作者 | William Koehrsen 翻译 | Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 如果现代工作面试教会了我们什么，那就是关于“你最大的弱点是什么？”这个问题，正确答案是“我工作太努力了 ...
2018-12-24
在前面的文章中我们了解了数据分析的指标，一般来说，数据分析的指标就是定性指标和量化指标、先见性指标与后见性指标、相关性指标与因果性指标。这些指标都是我们需要注意的，但是找到一个关键指标不是 ...
2018-12-21
我们在上一篇文章中给大家讲到了数据分析的动机、商业模式以及好的数据指标是什么。这些内容都是比较重要的，此外大家在进行数据分析工作的时候还是需要注意很多的内容，下面我们就给大家讲一讲更深入的 ...
2018-12-21
就目前而言，越来越多的人认识到数据分析的重要性，大家都知道数据分析有很多的用途，这就是使得数据分析也成为产品经理的一项必备技能。但是当我们真正在进行数据分析的过程中，总会存在一些问题，这些 ...
2018-12-21
数据分析工作对于大家来说不是一件容易的事情，只有很好掌握了数据分析的方法才能够做好数据分析工作，在掌握数据分析方法之前，我们还需要做好准备工作和完善工作。那么大家知道不知道数据分析中的需要 ...
2018-12-21
通过前面的内容我们不难发现，数据分析需要学习很多的知识，比如数据分析中的AARRR模型以及漏斗模型。当然，这是针对数据分析的，但是对于数据展现也是需要学习很多的知识，这些知识主要在于图表，分别是 ...
2018-12-21
在上一篇文章中我们给大家介绍了数据分析的经典的AARRR模型，通过给大家介绍AARRR模型的实际情况，大家不难看出AARRR模型确实是很实用，其实还是有一个经典模型就是漏斗模型。漏斗模型和AARRR模型的地位 ...
2018-12-21
我们在上一篇文章中给大家讲了数据分析的步骤，同时提到了经典的AARRR模型和漏斗模型，这两个模型都是大家需要掌握的，想要做好数据分析这份工作真的要循序渐进且步步为营，不能跳跃忽略，更不能急于求成 ...
2018-12-21
上一篇文章我们给大家简单介绍了数据分析的主要内容，以及详细解释了数据分析的目的和价值。对于想要学习数据分析知识的朋友来说，数据分析的步骤才是重点，这话不假，数据分析师的主要工作的就是做好数 ...
2018-12-21
随着数据分析越来越火热，数据分析师逐渐成为炙手可热的职业，正是由于这些，使得很多人都想进入数据分析这个行业。在进入数据分析这个行业之前我们需要对数据分析进行了解，如果不了解的话，那么能否成 ...
2018-12-21
现在很多的企业都是比较重视数据分析的，尤其是项目经理。如果一个项目经理掌握了数据分析以后，才能够对项目有一个精准的决策。但是很多项目经理并不是数据分析专业的，这就需要项目经理更加熟悉和增进 ...
2018-12-21
在进行数据分析的时候，首先需要我们进行数据的选择，在选择数据的时候并不是说随随便便地选择一些数据就能够直接分析了，而是需要注意数据的质量，那么数据分析过程中对数据的质量要求是什么呢？一般来 ...
2018-12-21
数据分析从字面上来解读就是对你手里的数据进行解读。我们都知道，把钱放在家里，它是不会为你产生其它价值的。数据就如同我们手里的钱，如果就这样在我们手里放置着它是没有多大的价值的。换句话说，数 ...
2018-12-21
很多人都听说过数据分析，现在数据分析行业也是比较火爆的，但是不知道数据分析能够做什么，或者不知道数据分析到底能够决定什么。一般来说，数据分析在营销中起到了很大的作用，如果有了充分的方案，能 ...
2018-12-21
大家都知道，数据分析师是需要学习很多的知识，大家进行数据分析知识学习的时候需要对数据分析知识有一个清晰的知识体系，重点学习其中的重点知识就能节约时间从而更高效地开始数据分析师的职业成长生涯 ...
2018-12-21
很多人都知道职业都是有级别的，比如初级会计、高级会计，那么数据分析师有没有级别呢？这个问题的答案是肯定的，数据分析师是有级别的，数据分析师的成长路径大体可以分为以下三个阶段：初级分析师、中 ...
2018-12-20
很多人看到了数据分析行业的火爆以及高薪工作，开始跃跃欲试想进入数据分析行业。但是不少人对于数据分析行业不是很清楚，不知道需要掌握什么相关知识以及如何学习，下面就为大家解答这个问题，大家在学 ...
2018-12-20
互联网时代什么最值钱？有的人可能会回答人才。可是小编不完全赞同，小编认为人才加上数据分析的组合才是最有价值的。互联网时代是大数据的时代，数据分析师就是与数据打交道的，他们通过对数据采集、清 ...
2018-12-20
现在人们的生活水平提高了，于是很多人在闲暇时间会出去旅游。以前的旅游业还是很好做的，因为那时候的人们对于景点不是很挑剔，现在就不一样了，人们对于景点的要求开始变得越来越高，这就使得旅游公司 ...
2018-12-20
就目前而言，很多人都想跳脱目前的工作状态，转行或跨界到数据分析领域，期盼自己可以做出点成绩出来。寻寻觅觅间，有的人转行或跨界成功了，有的人转行或跨界失败了；有的人生活品质提高了，有的人还在 ...
2018-12-20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
