统计制图（数据可视化）是数据分析的核心呈现载体，它将抽象的数据转化为直观的图表、图形，让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...

箱线图（Box Plot）作为数据分布可视化的核心工具，能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征，广泛应用于数据分 ...

在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中，多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时，会导致模型系数 ...

数据分析的价值落地，离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...

在机器学习与数据分析领域，特征是连接数据与模型的核心载体，而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...

关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法，广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...

数据分析的基础范式，是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架，它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...

在数据分析、后端开发、业务运维等工作中，SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求， ...

支持向量机（SVM）作为机器学习中经典的分类算法，凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力，被广泛应用于图像识别、文本 ...

在数字化浪潮下，数据分析已成为企业决策的核心支撑，而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表，正逐步成为连接数据资 ...

数据分析的核心价值在于用数据驱动决策，而指标作为数据的“载体”，其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...

在MySQL查询编写中，我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句，直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...

数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”，其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新，实现从传统运营向智能 ...

CDA持证人已遍布在世界范围各行各业，包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等，“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则，发挥着专业技能，已成为支撑科技发展的核心力量。 ...

在数字化时代，企业积累的海量数据如同散落的珍珠，而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合，而是对现实业务场 ...