1、大数据平台 目前很火,数据源头,各种炫酷新技术,搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~,前提是你要懂Java,很多平台都是用Java开发的。 目前很多企业都把数据采集下来了,对于传统的业务数据 ...
2022-11-07
数据科学就业市场正在迅速变化。能够建立机器学习模型曾经是只有少数杰出科学家才具备的一项精英技能。但是现在,任何具有基本编程经验的人都可以按照以下步骤来训练一个简单的scikit-learn或keras模型。招聘人员 ...
2022-11-071、数据挖掘的分析方法——决策树法 决策树在解决归类与预测上有着极强的能力,它以法则的方式表达,而这些法则则以一连串的问题表示出来,经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根 ...
2022-10-25
一、文本挖掘定义 文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识,它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类,前者是有监督的挖掘算法,后者是无监督的挖掘算 ...
2022-10-25
数据分析 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 常用的第三方库 ...
2022-10-25
一直以来,不少同事、朋友在问我怎么成为一个数据分析师、数据产品经理?都需要哪些知识储备?今天小亿就来为大家系统的分享一下什么是数据分析师,以及该如何快速、深入的学习这些技能与知识? 什么是数据 ...
2022-10-24
一个完整的数据分析流程,应该包括以下几个方面,建议收藏此图仔细阅读。 完整的数据分析流程:1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。 ...
2022-10-24
00、BEGIN 提及 “体系” 二字,我的脑海里浮现出老板说的 “对于工作的规划要从全局出发,内容要全面、要成体系!” 那么对于一个数据分析师而言我们的体系是什么? 是“目标监控体系?”,是 “运营分析体系 ...
2022-10-24
关于Python数据分析,其实网上能够找到的学习资源很多,主要分为两类: 一类是提供各种资源的推荐,比如书单、教程、以及学习的先后顺序; 另一类是提供具体的学习内容,知识点或实际案例。 但很多繁 ...
2022-10-21
01、什么是aha 时刻 Aha时刻也叫惊喜时刻,是用户第一次认识到产品价值时,脱口而出“啊哈,原来这个产品可以帮我做这个啊。”简单来说就是用户第一次使用时候的惊喜体验。 Aha时刻主要发生在用户激活阶 ...
2022-10-21
1. 模型介绍 1898 年,美国有一个叫 Elmo Lewis 的人,提出了 漏斗模型的概念,后来被总结为 AIDA模型,也称为「 爱达」公式,首字母分别代表: (1)注意 Attention (2)兴趣 Interest (3)欲望 De ...
2022-10-21
一、数据挖掘的层次 一直想整理下对数据挖掘不同层次的理解,这也是这两年多的时间里面,和很多金融领域、互联网做数据相关工作的小伙伴,聊天交流的一些整理和归纳。大概可以分为四类。 (一)纯粹的数据 ...
2022-10-19
数据分析 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 常用的第三方库 ...
2022-10-19
数据科学家是一种很宽泛的职称。虽然对于数据科学家和数据工程师有更具体的职业发展路径,但其技能需求并不存在泡沫。“ 打开诸如“猎聘”等一些招聘网站,主页如下,不限公司和薪酬搜索 ...
2022-10-18大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。 大数据分析包含那些方面 不管是对数据分析专 ...
2022-10-18
什么是数据科学?它和已有的信息科学、统计学、机器学习等学科有什么不同?作为一门新兴的学科,数据科学依赖两个因素:一是数据的广泛性和多样性;二是数据研究的共性。现代社会的各行各业都充满了数据,这些数据 ...
2022-10-18
Q1.什么是 Hadoop? Hadoop 是一个开源软件框架,用于存储大量数据,并发处理/查询在具有多个商用硬件(即低成本硬件)节点的集群上的那些数据。总之,Hadoop 包括以下内容: HDFS(Hadoop Distributed File Sys ...
2022-10-18一、Excel Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一,是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组 ...
2022-10-17
数据分析的作用 单纯的谈数据分析的作用其实意义并不大,所以在谈论作用之前我们首先的考虑是受众对象,比如对个人而言,因为身体传感设备,让我们的日常锻炼、身体素质等各项指标都得以数据化,最终完成个人身 ...
2022-10-15
互联网时代,所有用户行为都会留下足迹,而这些足迹在前端表现为用户行为,在后端则表现为业务逻辑。企业在日常数据运营中,一方面因为日常报表展现的信息量过大,让日常运营人员难以抓住重点;另一方面,又因为各 ...
2022-10-15B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22