近几年，人工智能的概念被人们越来越多的提及。事实上，这个概念早在1956年就已经提出。需要指出，人工智能只是计算机科学的一个分支，它属于计算机科学范畴。人工智能的目的，就是制造出一种能够与人类 ...
2019-01-17
做好数据分析工作需要做好数据分析知识的储备。一般来说，想要快速上手数据分析工作，还需要对数据分析的细节进行了解，那么大家知道不知道数据分析需要注意的细节都是什么呢？下面就由小编为大家解答一 ...
2019-01-17
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据分析的相关知识，主要介绍了保证数据分析全面性的分析方法，以及如何利用维度分析数据，这些知识需要拓展的知识有很多，使用到了经典的金字塔模型，我们在这一篇文章 ...
2019-01-17
我们在上一篇文章中给大家介绍了部分数据分析的知识，主要是数据分析建立指标，这样才能够做好数据分析工具。一般来说，在发展阶段，北极星指标是用户数和活跃率，用户数代表市场的体量和占有，活跃率代 ...
2019-01-17
在前面我们为大家提到的数据分析中的量化、业务以及核心，知道了这些我们才能够做到初步的了解数据分析，但是仅仅知道这些是不够的，不能真正地了解数据分析的知识。我们在这一篇文章中继续给大家介绍更 ...
2019-01-17
就目前而言，很多工作岗位都是需要数据分析这份工作，但是毕竟很多人不是“科班出身”，所以需要学习。数据分析这个事物是比较重要的，很多企业都是需要分析数据才能够推进业务的发展，那么大家知道不知 ...
2019-01-17
在上一篇文章中我们给大家介绍了两个数据挖掘失败的原因，具体是缺乏对常理的感觉以及缺乏迭代的能力，这两个原因是阻碍我们进行数据挖掘工作的石头。当然，关于数据挖掘失败的原因还有一个，那就是推广 ...
2019-01-17
在上一篇文章中我们给大家介绍了数据挖掘失败原因的其中一种，同时也是最常见的一种，那就是数据获取太难了。在这篇文章中我们接着给大家介绍数据挖掘失败的其他原因，那就是缺乏对常理的感觉以及缺乏迭代的能 ...
2019-01-17
在上一篇文章中我们给大家介绍了数据挖掘失败的两个原因，具体就是假数据真分析以及数据缺失十分严重，这些原因都能够导致我们的数据挖掘工作的失败，那么数据挖掘失败的原因还有哪些呢？下面我们就给大 ...
2019-01-17
在数据分析或者大数据的应用中，数据挖掘工作都是十分重要的。其实数据挖掘工作不会总是成功，也有很多失败的案例，那么关于数据挖掘失败的原因大家都清楚吗？下面我们就在这篇文章中给大家介绍一下数据 ...
2019-01-17
双十二一过，元旦也悄然飘去，不能抓住2018年末的尾巴了，2019的大门随即打开，我相信这个时候财务工作的小姐姐或者“表哥表姐”就开始为年度汇报工作发愁了：汇报量大，数据多，数据文件更是一个又一个 ...
2019-01-17
聚类分析在数据挖掘工作中是十分重要的技能，如果掌握了聚类分析会使得我们在数据挖掘工作中轻松应对各种问题，在这篇文章中我们继续给大家介绍数据挖掘中聚类分析的知识，希望能够给大家带来帮助。 ...
2019-01-16
在上一篇文章中我们给大家介绍了聚类分析的知识以及聚类分析中的部分算法。当然，这些算法都是需要我们掌握的，在这篇文章中我们继续给大家讲解数据挖掘中聚类分析的算法，希望能够给大家带来帮助。 ...
2019-01-16
不管是大数据还是数据挖掘，都离不开聚类分析，而聚类分析是数据挖掘中最经典的一种算法之一，也是数据挖掘工作的基础，同样也是数据挖掘的关键技术。那么什么是聚类分析呢？聚类分析能够为我们带来什么 ...
2019-01-16
数据挖掘师是一个十分重要的岗位，这个岗位专门为数据分析以及大数据服务。很多人都想进入数据分析这个行业，但有不少人虽然通过努力学习数据挖掘知识进入到了数据分析行业，但还是对数据挖掘工作有很多 ...
2019-01-16
我们在上一篇文章中给大家讲述了数据挖掘的四条原则，遵守了这四条原则可以帮助我们更好地应对数据挖掘的工作，但是数据挖掘还是需要模型的，我们对数据挖掘模型的选择也会影响我们的工作。那么怎么选对 ...
2019-01-16
在前面的文章中我们给大家介绍了三种提高数据挖掘能力的方法，这三种方法分别是打造全流程挖掘引擎、降低变量准备时间、通过运营保有挖掘资产。这三种方法都是能够帮助我们提高数据挖掘能力的，下面我 ...
2019-01-16
我们在上一篇文章中给大家讲述了一部分提高数据挖掘能力的办法。当然，这也只是从一个方面进行讲述的，还需要从多个角度才能够全面提高数据挖掘能力，下面我们就给大家讲述一下数据挖掘能力提高的其他方 ...
2019-01-16
在数据分析行业中，数据挖掘是一种发现规律的手段。在传统行业中，数据挖掘是一个过程十分冗长的东西，在数据获取中数据挖掘就成了企业中的一项重要工作。很多数据挖掘师在进行数据挖掘工作的时候往往会 ...
2019-01-16
在上几篇文章中我们给大家介绍了成为数据挖掘师需要学习的一部分数学基础。当然，如果能够掌握数学基础知识，那么在数据挖掘工作中一定会轻松不少，这也正是数据挖掘工作需要掌握的基础层级的知识。关于 ...
2019-01-16在回归分析的结果解读中，R方（决定系数）是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例，取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的指标体系中，“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分，而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”，电商平台的销售额会迎来爆发式增长；每逢冬季，北方的天然气消耗量会显著上升；每月的10号左右，工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入，企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等，这些 ...
2025-12-03在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03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 ...
2025-12-02在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
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 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天，A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中，LSTM（长短期记忆网络）凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑：用 ...
2025-12-01引言：数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下，数据已成为企业决策的核心资产，而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常，常始于一堆“毫无章法”的数据点：电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中，“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段，理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工具包中，透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码，仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中，数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”，直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中，技术人员常面临一个选择：是一次性查询500条数据，还是分5次每次查询100条？这个问 ...
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 ...
2025-11-27在业务数据可视化中，热力图（Heat Map）是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低，让“ ...
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 ...
2025-11-26
