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在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29
