作者 | 刘顺祥 来源 | 数据分析1480 在《Python数据清洗(一)：类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗(二)：缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处 ...
2019-12-20
作者 | CDA数据分析师 Markdown简介 Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言，我们可以通过简单的标记语法，可以使普通的文本具有一定的格式。Markdown的语法简单明了，非常易于我 ...
2019-12-20
作者 | 傅一平 来源 | 与数据同行 最近中国移动提出了DICT战略，显示其在政企市场进一步拓展的雄心，在这个背景下，重新探讨下运营商的大数据变现很有意义。虽然近半年“大数据圈”似乎有 ...
2019-12-19
作者 | 网络大数据 来源 | raincent_com 转眼间，2019年只剩下不到两个月了。人工智能的热度依旧，只是在资本市场，看空的投资人也越来越多了。从当年大数据的发展趋势看，这种情况反而对 ...
2019-12-19
作者 | Digvijay Upadhyay 编译 | 风车云马 大数据分析能够帮助企业的收入在短时间内翻一番。如果你希望在未来几年快速取得成功，就离不开数据的智能分析。这就是为什么几乎所有的跨国企业 ...
2019-12-19
作者 | 诸葛io数据教练 什么是象限分析法？ 看上面这张图，你看出来了什么？ 是的，一个初中时就学会的坐标轴，X轴从左到右是点击率的高低，Y轴从下到上是转化率的高低，形成了4个象限 ...
2019-12-18
作者 | SUNIL RAY 编译 | CDA数据分析师 Simple Yet Powerful Excel Tricks for Analyzing Data Microsoft Excel是目前世界上被使用的最广泛的数据分析工具之一 使用Ex ...
2019-12-18
作者 | Low Wei Hong 译者 | Sambodhi 导读：数据科学其实就是一门数学、计算机、软件相关的复合型的技术，离开编程自然是无法存在的。无论是数据科学家还是数据分析师，都需要跨学科人才 ...
2019-12-18
作者 | 我的智慧生活 来源 | 咪付 生活中，距离通常是用于形容两个地方或两个物体之间的远近。在人工智能机器学习领域，常使用距离来衡量两个样本之间的相似度。 “物以类聚” 我 ...
2019-12-17
作者 | 我的智慧生活 来源 | 咪付 在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。 训练与 ...
2019-12-17
作者 | Christopher Dossman 编译 | ronghuaiyang 在机器学习中，有许多方法来构建产品或解决方案，每种方法都假设不同的东西。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不明显。刚接触机器学 ...
2019-12-16
作者 | 猎聘大数据研究院 来源 | 猎聘(liepinwang) 本报告核心洞察： Ø 2019年三季度中高端人才紧缺程度总体达到今年前三季度最高水平。 Ø 互联网、房地产人才供需稳坐头两把交 ...
2019-12-16
作者 | 数据海洋 来源 | haiyangxinyong 很多从事数据分析的同事都以为数据分析师，应该是通过数据对业务团队决策、公司管理层的决策进行“指点江山”。在实际工作内容应该是做数据分析报 ...
2019-12-16
作者 | SHAROON SAXENA 编译 | CDA数据分析师 Everything you Should Know about p-value from Scratch for Data Science 介绍 当你向有抱负的数据科学家谈论p值时，以下情况 ...
2019-12-13
作者 | SHAROON SAXENA 编译 | CDA数据分析师 Mathematics behind Machine Learning - The Core Concepts you Need to Know 介绍 “学习机器学习算法背后的数学有什么用？我 ...
2019-12-13
作者 | 数据海洋 来源 | haiyangxinyong 当一个公司的业务团队，可以比较方便准确、及时、完整的看到数据，往往都会很容易从数据的变化中看到业务问题。再通过关键业务维度的拆分，可以定 ...
2019-12-13
作者 | Oleksii Kharkovyna 编译 | 夏夜 当下我们生活在数据的时代里。机器学习和数据分析技术已经成为了我们当今生活密不可分的一部分。那接下来会怎样呢？ 在这篇博客中，我不打算预 ...
2019-12-12
作者 | Tessella 编译 | CDA数据分析师 将AI专有技术应用于从世界领先，最强大的科学仪器收集的庞大数据池中，可以加速科学发现的过程。强大的机器学习方法提供了从原始实验数据中提取科学 ...
2019-12-12
作者 | 数据海洋 来源 | haiyangxinyong 一名数据分析师不管在什么行业，在什么类型的企业任职，把服务公司的业务流程、业务逻辑、业务与数据对应起来这是基础的基础。在这个前提下，通过 ...
2019-12-12
作者 | KHYATI MAHENDRU 编译 | CDA数据分析师 损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心，本文介绍了多种损失函数，他们的工作位置以及如何在Python中进行编码。 前言 首先想 ...
2019-12-11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
