CDA认证由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并修订更新，迅速发展成行业内长期而稳定的全球大数据及数据分析人才标准，具有专业化、科学化、国际化、系统化等特性。 同时，CDA全栈 ...
2021-12-14
人物简介 • 英国Glasgow大学计量经济学毕业，CDA数据分析师专职明星讲师，CDA大数据实验室核心负责人之一。 教育背景 • 英国Glasgow大学计量经济学，师从Hisayuki Yoshimoto。主 ...
2021-12-13
作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 大家好，又是新的一周。大家一般会用Pandas模块来对数据集进行进一步的分析与挖掘关键信息，但是当我们遇到数据集特别特别大的时候，内存就会爆掉，今天小编就来分享 ...
2021-12-13
CDA数据分析师 出品 数据：曹鑫 特别是在寒冷的冬季，约上亲朋好友围坐在一起，来上一锅热气腾腾的火锅，边涮着食材边谈天说地，满满的人间烟火气，别提有多惬意了。 那么中国人到底有多爱吃火锅？ ...
2021-12-13
CDA数据分析师 出品 作者：CDA教研组 编辑：JYD 聚类算法是属于无监督的机器学习方法；机器学习里把算法分为有监督和无监督的算法，所谓有监督，即我想研究的数据集有目标数据，白话点就是建模里大家 ...
2021-12-10
作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 一般提及数据可视化，会Python的读者朋友可能第一时间想到的就是matplotlib模块或者是seaborn模块，而谈及绘制动态图表，大家想到的比较多的是Plotly或者是Pyecharts ...
2021-12-10
CDA数据分析师 出品 作者：Darshil Parmar 编译：Mika 【导读】 数据科学、机器学习和数据工程到底有什么区别？本文带你看懂。 数据科学是一个广泛的领域。 因为它是如此的多样化，我们很难 ...
2021-12-09
导读：在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值、异常值和重复值。所谓清洗，是对数据集通过丢弃、填充、替换、去重等操作，达到去除异常、纠正错误、补足缺失的目的。 作者：宋天龙 本文转自：大数据DT（ ...
2021-12-08
作者：星安果 来源：AirPython 1. 前言 大家好，我是安果！ Google Chrome 是笔者平时工作使用最多的浏览器，随着 Tab 窗口及插件的增多，内存占用几乎令人崩溃，甚者会出现页面卡死的状态 废 ...
2021-12-08
作者：豆豆 如果你问我最好用的 IDE 是什么，那我肯定会毫不犹豫的告诉你 Pycharm。毕竟 jetbrains 出品必属精品。 安装 该 IDE 目前支持三大主流操作系统，可以从官网直接下载安装。 https://thonn ...
2021-12-06
作者：俊欣 大家好，又是新的一周。 今天我们要介绍的模块是xlsxwriter，它的主要功能是在Excel表格当中插入数据、插入图表，以及进行一系列数据的处理， 直接在命令行中输入 pip install xlsxwriter ...
2021-12-06
作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 前两篇Pyecharts的文章来帮我们简单的梳理了一下可以用Pyecharts来绘制哪些图表之后，本篇文章我们用pyecharts里面的一些组件，将绘制的图表都组合起来 首先G ...
2021-12-03作者：豆豆 来源：Python 技术 如果你问我最好用的 IDE 是什么，那我肯定会毫不犹豫的告诉你 Pycharm。毕竟 jetbrains 出品必属精品。 但对于很多初学者来讲，Pycharm 显得略笨重，很多功能点也不够简单 ...
2021-12-03
来源：Python 技术 但是，我们也可以选择另一种方式——用一个炫酷的进度条，来观察处理进度，也可以及时了解程序运行的情况，做到心中有数。 安装 但是我用这种方式安装的时候报错： 看报错的意思 ...
2021-12-02
来源：关于数据分析与可视化 数据抓取的流程与步骤 数据清洗的流程与步骤 可视化的结果与分析 我们用Python当中的requests模块来发送与接收请求，然后用BeautifulSoup模块也解析返回 ...
2021-11-30
作者：豆豆 来源：Python 技术 众所周知，Pytnon 非常擅长处理数据，尤其是后期数据的清洗工作。今天派森酱就给大家介绍一款处理数据的神器 Pipe。 什么是 Pipe 简言之，Pipe 是 Python 的一个三 ...
2021-11-29
CDA数据分析师 出品 编译：Mika 【导读】 目前在 GitHub 上的全球开发者用户共有 7300 万+，其中来自中国的开发者用户已达 755 万，位居全球第二，JavaScript 成为最受开发者欢迎的编程语言，Python ...
2021-11-29
作者：豆豆 来源：Python 技术 写出能完成功能的程序每个程序员都可以搞定，但能写出优雅的程序的程序员却寥寥无几，因此程序写的优雅与否则是区分顶级程序员与一般程序员的终极指标所在。 ...
2021-11-26
众所周知，无论是一个国家还是一个企业，在制定决策策略的时候，都不会询问每一个人的意见，对于国家而言，通常会收集各行各业代表的意见；对于企业而言，则是会选择一些有代表性的人员来进行意见调研。 同 ...
2021-11-26
来源：Python爬虫与数据挖掘 网站的反爬措施有很多，例如：js反爬、ip反爬、css反爬、字体反爬、验证码反爬、滑动点击类验证反爬等等，今天我们通过爬取某招聘来实战学习字体反爬。 小编已加密： aHR0cHM6Ly9 ...
2021-11-25B+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
