一．定义及运用 商业数据分析是指以商业理论为基础，从数据分析出发，依靠统计工具，以决策优化为目的，洞察数据背后的规律，为商业创造最大价值。其主要运用在： 监控异常数据，如信用欺诈； ...
2019-01-22
在日常工作中，无论是销售、运营、产品还是市场，很多情况下都需要一份清晰明了的数据分析报告，能有效地将主题信息和分析结果传达给客户、领导和同事。在一份高质量的数据分析报告中，最重要的信息是数据可 ...
2019-01-22
在数据分析中，数据挖掘工作是一个十分重要的工作，可以说，数据挖掘工作占据数据分析工作的时间将近一半，由此可见数据挖掘的重要性，要想做好数据挖掘工作需要掌握一些方法，那么数据挖掘的常用方法都 ...
2019-01-21
数据挖掘工作是一个要求比较高的工作，这是由于数据挖掘是为数据服务的，因此必须做到万无一失才能使得结果符合真正的客观实际，那么数据挖掘工作的要求都有哪些呢？下面我们就给大家解答一下这个问题。 ...
2019-01-21
在前面的文章中我们给大家介绍了Python受欢迎的部分原因。当然，这些还不是Python受欢迎的所有原因，我们在这篇文章中继续给大家介绍Python受欢迎的原因，希望这篇文章能够帮助到大家。 我们都知 ...
2019-01-21
在大数据和数据挖掘以及数据分析中，都离不开Python，可见Python是一个十分实用的工具。在现阶段的数据分析行业，Python是一个十分基础的技能，如果掌握了这个技能的话我们才能够更好地进行数据分析行业 ...
2019-01-21
在上一篇文章中我们给大家介绍了很多数据挖掘算法，这些算法在数据挖掘工作中起到了十分重要的作用，掌握了这些算法我们才能够顺利的进行数据挖掘工作，所以我们今天再这篇文章就给大家介绍剩余的集中数 ...
2019-01-21
在上一篇文章中我们给大家介绍了很多数据挖掘的算法，这些算法在数据挖掘中做出了极大的贡献，如果我们要了解数据挖掘的话就不得不了解这些算法，下面我们就继续给大家介绍更多的数据挖掘的算法。 ...
2019-01-21
数据挖掘中的算法有很多，而不同的算法有着自己的优势，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。那么大家知道不知知道数据挖掘中的经典算法都有哪些呢？在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据挖掘的 ...
2019-01-21
也许你是一位管理客户的负责人，当你看到客户响应率降低，你想知道原因；也许你是一家公司的营销经理，当你看到注册数量下降，你想确定哪个指标出现问题。无论出现什么问题，找出导致问题的原因以及如何 ...
2019-01-21
AI爱好者们： 大家好！我是CDA A+人工智能课程的班主任。现在第一期班级内容已经进行多一半了，我想和大家聊聊我的感受。 2018年10月13日，CDA A+人工智能课程第一期正式开班。开课前写下 ...
2019-01-18
在前面的文章中我们给大家介绍了Python的两个阶段的学习内容，其实在Python的学习汇总，我们需要走出Python的圈子，去发现更多的内容，这样我们才能够学好Python的知识，我们发现 Python 和专业知识相结 ...
2019-01-18
在我们学习Python的时候，我们需要大胆地试错，并且对自己的编程不要过于追求简洁，应该追求基础扎实，这样我们才能够学好Python的知识。在这篇文章中我们就给大家介绍一下学习Python知识的攻略，希望这 ...
2019-01-18
在上一篇文章中我们给大家介绍了Python的相关知识，但是对于Python的知识是有很多的。一般来说，一个Python 对象可视化的项目，用图形辅助你理解 Python 中的各种概念。我们在学习Python的时候一定要知道 ...
2019-01-18
大家都知道，在大数据的学习中或者数据分析工作中我们离不开Python，而Python是一种编程语言，很多人听到编程就认为这是一个十分复杂并且难的事情因而望而却步，其实并不是这样的，Python是一种对初学者 ...
2019-01-18
很多人看到了大数据行业的火热，以及大数据分析工作者的可观薪资，都想转行去从事大数据分析领域的岗位，但是他们对于大数据行业的职位并不是很了解，我们在这篇文章中给大家介绍一下大数据分析领域的岗 ...
2019-01-18
我们在前面的文章中给大家讲述了很多关于大数据思维的内容，由此可见，大数据思维是客观存在，我们用大数据思维方式思考问题、解决问题是每个大数据工程师的做法，但是成为大数据分析师需要具备什么呢？ ...
2019-01-18
现在很多人都想进入高薪岗位，这是人之常情。现如今由于大数据和数据分析的流行使得Python变得十分火爆，正所谓哪里有需求，哪里就有高薪。所以如果我们想进入数据分析行业就必须学习Python。下面我们就 ...
2019-01-18
作者：William Vorhies CDA数据分析研究院原创作品,转载需授权 2018年刚刚结束，在2019年到来之际，让我们一起展望在今年数据科学、机器学习和人工智能领域会有怎样的发展趋势。 首先让我们 ...
2019-01-18
我们在大数据的领域中总是听说过数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。这些词汇如果从字面意义上讲，我们很难区分，今天在这篇文章中我们给大家来好好介绍一下数据挖掘与大数据、OLAP、数据统计的区 ...
2019-01-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
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 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
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 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
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 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09
