【上海唯渡网络科技有限公司】招聘数据分析师 唯渡科技是集团打造的贷后管理平台，利用大数据和人工智能技术，通过先进的管理模式，为金融企业提供专业、科学的贷后管理服务，搭建安全、高效、透明的贷后管理平台。 ...
2018-03-13
我是如何让1000个业务成功转型为数据运营的 我是一名来自口碑的数据分析师，今天给大家介绍一下面对口碑众多的业务方的时候，口碑BI是如何应变和行动，并如何成功助力业务转型为数据运营。 口碑新出发 ...
2018-03-13
从入门到精通：互联网数据分析书籍清单 任何一个技能的学习，都有从浅到深的过程，数据分析也不例外。一个完整的数据分析知识体系类似金字塔结构：最顶层是对数据价值的认知、业务理解，中间是数据分析方法论 ...
2018-03-13
R语言有序因子和无序因子 因子是一种向量对象，它给自己的组件指定了一个离散的分类（分组），它的组件由其他等长的向量组成。R提供了有序因子和无序因子。 通俗点说，因子就 ...
2018-03-13
R语言数组和矩阵 1 数组 数组可以看成一个由递增下标表示的数据项的集合，例如数值。 数组的生成 如果一个向量需要在R中以数组的方式被处理，则必须含有一个维数向量作为它的dim属性。 维度向量由di ...
2018-03-13
大数据背景下的信息安全问题探讨 大数据具有体量巨大、类型繁杂、处理速度快、价值密度低四大特点，因此，对于个人来说，难以处理极其庞大的数据，只有国家和大型企业等组织或集团才有可能获取到各种敏感信息； ...
2018-03-13
R语言中矩阵、向量在内存上的区别 向量 在初始创建时，系统就给分配了足够的空间，没有赋值的下标对应的值都用NA代替了，所以向量不存在下标超出的限制比如： > x [1] 1 2 > length(x) [1] 2 > x[100] [1 ...
2018-03-13
所有的大数据都是有价值的吗 大数据不一定等同于好数据，且越来越多的专家也坚信这一点，大数据并不会自动产生好的分析结果。如果数据不完整、断章取义或者被破坏，可能会导致企业产生错误的决策，从而削弱企业 ...
2018-03-13
sql语句中的主外键关系 主键Primary key，唯一标示一个实体。是保证数据库的实体完整性，保证数据中数据的正确性和合理性，取值非空唯一。 外键Foreign，是用来使表与表之间联系。用来保证数据库的参照完整 ...
2018-03-13大数据在银行业三大应用重点 在香港，银行业是受高度监管的行业，并且由于竞争比大陆更为激烈，产品形态多样，所以银行运营方面的相关数据被充分分析和利用，客户的流失数据、资本金比率、存贷比等各种数据形 ...
2018-03-13
R语言中的概率论和数理统计 一、随机变量 （一）、什么是随机变量？ 1.定义 随机变量（random variable）表示随机现象各种结果的实值函数。随机变量是定义在样本空间S上，取值在实数域上的函数， ...
2018-03-13如何建立数据仓库架构 每一个数据仓库有一个架构。这架构要么是即时的或计划过的；或隐式的或形成文件的。不幸的是，许多数据仓库开发时并没有一个明确的架构，这极大的限制了它的灵活性。在没有架构的情况下， ...
2018-03-13
机器学习中的概率问题 机器学习的过程可以理解为计算机通过分析大量的数据获得模型，并通过获得的模型进行预测的过程。机器学习的模型可以有多种表示，例如线性回归模型，SVM模型，决策树模型，贝叶斯模 ...
2018-03-13【天邦食品股份有限公司】招聘数据分析师 天邦食品股份有限公司(SZ: 002124)创始于1996年，2007年挂牌上市，目前已拥有水产饲料、生物制品、生猪养殖(汉世伟)、生鲜食品(拾分味道)、工程建设（天邦开物）五个业务板 ...
2018-03-12【广州安广电子股份有限公司】招聘数据分析师 广州安广电子有限公司成立于2009年，主要从事红外遥控集成电路的设计销售和方案开发。公司拥有多名有丰富设计经验的IC工程师和MCU应用开发工程师，配备先进的集成电路设 ...
2018-03-12【中青联盟大数据研究(北京)有限公司】招聘数据分析师 中青联盟大数据研究（北京）有限公司是一家集大数据信息安全管理、大数据分析平台研发、数据挖掘分析研究服务和舆情监测服务为主体的信息科技型公司，下设四川 ...
2018-03-12
R语言中的几种图 R语言中，常见的图有直方图、箱线图、条形图、点阵图、饼图、QQ图。 1.直方图 直方图是直观了解数据分布的常用图形，它将连续型数据分为等间距的组，并以矩形的高低来显示相应组中所 ...
2018-03-12
大数据时代趋势下的你,对大数据的了解有多少 大数据-特征定义 “数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪 ...
2018-03-12
大数据时代群众工作面临的问题与对策 近年来，伴随“物联网”、“云计算”和“大数据”等词汇进入公众视野，一个大数据时代正大踏步向我们走来。在这一背景下，我们应如何创新社会管理方式、做好群众工作，是 ...
2018-03-12
R语言之随机数与抽样模拟篇 R语言生成均匀分布随机数的函数是runif（） 句法是：runif(n,min=0,max=1) n表示生成的随机数数量，min表示均匀分布的下限，max表示均匀分布的上限；若省略参数min、max,则默 ...
2018-03-12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
