Excel中时间格式数据转为文本格式数据 最近用matlab读Excel时遇到一个问题:Excel中数据如下图1所示,A1区域中的数据是时间格式的,这样一来读到matlab中就会变为小数,给调试带来麻烦。这是就需要将A1中的数据 ...
2018-01-05大数据相关工作内容分析 随着大数据时代的到来,数据分析与探勘成为科技显学,各行各业对于大数据的浓厚兴趣也直接反映在大数据人才的丰厚薪资中。 根据美国大数据及商业智慧软件公司 SiSense 调查研究指出1, ...
2018-01-05SPSS转换菜单:创建时间序列 1、概念:“创建时间序列”对话框允许您基于现有数值型时间序列变量的函数创建新的变量。这些转换后的值在时间序列分析中非常有用。 2、操作:转换-创建时间序列 3、说明:时 ...
2018-01-05SPSS非参数检验:单样本 一、概念: 单样本非参数检验使用一个或多个非参数检验识别单个字段中的差别。非参数检验不假定您的数据呈正态分布。非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要 ...
2018-01-05制造业利用大数据的要领 在近几年里, “大数据”已经完全占据了主流分析师和商业媒体的想象力。以大数据为基础的新一代信息驱动企业的决策正在成为主流,而且,越来越多的企业正在选择通过利用无数相互连接的 ...
2018-01-05SPSS非参数检验:独立样本 一、概念: 独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下,通过对两组或多组独立样本的分析来推断样本来自的总体的分布等是否存在显著差异的方法。独立样本是指 ...
2018-01-05大数据需不需要备份和灾难恢复 大数据应用的发展趋势是在拥有大存储容量的同时配备用于执行数据分析的融合硬件设备与分析软件包。这些应用通常不会用于处理运营数据;相反,用户会通过查询数据来分析过去的产品 ...
2018-01-05大数据应用在企业中实现价值的关键要素 随着大数据的概念的不断宣传推广,现在的社会和企业如果不谈大数据,就会让人感觉落伍,让人感觉企业的管理水平已经落后于时代了。这个现象,固然有理论先行于实践导致的 ...
2018-01-05如何使用PyMySQL操作mysql数据库 在工作和生活中我们用Python处理数据的情况并不少见,而且很多情况是从数据库取数据,比如MySQL,这里我来分享下简单的Python操作MySQL的库pymysql。 安装与应用 适 ...
2018-01-04C#读取excel数据时,文本格式和数值格式的内容无法正常全部读取 表现:excel中某列中,有的单元格左上角有绿色箭头标志,有的没有,c#编写读取程序,但是只能读取出带绿色箭头的单元格中的内容,其余不带的读取 ...
2018-01-04C#读取Excel的三种方式以及比较 (1)OleDB方式 优点:将Excel直接当做数据源处理,通过SQL直接读取内容,读取速度较快。 缺点:读取数据方式不够灵活,无法直接读取某一个单元格,只有将整个Sheet页读取出来后( ...
2018-01-04C#读取Excel数据到数组 由于项目需要读取Excel文件(.xlsx)中的数据,先在网上找了一大堆资料,发现资料大多太零散,写篇博文希望能帮助初学者。 我试用的方法需要用到三个dll文件(如图一),链接后面给。 ...
2018-01-04如何让隐藏在大数据背后的价值发挥出来 对于普通人来说,大数据离我们的生活很远,但它的威力已无所不在:信用卡公司追踪客户信息,能迅速发现资金异动,并向持卡人发出警示;能源公司利用气象数据分析,可以轻 ...
2018-01-04克服大数据集群的挑战 数据存储曾经是大数据的最大挑战。由于云计算基础设施的进步,存储数据不再是关键问题。如今,数据科学家所面临的最大问题是数据收集。 集群化使得大数据分析更容易。然而,集群也给数 ...
2018-01-04用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程 本文的目的,是向您展示如何使用pandas 来执行一些常见的Excel任务。有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等 ...
2018-01-04使用数据进行决策时要避免3个陷阱 如今,数据不仅仅是营销领域的一个流行语。为了实现业务运作良好,企业需要关注如何改进,有效收集和分析数据。如果获得数据并使用它却没有促进改变,那么收集数据就没什么意 ...
2018-01-04数据分析报告怎么用 本文是作者基于自身多年数据分析的经验,总结的一体化数据分析框架,简单地介绍下数据分析能分析能落地的几点。enjoy~ 大数据,这个被炒烂了的概念,现如今已被人工智能替代。我们先不讨 ...
2018-01-04为什么R语言是学习数据分析的第一选择 专注于一种编程语言的原因是,你需要更多地关注过程和技术,而不是语法。你需要掌握如何通过数据科学工具来分析数据,以及如何解决问题。事实证明,R语言是最佳的选择。 ...
2018-01-04大数据时代带来的大变革 改变人们生活 大数据时代的来临,带给我们众多的冲击,每个人都应当与时俱进、不断提升,放弃残缺的守旧思想,大胆接受新的挑战。 探讨大数据时代将给我们带来哪些变革,首先要搞清楚 ...
2018-01-04谷歌教你学 AI-第三讲简单易懂的估算器 Google Cloud发布了名为\"AI Adventures\"的系列视频,用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。 观看更多国外公开课,点击\"阅读原文\" 前两期我们分别 ...
2018-01-03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