Python数据可视化：Matplotlib 直方图、箱线图、条形图、热图、折线图、散点图。。。

2017-10-26

 Python数据可视化：Matplotlib 直方图、箱线图、条形图、热图、折线图、散点图。。。 使用Python进行数据分析，数据的可视化是数据分析结果最好的展示方式，这里从Analytic Vidhya中找到的相关数据，进 ...

Excel-箱线图（数据分布）分析

2017-10-25

Excel-箱线图（数据分布）分析 箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布范围，可以粗略地看 ...

【CDA干货】KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南

2025-08-19

KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南 在分类模型（如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断）的评估体系中，KS 曲线（Kolmogorov-Smirnov Curve）是 “核心标尺” 之一。它通过对比 “ ...

【CDA干货】偏态分布：揭开数据背后的非对称真相，赋能精准决策

2025-08-19

偏态分布：揭开数据背后的非对称真相，赋能精准决策 在数据分析的世界里，“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值对称分布，大多数数值集中在中间区间，两端极端值极少。但现实中，我们遇到的更多数据 ...

CDA 数据分析师与业务数据分析步骤

2025-08-14

CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中，数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作为具备专业数据分析能力的人才，在业务数据分析过程中扮演着至关重要的角色。他们运用 ...

【CDA干货】χ² 检验与 t 检验：数据差异分析的两大核心工具

2025-07-29

χ² 检验与 t 检验：数据差异分析的两大核心工具 在统计学的方法论体系中，假设检验是验证数据规律、判断差异显著性的核心手段。其中，χ² 检验（卡方检验）和 t 检验凭借其在不同数据类型和研究场景中的精准适用 ...

从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点

2025-07-29

从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下，CDA（Certified Data Analyst）认证成为众多从业者提升专业能力与职场竞争力的重要途径。其中，CDA LEVEL II 考试聚焦于中高级数据 ...

【CDA干货】用 Python 开启数据分析之旅：从基础到实践的完整指南

2025-07-29

用 Python 开启数据分析之旅：从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代，数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Python 凭借其丰富的库生态、简洁的语法和强大的扩展性，成为数据分析领域的首选工具之一 ...

【CDA干货】鸢尾花判别分析：机器学习中的经典实践案例

2025-07-29

鸢尾花判别分析：机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里，有一个经典的数据集如同引路明灯，为无数初学者打开了模式识别与分类算法的大门，它就是鸢尾花数据集。鸢尾花判别分析不仅是机器学习入门的绝佳案例 ...

数据分析师的技能图谱：从数据到价值的桥梁

2025-07-17

数据分析师的技能图谱：从数据到价值的桥梁​ 在数据驱动决策的时代，数据分析师如同 “数据翻译官”，将冰冷的数字转化为清晰的商业洞察，为企业发展提供精准导航。这个看似只需与数据打交道的职业，实则需要构建一 ...

【CDA干货】t检验与Wilcoxon检验的选择：何时用t.test，何时用wilcox.test？

2025-07-14

t检验与Wilcoxon检验的选择：何时用t.test，何时用wilcox.test？ t 检验与 Wilcoxon 检验的选择：何时用 t.test，何时用 wilcox.test？ 在统计学假设检验中，t 检验（t-test）和 Wilcoxon 检验（Wilcoxon test，又 ...

数据查询结束后：分析师的收尾工作与价值深化

2025-07-10

数据查询结束后：分析师的收尾工作与价值深化​ ​ 在数据分析的全流程中，“query end”（查询结束）并非工作的终点，而是将数据价值转化为实际成果的关键起点。对于 CDA 数据分析师而言，查询结束后的数据处理、验 ...

统计学方法在市场调研数据中的深度应用

2025-07-07

统计学方法在市场调研数据中的深度应用​ 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径，而统计学方法则是市场调研数据处理与分析的核心工具。合理运用统计学方法，能够从海量、复杂的数据中提炼出有价值 ...

【教程】30000字长文，手把手教你用Python实现统计学

2025-02-27

1.统计学简介 听说你已经被统计学劝退，被Python唬住……先别着急划走，看完这篇再说！ 先说结论，大多数情况下的学不会都不是知识本身难，而是被知识的传播者劝退的。 比如大佬们授课，虽逻辑严谨、思维缜密，但你 ...

【干货】12种实用数据分析模型，强烈建议收藏！

2024-12-26

一个好的数据分析模型不仅能使分析具备条理性和逻辑性，而且还更具备结构化和体系化，并保证分析结果的有效性和准确性。好的数据分析师不仅熟练地掌握了分析工具，还掌握了大量的数据分析方法和模型。 今天就来给大 ...

还在被数据分析师面试问题难倒？这10个高频考题+答案，提前背熟！

2024-12-20

在准备数据分析师面试时，掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸，以下是10个高频考题及其详细解析，外加一些面试中的小技巧和实用建议，助你在面试中稳操胜券！ 1️⃣ 数学模型掌握情况 考察 ...

异常值处理的常用算法

2024-12-06

异常值在数据分析和机器学习中起着至关重要的作用。它们可能源自测量错误、数据损坏，或者代表真实但罕见的事件。这种数据的存在可能会极大地影响我们的分析结果和模型准确性。因此，识别和处理异常值是我们必须认真 ...

异常值处理的最佳实践

2024-12-06

在数据分析和预处理中，异常值处理是至关重要的一环。它旨在识别并处理那些明显偏离其他观测值的数据点，这些异常值可能是由测量误差、数据输入问题或其他非典型情况引起的。对数据准确性和模型性能都可能造成显著影 ...

如何有效处理数据异常值

2024-12-05

在数据分析和建模过程中，处理数据中的异常值至关重要，因为这些异常值可能对最终结果产生显著影响。识别、删除或替换异常值是关键步骤，而保留某些异常值以增强模型鲁棒性也同样重要。本文将介绍一些有效处理数据异 ...

数据分析师如何进行数据清洗

2024-12-04

在数据分析的世界中，数据清洗是一个至关重要的环节。数据分析师通过一系列方法和步骤来确保数据质量和一致性，从而为深入的数据探索和洞察打下坚实基础。让我们一起探讨数据清洗的关键步骤以及其中的技巧和要点。 ...