深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径
2025-09-25
深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关键超参数之一 —— 过少的神经元会导致模型 “欠拟合”(无法学习到数据的复杂规律), ...

CDA 数据分析师:搭建指标体系,让数据从 “零散监控” 到 “驱动决策”

CDA 数据分析师:搭建指标体系,让数据从 “零散监控” 到 “驱动决策”
2025-09-25
在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “业务增长的核心瓶颈是什么”“该优先优化哪个环节”。问题的根源并非缺乏指标,而是没 ...

【CDA干货】MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略

【CDA干货】MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略
2025-09-24
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— 部分服务器初始内存占用仅 2GB,运行数月后却飙升至 8GB 以上,且无明显大查询或高并发 ...

【CDA干货】人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例

【CDA干货】人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例
2025-09-24
人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一道防线”。传统检测模式依赖人工肉眼观察、手持设备采样、破坏性试验,存在效率低(如 ...

CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径

CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径
2025-09-24
CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并非所有指标都能直接适配业务需求 —— 有些指标是跨行业、跨场景的 “通用语言”,有些 ...

CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值

CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值
2025-09-23
CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散的数字集合,若缺乏统一的衡量标准,便无法转化为指导业务的有效信息。而指标,正是将 ...

【CDA干货】限制你眼界的不是算法,而是你自己:在技术工具时代重识人的核心价值

【CDA干货】限制你眼界的不是算法,而是你自己:在技术工具时代重识人的核心价值
2025-09-22
当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 “算法不够先进”,将业务突破难归因于 “没掌握复杂模型”,将认知局限解读为 “不会 ...

【CDA干货】算术平均数(Mean)与几何平均数(GeoMean):核心区别与适用场景解析

【CDA干货】算术平均数(Mean)与几何平均数(GeoMean):核心区别与适用场景解析
2025-09-22
在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指向的是算术平均数(Arithmetic Mean,简称 Mean) ,却忽略了另一类关键指标 ——几何 ...

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