数据分析中国互联网行业发展现状 2015年，中国网民增长进入了一个相对平稳的阶段，互联网在易转化人群和发达地区居民中的普及率已经达到较高水平，下一阶段中国互联网的普及将转向受教育程度较低的人 ...
2015-06-13
基于物联网技术的警务大数据分析模型构想 背景介绍 警察作为一个国家的重要机构，肩负着维护社会稳定，打击违法犯罪的重要职责，面对着越来越狡猾的犯罪分子，警方需要有效提升预防和打击犯罪的 ...
2015-06-13移动PM如何分析和挖掘数据_数据分析师培训 如何对相关数据进行分析？ 在进行数据发掘之前首先可以对产品做相应的数据建模，然后经过上线跟踪、分析，对比原来的模型，是否有遵循原来的模型。如果 ...
2015-06-13大数据的理想与现实_数据分析师 一是大数据[注]将创造细分的市场。数据分析、数据代理将可能作为一种服务出现，专门面向数据分析人才培训的市场也会随之火爆。当然，肯定还有一些目前无法想象的细分市场涌 ...
2015-06-13用于大数据的嵌入式分析和统计 用于大数据[注]的嵌入式分析和统计已经成为了业内一个重要的主题。随着数据量的不断增长，我们需要软件工程师对数据分析提供支持，并对数据进行一些统计计算。本文概要地介 ...
2015-06-13突破传统BI：应用“数据发现”的五项准则 根据IDC公司的研究，到2020年，数字数据将有可能达到40万亿GB。随着大数据的到来，大多数企业都部署了某种形式的基本商务智能系统，以从传统企业系统中抽取大量 ...
2015-06-13
数据分析基本思路及手法_数据分析师培训 数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： ...
2015-06-13
零售O2O该如何做数据分析_数据分析师培训 通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。 有哪些数据？ 线上平台的 ...
2015-06-13
微信数据分析和微信传播模型_数据分析师培训 什么是微信数据分析呢？ 试想一下，如果是你，会怎么向你的领导、向你的下属，进行数据分析呢？是像描述天气一样“昨天阴天，今天天气挺好，风和 ...
2015-06-13
如何用数据看用户行为，驱动产品设计 从数据中看用户行为是一件很有趣的事情，了解用户行为后相应的对我们的产品设计、专题设计进行优化，就能生产更高转化率的作品。 下面跟大家分享10个 ...
2015-06-13
如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营 数据分析，对于开发者和运营者都是十分重要的，漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用，从而获得最大的利润。那么，该如何通过统计分析工具做好 ...
2015-06-13
怎样辨别渠道作弊—数据分析篇 有的运营人员做渠道投放，每个渠道都投放了，点击量特别高，但激活量只有个位数。也有可能点击激活数量都很高，但是留存率很低。费用都花光了，但是效果没有出来。自己做 ...
2015-06-13数据挖掘历史中的重要里程碑_数据分析师培训 数据挖掘现在随处可见，而它的故事在《点球成金》出版和“棱镜门”事件发生之前就已经开始了。下文叙述的就是数据挖掘的主要里程碑，历史上的第一次， ...
2015-06-13农业跟大数据怎么挂钩_数据分析师培训 几千年前，农业开始时是一种高度地点特异性的活动。第一代的农民是培植个别植物的园丁。他们会去寻找适合这些植物的小气候及小块的土地。但是，随着农民取得科学知 ...
2015-06-13为什么数据化运营如此重要_数据分析师培训 大数据的真正价值在于数据驱动决策——通过数据来做出的决定，要优于常规决策。当你的想法有更多的证据(即数据)来支持业务决策时，这一点当然听起来不错,但是 ...
2015-06-13大数据互联网营销，盘石正在让广告更可爱 有一则讲大数据营销的神奇故事曾轰动全美。 2012年初，一个中年男人冲进一家位于明尼苏达州阿波利斯市郊的超市兴师问罪：大喊为什么超市不停地向他的还是 ...
2015-06-13家能源央企发力大数据 两桶油开启“互联网+油气”时代 业内人士认为，油企、电网和煤企都站在了“互联网++”的风口，希望借此来实现改革。 多家能源央企纷纷开始布局“互联网++”。 ...
2015-06-13大数据”指导科学抢收 对很多农民来说，麦收是最忙碌也最忧心的时刻，一旦遭遇风雨天气，将极大影响一年的收成。人们无法左右天气，但是可以通过“大数据”合理安排人和农机，努力抢收于雨前。安徽省在今 ...
2015-06-13
如何判断一个人是否适合做数据分析 网友问：部门要找几个人做数据分析。现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题 ...
2015-06-12Pandas 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在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型：特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中，“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中，不少团队陷入 “指标困境”：仪表盘上堆砌着上百个指标，DAU、转化率、营收等数据实时跳动，却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师：驾驭通用与场景指标，解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中，指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中，AB 实验系统（负责验证业务优化效果）与业务系统（负责承载用户交互与核心流程）并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并 ...
2025-09-23
