我们在上一篇文章中给大家介绍了一些数据分析的工具，就是R语言和SPSS，我们也给大家介绍了这两种工具的优点。而SPSS在数据分析工作中是经常使用的，我们在这篇文章中继续给大家介绍更多的实用的工具，希 ...
2018-12-26
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据分析软件中的Excel和SAS软件，但是这些软件还是不够的，我们还需要学习很多的工具，在这篇文章中我们会为大家介绍一下数据分析工具中的其他工具。希望这篇文章能够给 ...
2018-12-26
数据分析有很多的知识，也有很多的工具。一般来说，一个优秀的数据分析师都是有很多的知识储备，并且还能够熟练的使用数据分析工具。那么数据分析需要的工具都有哪些呢？一般来说SAS、R、SPSS、python、e ...
2018-12-26
我们曾经给大家说过一种经典的数据分析方法，那就是5w2h方法，这种方法是非常好的方法，我们可以通过这个方法解决很多的问题，但是数据分析的方法不只是一种，还有很多不错的方法，比如AARRR模型，下面我 ...
2018-12-25
数据分析是有很多的，Excel是一个不错的工具，我们在上一篇文章中给大家介绍了不少的内容，我们在这篇文章中继续给大家介绍一些有用的内容，希望这篇文章能够给大家带来帮助，下面就由小编为大家介绍一下 ...
2018-12-25
我们在上一篇文章中给大家介绍了很多的工具使用，其实这些工具的使用远远不够的，要做好数据分析工作还是要学会很多的知识的，下面我们就给大家介绍一下Excel的剩余工具的使用，希望这篇文章能够给大家带 ...
2018-12-25
大家都知道，Excel作为使用最普遍的的数据分析工具，灵活简便，易于上手。对于很多人来说，他们认为数据分析工作的工具都是比较高级的，Excel只能够做到简单的处理数据而已，其实这个想法是对的，同样也 ...
2018-12-25
上一篇文章，笔者为大家分析了未来数据分析市场的三个变化趋势，如果大家仔细阅读过后，相信对于数据分析市场未来的变化趋势这个问题一定会有更清晰的认识，但未来数据分析市场又岂会是只有那三种变化趋 ...
2018-12-25
随着社会的进步和发展，BI和分析平台市场从IT主导的报告转向现代业务主导的分析将会一步一步成为主流，而BI解决方案的发展和演变是非常迅速的，那么，在这样的大背景下，数据分析市场未来的变化趋势会是 ...
2018-12-25
在上一篇文章中我们为大家介绍了产品经理为什么要使用数据分析来工作以及数据分析工作需要的技能，那么大家知道不知道产品经理需要分析哪些数据呢，数据分析的工具是什么呢，如何进行数据分析呢？下面就 ...
2018-12-24
就目前而言，很多的企业都会使用数据分析来进行企业工作。于是，这就需要企业中的产品经理懂得数据分析，但是很多产品经理并不是数据分析专业的，因此需要学习一些相关的数据分析知识。那么大家知道不知 ...
2018-12-24
我们在上一篇文章中给大家讲述了Python和R语言的简介以及这两种语言的特点，想必大家看了上一篇文章已经初步了解的这两门语言的具体情况了吧？今天我们在这篇文章中会为大家介绍Python和R这两门语言的应 ...
2018-12-24
在前面的文章中我们给大家简单介绍了一下对于Python与R两门语言的选择。一般来说，数据分析中对于这两门语言都是比较重视的，如果学会了这两门语言那么就能够做好数据分析工作，从而成为高级数据分析师。 ...
2018-12-24
在数据分析流行的开始，我们已经看到了数据分析的日后很好的发展前景，通过数据分析我们可以做好企业的规划以及发现企业自身存在的问题。同时，数据分析行业的薪资待遇都是很好的。正因为如此，很多人开 ...
2018-12-24
现在很多企业都开始重视大数据分析了，通过大数据分析我们可以获得很多的信息。在上一篇文章中我们已经给大家介绍了我们为什么要学习大数据分析的原因，具体的内容包括大数据分析的发展正如火如荼、大数 ...
2018-12-24
在前面我们给大家说了为什么要学习大数据分析的原因，比如大数据分析能够增加从业人员的工资、可以获得更多的就业机会、大数据分析渗透的领域越来越广泛等。当然我们学习大数据分析的原因不只是这些，还 ...
2018-12-24
就目前而言，大数据越来越流行了，我们不管在各行各业都能够接触到数据，并且现在有很多的企业已经积累了大量的数据。就目前而言，很多人开始朝向大数据分析和大数据开发两个方向发展了。据统计，转向大 ...
2018-12-24
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据分析中的数据报表层的数据分析工具，在这篇文章中我们给大家介绍一下数据分析层的分析工具以及数据表现层的数据分析工具的内容以及介绍，希望这篇文章能够帮助到大家 ...
2018-12-24
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据分析工具的维度。一般来说，数据分析的维度有两种，第一种就是数据储存层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。而第二维度就是用户级、部门级、企业级、商业智能级 ...
2018-12-24
不管是做什么数据分析工作，都离不开数据分析工具。一个优秀的数据分析师一定要掌握几种数据分析工具，这样才能够高效地进行数据分析工作。但是数据分析涉及各行各业，我们在进行数据分析工作的时候还是 ...
2018-12-24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
