现在是互联网的时代，靠大数据说话是未来发展的趋势。现在大数据分析十分热门，但是我们要清楚的是大数据的价值是体现在有效、正确的分析上的。只有通过正确、有效的分析工具以及分析方法对已有大数据进 ...
2018-12-20
由于现在各个行业的发展和渗透，很多行业都不再是一家独大，而是百家争鸣、百花齐放，这就需要企业有一套专属自己的强硬技能才能够在行业中生存并站稳脚跟。所以，现在很多企业里面的产品经理都会在空余 ...
2018-12-20
在上篇文章中我们为大家讲述了数据分析师需要学习的基础能力，这些能力分别是数据学习能力、业务能力以及技术学习能力，这些能力都是至关重要的，但是还有两个能力也是不能忽视的，这两个能力就是沟通能 ...
2018-12-20
现在由于数据分析行业的火热，很多人都想进入这个行业，很多人认为数据分析师也就是分析分析数据而已，其实并不是那么简单。当然，毫不客气地说，数据分析师不是谁都能够做的，需要有很强大的能力做支撑 ...
2018-12-20
在前面提到的内容中我们不难发现数据分析能够在企业发挥很大的作用，但是对于数据分析还是需要学习很多的知识，尤其是在进行数据分析的时候需要重视细节。因为数据分析需要严谨的态度，如果忽视了细节， ...
2018-12-20
现阶段，由于科技的进步以及社会的发展，使得互联网越来越发达。互联网时代衍生了很多的新兴词汇，分别是大数据、数据分析、物联网、人工智能等。现如今我们的社会生活到处都渗透着中大数据、数据分析和 ...
2018-12-20
在上一篇文章中，我们为大家介绍了数据分析报告的标题和目录的具体内容，大家在进行数据分析报告撰写的时候需要注意这两个问题，此外还需要注意很多的内容，比如说前言、正文、附录的。在这篇文章中我们 ...
2018-12-20
在上一篇文章中我们提到了数据分析报告的类型，数据分析报告的类型有专题分析报告、综合分析报告和日常数据通报这三种，大家在进行数据分析的时候除了需要注意数据分析报告的类型，还需要注意数据分析的 ...
2018-12-20
大数据和人工智能迅猛扩展的时代，很多的企业岗位都需要进行数据分析。对于数据分析行业来说，做好数据分析是本职工作，不过在做好数据分析工作之后还需要会写出一份清晰明了的数据分析报告。数据分析报 ...
2018-12-20
很多人都听说过数据分析师，但是不知道数据分析师的前景如何，不清楚数据分技术如何运用到不同行业中。首先，数据分析师专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人 ...
2018-12-19
很多人想进入数据分析行业，他们都想了解一下数据分析师的薪资，这是因为数据分析行业当前比较火爆，并且薪资都是比较高的，不过数据分析师的薪资高也是需要一定的条件和因素去支撑的，大家可以通过这篇 ...
2018-12-19
现在很多企业都开始重视数据分析了，这是因为数据分析能够给企业带来很大的帮助。也正因为如此，很多人也开始疑惑数据分析师是怎么学习的，对于这个问题大家都是比较关心的，下面就给大家具体解答一下这 ...
2018-12-19
在上一篇文章中，我们为大家介绍了很多数据分析师需要掌握的图标技能，比如比重图、表格、趋势图、频数图等等。这些图表都是比较简单的，但是简单的大家通过学习都能够掌握，这样就没有了核心竞争力，并 ...
2018-12-19
一般来说，数据分析师在进行数据分析以后是要对数据可视化处理的，这就需要数据分析师使用某种方式进行表达。数据分析师表达自己分析的结论的时候都会使用文字、表格、图表，但是最好的表达方式就是图表 ...
2018-12-19
在上一篇文章中我们为大家解答了数据分析的思维方式，数据分析最需要注意的就是思维的方式，这是因为数据分析中最难的地方就是思维的能力，毕竟技能可以学到手，但是思维是不能够模仿的，现在就给大家讲 ...
2018-12-19
很多人听说过数据分析，从字面上看来就是分析数据，分析数据几个字不是十分容易的，是需要很多技术和思维的，从不同的角度进行数据分析需要的是思维方式和分析方式，那么思维和分析需要注意什么呢？下面 ...
2018-12-19
在上一篇文章中我们给大家讲述了如何明确数据分析的目的和如何通过各种渠道去收集数据，这两点在数据分析规划产品中是比较重要的，大家在进行数据分析的时候需要注意好这些事情，这样才能够做好数据分析 ...
2018-12-19
现如今，信息时代衍生出了很多词汇，分别就是大数据、物联网、人工智能以及数据分析，因为现在的各行各业的发展都相对比较成熟，所以也就积累了很多的数据，而数据分析行业也是比较火爆的，尤其是在互联 ...
2018-12-19
在前面就给大家介绍了产品经理如何运用好数据分析的基本要点，这些要点包括数据点、用户分群、漏斗、时序分群等。这些要点在数据分析工作中是十分有用的，但是只靠这些数据分析的基本业务知识是远远不够 ...
2018-12-19
很多人都以为数据分析工作是数据分析师的工作，其实并不是这样的，有些人的工作技能都是需要数据分析能力的，比如产品经理。产品经理通过数据分析进行产品的制作和销量，如果产品经理不能够有效的做出数 ...
2018-12-19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
