2015年6月20日，CDA数据分析师俱乐部北京线下交流活动圆满结束。十余位会员及嘉宾参加了本次活动。首先是论坛组织方代表介绍了CDA数据分析师俱乐部及线下活动的未来组织情况。基于大数据狂潮和数据分析业务的发展，CDA数据分析俱乐部改变了线下聚会的思路：每周一次小聚会，每月一次大分享，以“CDA数据分析师驿站”的形式，每个周六邀您与同行相聚在一起，坐下来喝喝咖啡，谈谈合作，听听数据界牛人的真知灼见 ……
此次聚会的主题是“数据分析与金融证券”，聚会从下午19点开始讨论和学习，一直持续到21点整，在节日的气氛里面，大家热情讨论
会上，人大经济论坛数据分析中心首席讲师丁亚军老师就大数据的相关技术、未来、金融证券方面的应用等内容进行了精彩分享。
自由交流时间，我们与会的会员们分享自己的职业与数据的关系，有的分享了自己的工作经历，大家互相交流和分享经验，开心之余还增长了见识，有些会员还表达了自己的数据相关的需求，以及自己在数据分析方面的困惑，大家进行了热烈的讨论。
会后同行小伙伴进行了交流和信息互换等，我们期待下周见面，没有能来参加的把握机会哦！
关于历次CDA数据分析师线下聚会情况，请参考帖子：
http://bbs.pinggu.org/thread-2250292-1-1.html
CDA数据分析师俱乐部详细介绍：
http://bbs.pinggu.org/thread-2250292-1-1.html
CDA数据分析师俱乐部定位成为技术与需求的对接平台，创意与灵感的展示平台以及数据人的朋友圈，希望有项目需求和数据分析技术的伙伴们积极报名参加我们的线下活动，找到适合的合作伙伴和同行的朋友~
CDA数据分析师俱乐部将继续发展壮大，期待大家的参与！
CDA数据分析师俱乐部会员资格申请：
申请邮箱：club@pinggu.org
邮件标题：CDAC + 姓名 + 城市
邮件内容：
姓名
手机号码
常用邮箱（最好用私人邮箱）
所在地
当前工作/学业情况以及与数据的关系（需求，技术或者创意，请具体说明）
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
2025-11-06在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
2025-11-06在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中（如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”），卡方检验 P 值与 OR 值（比值比，Odds Ratio）是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值，不在于复杂的模型公式，而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材：CDA教材一级：商业数据分析（2025）__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
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 ...
2025-11-04在 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）训练过程中，开发者最常困惑的问题莫过于：“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时，他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点，理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是：stats.ttest_rel（配对 ...
2025-11-03在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中，“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中，“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”，直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
