数据分析师的未来发展前景怎么样? \"通过学习数据分析课程,待到学成大数据分析以后,你就能以一名专业的数据分析师的身份在职场里彰显自己的价值。 数据分析师像医生一样能诊断企业问题,站在自己的专业 ...
2016-02-02深入浅出的分析“数据分析师”这个行业 深入浅出的分析“数据分析师”这个行业,数据是如何来的;整个总结下来是,用数据的人不知道数据哪里来的,做数据的人不知道数据有什么用处;回忆了下,这还真是一个普 ...
2016-02-02怎样写好一份数据分析报告 大数据时代,数据越来越重要了。对于企业来说,以往数据分析师的数据分析报告往往是总结性质的,但是现在,数据分析报告不仅“过去的总结”,还要作为“未来的指导”。企业寄希望从 ...
2016-02-02大数据+时代 企业与用户如何做有温度的互动? 综艺热词、产品爆款、热门话题、刷屏……移动互联网时代,大众的生活变得多姿多彩,背后呈现的是我们的生活正在“网格”化,众多的数据交叉其中,留给行业无限探索 ...
2016-02-02【河南宇信通讯科技有限公司】招聘数据分析师 河南宇信通讯科技有限公司成立于2006年,是专业从事集“互联网+”学前教育创新体系建设、研究、产品研发、推广于一体的学前教育信息化整体解决方案提供商和运营商, ...
2016-02-02【中美联泰大都会人寿保险有限公司】招聘数据分析师 中美联泰大都会人寿保险有限公司(以下简称“大都会人寿”)是由美国大都会集团下属公司和上海联和投资有限公司合资组建而成。凭借美国大都会集团在保险业的 ...
2016-02-02【保得利(北京)科技有限公司】招聘数据分析师 公司从事于互联网金融,公司创始人为中国一流投资机构资深投资人和顶尖律师事务所合伙人,有资深的行业背景和深厚的人脉资源,创始团队都来自于知名互联网公司和全球500 ...
2016-02-02【船讯网】招聘数据分析师 船讯网(shipxy.com)专注于物流信息服务和海运电子商务,位于中关村西区,现有成员逾百人,是一家快速成长中的垂直行业互联网公司。船讯网是世界上仅有的几个能提供全球船舶实时位 ...
2016-02-02文|白天亮 来源|人民日报 有人在喊“招工难”:上调了待遇、放宽了标准,还是连续几个月招不到人。有人在喊“就业难”:工作一年比一年难找,应聘时一个岗位几十人来面试。劳动力市场供求态势到底怎么样?不 ...
2016-02-02来源|ExcelHome COUNTIF函数用来计算符合某个条件的个数,通过对第二参数的设置,可以实现多种指定条件的计数汇总。今天收集了18种COUNTIF常用的设置方法,小伙伴们收藏备用吧! 1、包含12的单元格 ...
2016-02-02原文|Spark2015YearInReview 翻译|牛亚真 来自|CSDN ApacheSpark在2015年得到迅猛发展,开发节奏比以前任何时候都快,在过去一年的时间里,发布了4个版本(Spark1.3到Spark1.6),各版本都添加了数以 ...
2016-02-0112月的CDA考试,看看状元们都说了些啥? 第三届CDA数据分析师认证考试,在刚刚过去的2015年12月月底悄悄落下帷幕。 热腾腾的成绩已经揭晓,崭新新的证书大抵都抵达每位通过考试的持证人手中啦! CDA数 ...
2016-02-01小白学数据分析:怎么做流失分析 最近看了很多关于流失分析的文章,也构建了一些模型,流失这个问题看似有些让人抓不住一根主线来做,这几天也有几个朋友问我\"数据分析师\"怎么来做流失的分析,但是最近工作变 ...
2016-02-01数据分析实用方法-QQ模型 数据分析师进行数据分析时,都可以从数量(Quantity)、质量(Quality)这两大角度进行分析,简称为QQ模型,也称为QQ模型分析方法。QQ模型是数据分析中一种常用的分析方法。 第一 ...
2016-02-01数据分析:如何洞察高级持久性威胁 高级持久性威胁(APT)的发起者利用多种意想不到、时间敏感而且各不相同的攻击向量来攻击你的服务器。他们试图长期访问并控制您的IT基础架构,来达到自己的目的。这些 ...
2016-02-01大道至简的数据分析方法论 学习数据分析师对大多数人而言是一件痛苦的事情,尤其看着厚厚的专业书籍、各种难以理解又缺乏解释说明的术语定义,会让这种痛苦加剧。但是有些书或文章能将复杂的理论用非常通俗、 ...
2016-02-01企业必须掌握的三种大数据 关乎企业的生死 在互联网风生水起的时候,谈大数据是一个老生常谈的话题,但“十三五”规划后,这又是一个不得不谈的大方向。“十三五”规划建议提出:“实施国家大数据战略,推进数 ...
2016-02-01数据分析在应用场景下究竟可以做什么? 数据分析在基本应用场景下,我们现在能用数据干些什么呢?基于我在 eBay 和 Linkedin 工作的几年,做了很多数据分析的场景,跟大家分享一下。 第一“数据分 ...
2016-02-01入门级扫盲贴:数据分析的步骤有哪些? 数据分析有极广泛的应用范围,这是一个扫盲贴。典型的数据分析可能包含以下三个步: 1、探索性数据分析,当数据分析师把数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通 ...
2016-02-01在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16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