数据分析中常见的方法和算法有哪些？

2024-01-25

数据分析是一种从大量数据中提取有用信息和洞察的过程。在数据分析中，使用各种方法和算法来处理、转换和解释数据。下面将介绍常见的数据分析方法和算法。 描述统计学：描述统计学是数据分析中最基本且最常用的方 ...

什么是异常值，如何检测和处理它们？

2024-01-08

异常值（Outliers）指在数据集中与其他观测值明显不同的数据点。它们可能是由于测量或记录错误、设备故障、样本偏差或罕见事件等原因引起的。异常值可以对数据分析和建模产生负面影响，因此检测和处理异常值是数据预 ...

如何用Python处理大型数据集？

2023-12-20

在当今时代，大数据已经成为许多领域的关键词之一。随着数据量的不断增加，有效地处理大型数据集变得至关重要。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，在大数据处理方面也展现出了巨大的潜力。本文将指导您 ...

​CDA标准课程迭代更新

2023-11-08

2023年10月 CDA 标准课程更新 (v7.1.0)    重大更新： ●新开caie人工智能技术大课（LLM方向） 其他课程更新： ●脱产班和周末班的业务分析部分更新以下案例： 1）违约用户特征分析案例 2）优衣库区域 ...

【重磅】CDA标准课程迭代更新

2024-02-19

2024年2月  CDA level 1 新增 

分析师如何准确理解和解释数据结果？

2023-10-16

数据在现代社会中扮演着至关重要的角色。然而，大量的原始数据对于非专业人士来说往往是难以理解和利用的。这就需要数据分析师将数据转化为有意义的信息，并以简明扼要的方式向各方解释结果。本文将探讨数据分析师 ...

分析师如何利用统计学方法解决问题？

2023-10-16

作为现代商业环境中不可或缺的一部分，分析师的职责是通过收集和分析大量数据来提供有关市场、行业和企业的洞察力。在这个信息爆炸的时代，统计学成为了分析师们解决问题的有力工具。本文将介绍分析师如何利用统计 ...

CDA LEVEL III

2023-10-11

一、总则 CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的资格认证，旨在提升用户数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。「CDA人才 ...

CDA LEVEL I

2023-10-11

一、总体目标 CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的资格认证，旨在提升用户数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。「CDA ...

如何识别和处理数据集中的异常值？

2023-08-25

异常值在数据分析和机器学习任务中是一个常见而重要的问题。它们可能会对模型的准确性和性能产生负面影响，因此必须及时识别和处理。本文将介绍如何有效地识别和处理数据集中的异常值，并为读者提供一些实用的方法 ...

如何识别并处理缺失数据和异常值？

2023-08-25

在现实世界中，数据往往并不完美。缺失数据和异常值是数据分析中常见的问题，它们可能会对结果产生负面影响。因此，识别和处理缺失数据与异常值成为了数据预处理的重要步骤之一。本文将介绍几种常用的方法以帮助读 ...

如何利用统计学方法进行数据分析？

2023-08-24

在当今信息爆炸的时代，大量的数据被生成和收集。然而，仅仅拥有数据是不够的，我们需要有效地从中提取有价值的信息。统计学作为一门科学，提供了分析和解释数据的工具和方法。本文将介绍如何利用统计学方法进行数 ...

如何利用统计学方法分析教育数据？

2023-08-24

统计学是一种强大的工具，可以帮助我们理解和分析教育数据。通过运用统计学方法，我们能够从大量的数据中提取有关学生、学校和教育系统的有用信息。本文将介绍如何利用统计学方法分析教育数据。 首先，在进行任何分 ...

如何利用数据分析来探索市场趋势？

2023-08-22

在当今数字化时代，大量的数据被生成和记录。对于企业而言，这些数据蕴含着宝贵的信息，可以为市场趋势做出准确的预测，并帮助企业做出战略决策。数据分析成为了揭示市场趋势的有力工具，本文将探讨如何利用数据分 ...

如何处理数据中的缺失值和异常值？

2023-08-18

数据分析和机器学习中，经常会遇到数据集中存在缺失值和异常值的情况。这些问题如果不正确处理，可能会导致模型的不准确性和偏差。因此，在进行数据预处理之前，我们需要了解如何处理数据中的缺失值和异常值。 一、 ...

如何处理和去除脏数据和异常值？

2023-07-20

处理和去除脏数据和异常值是数据预处理的重要步骤，它有助于提高数据质量，从而使后续的数据分析和建模更加准确可靠。在本文中，我们将介绍一些常用的方法和技术来处理和去除脏数据和异常值。 首先，什么是脏数据和 ...

如何有效地检测和处理异常值？

2023-07-11

在数据分析和机器学习领域，异常值是指与其他观测值明显不同的数据点。异常值可能由于测量误差、数据录入错误或真实的极端情况而产生。然而，异常值可能会对数据分析和模型建立产生负面影响，因此需要采取适当的方法 ...

如何选择正确的统计分析方法？

2023-07-06

选择正确的统计分析方法对于研究和决策具有重要意义。在进行数据分析之前，需要考虑以下几个关键因素来确定适合的统计分析方法。 第一，明确研究目的。首先需要明确研究的目标是什么，以及你希望从数据中得出什么样 ...

如何使用统计学方法解释数据？

2023-07-06

使用统计学方法解释数据 统计学是一种重要的工具，可用于解释和分析各种类型的数据。无论是社会科学、自然科学还是商业领域，统计学都能提供有关数据背后现象的洞见。本文将介绍如何使用统计学方法解释数据，并说明 ...

如何使用R进行基本统计分析？

2023-07-06

R是一种功能强大的统计分析和数据可视化工具，广泛应用于各个领域。本文将介绍如何使用R进行基本统计分析。我们将从数据导入开始，然后讨论描述性统计、假设检验和回归分析等常见的统计方法。 首先，要使用R进行统计 ...