目前模型的问法优化看似进入了一个瓶颈期，在这个阶段模型的同学一直在调数据跑模型，但见效甚微，大家难免会有些感到手足无措，或者沮丧，这种情况在咱们做模型的过程中肯定会经常遇到的。那么如果碰到 ...
2020-04-16
数据分析工作涉及到很多的分析方法，比如说杜邦分析法、漏斗分析法以及矩阵分析法，这些方法都是能够帮助我们更好地进行数据分析工作。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于杜邦分析法、漏斗分析法和矩 ...
2020-04-15
作者 | CDA数据分析师 Excel 公式 Excel 函数 Excel 常用函数概览 数组的表示方式 E ...
2020-04-13
想要在职场中站稳脚步，掌握一门硬技术是非常重要的事情。顺应时代发展，抓住新的机遇，在如今市场经济不景气的2020年显得尤为重要。数数当下比较热门或高涨的行业，当属数据分析和人工智能 ...
2020-04-13
作者 | CDA数据分析师 Excel 数据录入 使用填充柄快速录入数据 常见应用场景： 快速生成序列 快速复制公式进行计算 快速 ...
2020-04-13
作者 | CDA数据分析师 Excel 基础知识 Excel 2016版工作窗口 Excel 的层次结构 Excel 常用技巧 快速选择区域 ...
2020-04-10
作者 | CDA数据分析师 Excel的前世 世界上第一款电子表格——VisiCalc “数百年来，人们用的都是手写表格，在1978年初，我开始着手实现一个想法，最终这个想法 ...
2020-04-10随着大数据和人工智能时代的到来，传统企业开始向数据化和智能化转型。由此，数据分析师相关岗位的需求量逐年递增，近两年呈现出供不应求的状况，在未来很长一段时间这种需求还将继续保持下去。作为过 ...
2020-04-09
作者 | CDA数据分析师 假设(hypothesis)，又称统计假设，是对总体参数的具体数值所作的陈述。假设检验(hypothesis test) 是先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过 ...
2020-04-09
作者 | CDA数据分析师 参数估计（parameter estimation）是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。人们常常需要根据手中的数据，分析或推断数据反映的本质规律。即根据 ...
2020-04-09
出品 | CDA数据分析师 在当下大数据时代，数据具有非常大的价值，许多企业都需要使用它，无论是以商用形式还是非商用形式。而Web抓取是最常见的数据获取方式之一，Web抓取使用漫游器 ...
2020-04-08
作者 | Ben Dickson 编译 | CDA数据分析师 自从第一个人类文明形成以来，医生一直是人类社区中永远存在的成员，可以治愈疾病和照顾病人。随着科学技术的进步，他们的方法已经 ...
2020-04-08
1. 使用Python3 温馨提示：官方宣布自2020年1月一日起将不再支持Python2。这份指南里的大多数例子也只在Python3中适用。如果您还在使用Python2.7，赶快更新吧。如果您使用的是苹果电脑，可以使 ...
2020-04-08
作者 | 读芯术 世界史也是一部发明史。火药的发明改变了世界版图，电灯的发明改变了夜晚，汽车的发明改变了空间距离，20世纪后期互联网的出现又改变了人们产生交集的方式，改变了一切，让 ...
2020-04-07作者 | 小椰子 来源 | 精读 01 之前看过一位95后的公务员小哥，在网上晒出了自己上个月的工资条。 基本工资加津贴、绩效，加起来是3004元。 ...
2020-04-07
作者 | CDA就业班·毕业学员 我本科就读的是一个非临床类医学相关专业，在大四近一年的专业实习过程中意识到自己并不想在本专业领域内继续发展，彼时互联网行业发展如火如荼，随着各行各业的 ...
2020-04-07
作者 | CDA数据分析师 前言 用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应 ...
2020-04-03
作者 | CDA数据分析师 如果说有什么 能力是产品经理最需要具备的核心能力，那么答案一定是“了解用户”，而要说如何体现产品经理对用户了解的程度，那一定是能输出一份合格的用户画 ...
2020-04-03
作者 | Matthew Mayo 编译 | CDA数据分析师 在2019年（及之前的几年）中，我们询问了许多顶级专家，2019年和2020年AI，分析，机器学习，数据科学和深度学习领域最重要的发展趋势 ...
2020-04-03
作者 | Matthew Mayo 编译 | CDA数据分析师 正如我们告别上一年并期待新的一年一样，KDnuggets再次征求了众多研究和技术专家对2019年最重要的发展及其2020年关键趋势预测的意见 ...
2020-04-02在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15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
