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数据清洗工具全景指南：从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中，“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化：以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中，“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程：协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中，“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代，数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA（Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证：数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据，当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU：游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业，DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析：零代码实现数据分群，赋能中小团队业务决策 在数字化转型中，“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师：数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎，数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX：数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中，索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数：数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中，数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师：数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下，数据已成为企业核心资产，而 CDA（Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验：数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中，“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法：解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域，准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师：数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代，数据已成为企业核心战略资产，其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线（ROC 曲线）是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具， ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中，隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维：驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标：基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师：数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA（Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析：从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计：CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位：CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA（Certified Data Analy ...
2025-08-22
