在数据分析行业中，离不开数据分析软件以及相应的思维数据分析中，需要用很多的软件去进行数据分析，很多人会使用Excel表格并且用Excel表格进行分析数据，但是Excel不适合分析大量的数据，如果使用Excel ...
2018-12-06
大家都知道，不管是什么学科，在学习的时候都会有一种学习方法和规律的，掌握好这个规律和方法，并且循序渐进的学习，就能够渐渐精通这个学科。而现在数据分析行业十分火热，大家都争相了解数据分析，有 ...
2018-12-06
就目前而言，很多人对于大数据都有一定的了解，由于数据分析这一行业具有未来的前瞻性，使得数据分析具有了十分明朗的前景，于是很多人对于数据分析行业是比较向往的，而数据分析行业里面也细分很多职业 ...
2018-12-06
有很多人对于数据分析师最需要的基本素质不是很清楚，有的人认为是统计知识和一些分析工具的使用，其实并非如此。统计知识和分析工具的使用只是数据分析师的技能而已。数据分析师需要的基本素质是业务能力、思 ...
2018-12-06
现在大数据的流行不再限于IT或DT行业的人知道，但很多其他行业的工作人员对于数据分析并不是很清楚，就算有些人在自己的工作岗位上开始疲倦、厌倦、烦躁，想转行到数据分析行业，但对数据分析行业的所知 ...
2018-12-06
大数据现在越来越火，很多人对于大数据的认识也只停留在字面意思上面，但是并不是只有大数据这三个字所表达的意思那么简单，那么数据分析师对于大数据是怎么理解的呢？ 首先说一下大数据的宗旨， ...
2018-12-06
数据分析在现在是非常火的一种事物，由于大数据在各行各业中都起到了至关重要的作用，因此受到了很多人才的重视，很多人想走进数据分析这一行业，但是很多人不知道数据分析师的发展方向是什么， ...
2018-12-05
数据分析师需要学习很多的知识，这是毋庸置疑的，但是对数据分析师需要学习的课程不是很了解，一般来说，数据分析师需要学习很多的知识。对于数据分析师所要学习的课程来说需要分为技术学习、统计理论、 ...
2018-12-05
作者 | Amanda Bullington 翻译 | Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 在决定转行前，我是科技公司的一名营销人员。我尝试过很多类型的营销工作，具备活动、公关、搜索引擎优化、内容创 ...
2018-12-05
很多人听说过大数据分析这个行业，毕竟这个行业是新互联网时代所提出的一个名词，现在很多人都想进入一个新兴职业，毕竟这个职业听起来是一个高大上的职业，同时让人们感觉很体面。在了解了大数据以后， ...
2018-12-05
大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，那么大数据分析的工具都有哪些呢？大数据 ...
2018-12-05
现在大家可能都听说过大数据，大数据的出现使得各个行业的发现具有了方向性，为推动社会做出了巨大的贡献，大数据离不开数据挖掘，那么大家知道不知道大数据可以做什么呢？简单来说，大数据可以让预测未 ...
2018-12-05
很多人看到了数据分析的广阔前景以及非常优厚的待遇，于是拼命想钻进数据分析这个行业。于是很多人开始疑惑了，进入数据分析行业需要学习什么技能呢？这个问题并不难回答，一般来说，数据分析需要学 ...
2018-12-05
大家都知道，客户是企业最重要的部分。没有忠诚的客户群，没有人可以声称自己能够成功运营。但在商业中竞争是一件稀松平常的事情，不过如果出现了差错，哪怕是一点点，也很容易让客户流失。所以，企业应 ...
2018-12-05
大数据的发展使得很多人看到了未来发展的趋势，于是纷纷想去数据分析行业中分一杯羹，但是想进入数据分析行业没有一身过硬的本事是不可能的，就算进入的数据分析行业，也会被打回原形，从而被淘汰。 ...
2018-12-04
大数据，想必大家近几年都有所耳闻或者已经如雷贯耳了，诚然，大数据的的火爆基本上可谓在大城市人尽皆知了，但是大家可能不知道的是，大数据分析得定义或概念到底是什么。且不说新出的人工智能，就大数 ...
2018-12-04
就目前而言，信息科技的进步衍生了很多的技术，比如大数据、数据分析、物联网、云计算、人工智能等等，而眼下最火的就是物联网和数据分析，现在很多企业都积累了很多的原始数据，如果通过这些数据就 ...
2018-12-04
很多人看到的数据分析的前景，于是都喜欢走进数据分析行业，而数据分析师需要学习很多的知识，没有一个充足的知识储备就不能够胜任这份工作，于是很多人想要学习数据分析师的知识，但是对于数据分析师的 ...
2018-12-04
现在是一个信息时代，这是众所周知的，这个信息时代孕育了物联网、大数据、人工智能，这些技术已经改变了我们的生活，在这大数据分析以及人工智能方面的飞速发展过程中，数据分析师也成为了十分抢手的职 ...
2018-12-04
就目前而言，随着大数据产业的发展，各行各业的数据开始日益增大，为了让企业的发展具有方向性，于是每个企业都开始找了一名数据分析师去分析企业中的实际情况。于是，数据分析师也就越来越多了。很 ...
2018-11-30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
