第1个问题 Q：偏态分布和率的置信区间怎么估计，如下图划红线一栏 A：置信区间越来越重要，正态的容易，那么偏态和率的95CI置信区间怎么估计呢？本公众号分别写 ...
2020-04-21在考虑变量之间的关系时，我们通常摘要变量之间的相关程度。对于数值型变量，通常计算相关系数和进行回归分析，而对于定类型变量则通常采用列联表过程进行分析。列联表给出了多个变量在不同 ...
2020-04-21
作者：dantezhao 前言： 数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎，当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候，数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。 迈的过去，将 ...
2020-04-21
python简单实现操作Mysql数据库 用python编写数据库的代码很方便，但是如果不想自己写sql语句，其实还有更多的讨巧办法。使用webpy的db库就是不错的一个选择。当然为了使用webpy的db，之前你还需要安装MySQLdb ...
2020-04-21
Python实现连接postgresql数据库的方法分析 本文实例讲述了Python实现连接postgresql数据库的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： python可以通过第三方模块连接postgresql. 比较有名的有psycopg2 ...
2020-04-21
1. channels 使用 需要注意的是做生信分析的童鞋使用 conda 环境时一定要特别注意 conda channels 的设置，滥用 channels 很有可能会导致你的软件升降级（甚至环境）错乱。推荐设置如下（~/.condarc）： ...
2020-04-20
无论它的规模和大小如何，数据已经成为现代企业、公司和组织的一流资产。任何一个智能系统都需要数据驱动，无论它多复杂。每个智能系统的核心，均有一个或多个基于某种数据学习方法的算法，例如机器学习、深 ...
2020-04-20
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即\"不仅仅是SQL\"。 现代计算系统每天在网络上都会产生庞大的数据量。这些数据有很大一部分是由关系型数据库管理系统（RDBMSs）来处理，其严谨成熟的数学理 ...
2020-04-20
文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。 语料库是我们要分析的所有文档的集合。 2.1 概念： eg：我的家乡是广东省湛江市-->我/的/家乡/是/广东 ...
2020-04-20
本文包含了五个知识点： 2. Python数据预处理实战 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 一、数据挖掘与机器学习技术简介 在日常生活中，数据挖掘技术应用的非常广泛。例如对于商户而言，常常需要对其 ...
2020-04-20
HBase 是一个NoSQL数据库，用于处理海量数据，可以支持10亿行百万列的大表，下面就了解一下数据是如何存放在HBase表中的 关系型数据库的表结构 为了更好的理解HBase表的思路，先回顾 ...
2020-04-17
您是否已经创建了一个 Tableau 仪表板扩展？ 太棒了！ 但是您是通过什么与用户进行交互的？它容易使用吗？它美观且有效吗？ 本文将告诉您如何让仪表板扩展为用户提供友好的体验！如果您刚刚开始构建仪表 ...
2020-04-17
作者 | 石秀峰 导读：主数据（Master Data）是具有共享性的基础数据，可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的，因此通常长期存在且应用于多个系统。由于主数据是企业基准数据，数据来 ...
2020-04-17
来源 | 接地气学堂 “你这一堆说明了啥！” “你的重点在哪里？” “你的维度太单一了！” 明明出了那么多组数据，为什么还被说“分析维度不够多？”今天我 ...
2020-04-17
筛选是从结果集中删除某些值或值范围的过程。 视图中创建 将要筛选的字段拖放至筛选栏，在弹出的筛选器对话框中选择筛选方式。 显示筛选器 按照筛选字段的数据类型，可 ...
2020-04-16
Tableau内置的连接器可以连接到所有常用的数据源。 目前可以连接70多种数据源，分为本地连接和服务器连接。 Tableau支持的本地连接包括Excel、txt、csv、json等各类常见的源数据格式，还支持多种空间文件， 为 ...
2020-04-16
tableau是一款非常棒的数据可视化商业软件，通过拖拉拽的方式迅速的实现数据可视化。而且该软件可以连接任何一种数据库，在处理大型数据时一点都不逊色。缺点是其无法从事数据分析和挖掘工作，幸运的是，从tab ...
2020-04-16
作为世界范围商务智能与分析平台最有影响力的评估报告，Gartner2019魔力象限评估报告：微软以PowerBI作为其BI平台，连续12年获得领导者地位；tableau也连续8年稳居领导者象限。 两大行业领导者的对比 T ...
2020-04-16
如果您有着下面这些疑问： 那么，您可以通过学习本系列教程帮助您快速了解powerBI工具的使用，让您乘上数据分析之路的直通车。 以下是Microsoft Power BI官网给的定义： 简单 ...
2020-04-16在数据仓库与数据分析体系中，维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件，二者如同“骨架”与“血肉”，协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下，玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法，若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地，CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代，数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中，很多数据分析项目看似流程完整， ...
2026-01-15在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域，百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据，而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中，流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”，APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中，次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈，是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的业务实操中，“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代，用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”，还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代，“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据，往往存在 ...
2026-01-13在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心能力体系中，“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中，业务模型与数据模型是两大核心支撑体系：业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑，数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代，“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言，用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代，用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业，提前精准预测潜在流失用户， ...
2026-01-09在量化投资领域，多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子（如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作场景中，分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据，是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下，数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师，不仅是数据的“解读官”，更是业务的 ...
2026-01-08
