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【CDA干货】神经网络损失函数:没有“最佳值”,但有“最优解”

【CDA干货】神经网络损失函数:没有“最佳值”,但有“最优解”
2025-12-02
在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却在损失降至0.1还是0.01时陷入迷茫;资深开发者则明白,纠结“具体降到多少”本身就是 ...

【CDA干货】数据标准化后出现负值?别急!场景化解决全方案

【CDA干货】数据标准化后出现负值?别急!场景化解决全方案
2025-12-02
在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一尺度,为模型训练或业务分析扫清障碍。但很多数据从业者会陷入“负值恐慌”:Z-score ...

CDA数据分析师:借表结构数据特征,解锁业务洞察密码

CDA数据分析师:借表结构数据特征,解锁业务洞察密码
2025-11-27
对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都以“行-列”形式记录着业务信息。CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力 ...

业务数据分析师的三级进阶指南:从执行到战略

业务数据分析师的三级进阶指南:从执行到战略
2025-11-26
在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能力要求与价值产出存在显著差异。清晰认知各层级定位,不仅能帮助从业者明确成长方向, ...

CDA数据分析师:驾驭表格结构数据——从特征洞察到业务价值

CDA数据分析师:驾驭表格结构数据——从特征洞察到业务价值
2025-11-25
在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表,到POS机记录的销售明细表,再到财务系统生成的成本核算表,表格以“行-列”的清晰结 ...

【CDA干货】Pyplot树状图:层级数据可视化的技术实现与业务应用

【CDA干货】Pyplot树状图:层级数据可视化的技术实现与业务应用
2025-11-17
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中的决策树模型结果,都需要通过树状图将“父-子”关联关系直观化。matplotlib.pyplot( ...

【CDA干货】大数据应用的行业密码:不同企业的实践异同与特性适配

【CDA干货】大数据应用的行业密码:不同企业的实践异同与特性适配
2025-11-12
大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金融企业的风险控制却呈现出截然不同的形态。其本质在于:大数据的价值落地,始终围绕行 ...

【CDA干货】金融统计实战案例:银行个人信贷违约预测的统计分析与风险应用

【CDA干货】金融统计实战案例:银行个人信贷违约预测的统计分析与风险应用
2025-11-11
金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的收益波动分析,再到监管合规的数据报送,统计方法是金融机构控制风险、提升收益的核心 ...

CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从数据底座到业务价值的落地路径

CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从数据底座到业务价值的落地路径
2025-11-10
在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集数据” 的浅层阶段,面临 “数据碎片化难整合、业务与数据脱节、转型效果难量化” 的核 ...

【CDA干货】数据挖掘核心步骤与实战:以零售企业客户流失预测为例

【CDA干货】数据挖掘核心步骤与实战:以零售企业客户流失预测为例
2025-11-04
在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升收入、优化体验” 的隐性规律。但数据挖掘并非 “拿到数据就建模” 的无序过程,需遵循 ...

CDA 数据分析师:指标体系搭建指南 —— 从需求到落地的 6 步实战方法论

CDA 数据分析师:指标体系搭建指南 —— 从需求到落地的 6 步实战方法论
2025-10-15
在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则是 “组装好的精密仪器”,能清晰反映业务全貌、定位问题根源。CDA(Certified Data An ...

企业名称:猎头岗位   招聘岗位:腾讯地图-AI大模型产品专家(北京) 80-110K·16薪     (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:猎头岗位 招聘岗位:腾讯地图-AI大模型产品专家(北京) 80-110K·16薪 (数据分析岗位招聘信息)
2025-10-14
岗位职责 1.大模型场景落地:基于用户出行场景(导航/搜索/推荐),拆解大模型技术可赋能的业务价值点,设计可落地的AI功能模块;主导需求优先级评估,建立「技术可行性×用户价值×实现成本」三维决策模型;制定大模 ...

数据分析师必备技能体系:从工具到思维,构建数据驱动的核心竞争力

数据分析师必备技能体系:从工具到思维,构建数据驱动的核心竞争力
2025-10-14
在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分析结果转化为业务决策。但成为一名合格的数据分析师,绝非 “会用 Excel 做表”“会写 ...

企业名称:京东集团   招聘岗位: 京东直招-数据分析师岗 18-35K·19薪     (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:京东集团 招聘岗位: 京东直招-数据分析师岗 18-35K·19薪 (数据分析岗位招聘信息)
2025-10-11
岗位职责及目标 1.深刻理解业务,通过行业分析、业务诊断,洞察或预警业务经营问题,进行专题研究,支持推动业务策略和动作改善; 2.识别业务经营及运营中的关键指标,建立业务指标体系,输出各维度、颗粒度的业务看 ...

CDA 数据分析师:穿透数据治理体系,成为数据有序运转的 “核心引擎”

CDA 数据分析师:穿透数据治理体系,成为数据有序运转的 “核心引擎”
2025-10-10
在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口径不一(如 “GMV” 有 3 种统计方式)、敏感数据泄露风险频发、核心数据质量差(缺失 ...

企业名称:宿谷教育   招聘岗位:B2B销售数据运营岗(数据组长)25-50K (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:宿谷教育 招聘岗位:B2B销售数据运营岗(数据组长)25-50K (数据分析岗位招聘信息)
2025-09-29
岗位职责 1、数据采集与处理:负责从多渠道采集业务相关数据,运用专业工具和方法进行数据整理,确保数据的完整性、准确性和可用性。 2、数据分析与报告:深入分析业务数据,挖掘数据背后的规律与价值,通过可视化图 ...

企业名称:猎头岗位     招聘岗位: B2B数据运营岗-北京 25-45K (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:猎头岗位 招聘岗位: B2B数据运营岗-北京 25-45K (数据分析岗位招聘信息)
2025-09-28
岗位职责: 1、数据采集与处理:负责从多渠道采集业务相关数据,运用专业工具和方法进行数据整理,确保数据的完整性、准确性和可用性。 2、数据分析与报告:深入分析业务数据,挖掘数据背后的规律与价值,通过可视 ...

CDA 数据分析师:以 SQL 为刃,劈开数据查询与分析的 “效率壁垒”

CDA 数据分析师:以 SQL 为刃,劈开数据查询与分析的 “效率壁垒”
2025-09-28
在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论是从千万级订单表中提取目标数据,还是从多表关联中整合用户消费信息,抑或是通过聚合 ...

企业名称:多多迦游     招聘岗位:数据分析师(研发体系) 15-30K·15薪 (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:多多迦游 招聘岗位:数据分析师(研发体系) 15-30K·15薪 (数据分析岗位招聘信息)
2025-09-28
1. 负责使用QuickSight、Tableau等数据可视化工具搭建和维护指标看板,确保数据的实时性和准确性。 2. 对产品和研发数据进行深入分析,提取关键业务指标,支持业务决策和运营优化。 3. 定期生成和维护数据报告,包括 ...

企业名称:高途     招聘岗位: 数据分析师(市投方向)+教培大厂周末双休 15-28K·14薪 ...(数据分析岗位招聘信息)

企业名称:高途 招聘岗位: 数据分析师(市投方向)+教培大厂周末双休 15-28K·14薪 ...(数据分析岗位招聘信息)
2025-09-28
空缺1人,面试流程:初试-复试-终试-offer-入职,入职越快越好 【薪资待遇】15k-28k,14薪,具体薪资得根据面试表现定薪 【工作地点】高途总部(中电金信) 【工作时间】9:00-18:30,周末双休,12:00-13:30吃饭 ...

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