很多人对于数据分析师的工作内容不是很清楚，一般数据分析行业都是有很多职业的，不同的职业承担着不同的职责以及工作内容，对于数据分析行业来说，不管是什么职业，作为数据分析师，都需要懂得很多的知 ...
2018-12-13
要说时下最热的行业词汇，IT行业的大数据分析无疑是其中最占分量的一员。很多人可能之前并没有听说过大数据分析这个名词，相信对于这次词感到陌生的群体也不在少数。根据百度官方给出的定义我们知道，大 ...
2018-12-13
数据分析师，看到这个词，可能不少人还觉得有些生疏，或者认识比较表面，对于数据分析师的印象就是坐在办公室对着电脑噼里啪啦的敲键盘，跟程序员差不多。其实这种认知是错误的，也很过时了，数据分析师 ...
2018-12-13
就现在而言，很多人都有密集恐惧症，在公司里工作总是难免遇到一些数据，但是数据往往都是成堆的，很多人都十分害怕这些数据。很多企业对于数据分析师的薪资和待遇都是比较高的，这是因为数据分析师的工 ...
2018-12-13
就目前而言，很多人看到了数据分析行业的光明前景，于是就想进入数据分析的行业中，但是，想成为一名合格的数据分析师，需要掌握很多的技能，那么一名合格的数据分析师需要掌握哪些技能呢？现在的数据分析行业 ...
2018-12-13
现在由于物联网和大数据的蓬勃发展，使得数据分析行业异常火爆，现在市场上的数据分析行业的岗位是非常多的，比如说包括数据工程师、数据运维、数据分析师、数据运营、产品数据方向等，一般工程师都是搞 ...
2018-12-13
很多人听说过数据分析这个工作，也听说过了数据分析师的高薪资和高待遇，，但是对于数据分析师的工作内容不是很清楚，一般来说，数据分析工作说简单也简单，说难也难，具体总结起来就是5个问题。这五个问 ...
2018-12-13
想必大家认为数据分析工作就是对着一堆数据进行研究分析，从中得到某种结论而已。这种想法其实是对的，但是很多人不知道数据分析工作的作用是什么？很多人的工作都是能够很快的看到成效，但是看不到数据 ...
2018-12-13
在之前我们给大家讲了讲什么是数据分析以及数据分析的目的，数据分析就是通过使用合适的方法进行统计，统计也不是随随便便的统计的，需要找对方法。统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信 ...
2018-12-12
很多人打算进入数据分析这个行业，但是他们对于数据分析并不是很了解，数据分析的门道是很多的，毫不夸张的说，数据分析师的门槛是比较高的，如果想要成为数据分析师那么一定要学会很多的知识，还要通过 ...
2018-12-12
数据分析工作的后期是需要进行数据分析报告的撰写的，而数据分析工具也是一个非常重要的事情，我们在进行撰写数据分析的时候首先需要知道自己报告的类别，确定一下自己写的数据分析报告是解释性分析还是 ...
2018-12-12
数据分析行业的人都知道，Excel是一个数据分析的工具，这个工具不管是数据分析新手还是老手都能够使用的，但是很多人不知道如何用Excel去做数据分析工作，那么如何用它来分析数据呢？一般来说，需要学习 ...
2018-12-12
很多数据分析师都认为学好数据分析的技能就足够了，于是就把所有的精力放在了数据分析的知识上，从而忽略了数据分析师的业务知识。说真的，一个优秀的数据分析师不会忽略业务知识，这是因为数据分析师针 ...
2018-12-12
大数据时代当然少不了大数据分析，目前大数据是一个十分热门的行业。一个行业的兴起必定会衍生出相对应的岗位。目前大数据行业比较火的岗位主要有3个，它们分别是数据科学家、数据工程师、数据分析师。那 ...
2018-12-12
很多人所在的企业中有数据分析师这个职业，但是不是很清楚数据分析师在企业中起到了什么作用。我们通过网上的招聘的信息不难发现数据分析的行业在很多的行业中起到的作用是有所不同的，一般来说数据分析 ...
2018-12-12
就目前而言，大数据、数据分析、物联网、人工智能的不断发展使得各行各业积累了很多的原始数据，尤其是在这个互联网时代中，数据不断的扩大。对于数据的正误以及是够有价值都是比较重要的，于是就有了数 ...
2018-12-12
作者 | Jeremie Harris 翻译 | Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 在大学我学习物理时，每当遇到不理解的术语，我就会上网搜索，这时我常会用到的就是维基百科。 虽 ...
2018-12-12
很多人都想进入数据分析这一行业，但是对数据分析的方向不是很了解，很多人都认为数据分析是需要安静下来分析数据的，不需要多么强的表达能力，其实这是不对的，数据分析工作是有很多方向的，不用的方向 ...
2018-12-11
对于数据分析行业很多人不是很了解，人们只是听到了数据分析这个行业前景和薪资不错，但是对于数据分析行业并不是很清楚，尤其是对于数据分析师所需要的技能不是很了解，一般来说，数据分析行业需要懂业 ...
2018-12-11
在之前我们学了很多的内容，今天我们来学习Python/R，这两种编程语言对于数据分析师是十分有用的，一般来说，初级数据分析师和高级数据分析师的关键在于是否具备编程能力。而数据分析师里的数据挖掘、BI ...
2018-12-11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在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 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
