【山西夏洛克创意文化传播有限公司】招聘数据分析师 夏洛克企业全案营销策划公司，取道北京、上海等一线城市优秀的策略思维，经多年实践，逐步完善并创造出以三大类别、5大系统为主体的、科学严谨的渠道解决 ...
2016-01-03Excel在.Net下驻留内存的解决方法 这段时间在VS 2003 的WebForm 方式下对Excel 进行操作，遇到一个最为头疼的问题就是对Excel操作完毕后Excel不能够正常关闭，系统退出后，Excel总是驻留在内存中。但是这段代 ...
2016-01-03网站细分分析的10个要点 作为艺术与技术结合的网站分析师，不能仅依靠关键指标或者依赖于一个很炫的仪表盘。而真正的价值体现在于不断的细分网站用户，从而更好的分析用户，为他们提供个性化的服务进而实现其 ...
2016-01-03如何让数据分析产生价值得到业务方认可 很多朋友都反映说，在我的公司根本就不重视数据，数据分析人员的价值根本得不到体现，做的很郁闷。问我：不说数据分析都很受重视吗？很希望去一个数据分析很受重视的公 ...
2016-01-03运用大数据提升政府治理能力 互联网、物联网、大数据、云计算等现代技术正在深刻改变人们的生活、工作和思维方式。面对新形势的挑战，国家治理方式也应顺应时代发展，充分利用大数据提高城市治理效率，降低政府 ...
2016-01-03数据分析教程(2):怎么用数据 之前写过一篇文章数据是个好东西之一怎么看数据，后面拿给几个朋友看一下，大家都觉得写得不错，再接再厉。后面又跟朋友聊开了，光知道怎么看数据，还是不成，你得熟悉这些数据 ...
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数据分析教程(1):如何看懂数据分析? 现在说分析数据，好像已经成了互联网那个从业者的口头禅，做产品的，运营的，市场的口口声声都在说数据怎么样，但是了解数据的真正含义，读懂数据的人确实不多。之前跟一个 ...
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2016年大数据趋势:可视化移动分析技术 在这一年，这个术语风行科技界，被越来越多的人所熟悉。而在2016年，我相信“大数据”将与“物联网”一起成为互联网和移动互联网的核心话题。 越来越多的公司将受益于 ...
2016-01-03大数据时代 “孟母三迁”的故事已OUT了 “孟母三迁”的故事，相信很多人都知道，这是每个孩子在童年时代都听过的故事，也是每位母亲都熟悉的教子素材。 孟母择邻来自汉代刘向《列女传·邹孟轲母》：“邹孟轲 ...
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网站分析的数据来源 Avinash Kaushik在他的《Web Analytics》一书中将数据的来源分为4部分：点击流数据（Clickstream）、运营数据（Outcomes）、调研数据（Research/Qualitative）和竞争对手数据（Competitive ...
2016-01-03大数据:不再仅仅是一个流行词 大数据对很多人来说意味着许多东西，但它的影响到底有多广？想象一下大数据的这些特性，以及将它拼接在一起的大师们。 不再仅仅是一个流行词 大数据，无论你如何定义它，都 ...
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20条关于数学及数据分析的冷笑话 1、“我是搞数据分析的，学会了如何从DW中用SQL对数据ETL并建立了Cube。然后算啊算啊算，得出结论：今年2月份营业收入远远小于其它月份。我试图用spss、sas中的数据挖掘模型找 ...
2016-01-03大数据植根商业领域 能否开花结果？ 在大数据时代下，数据分析在商业中的应用日渐普遍，数据分析可以称得上是大数据挖掘的核心，也是一切营销活动的基础所在？ 当前，数据已渗透到各个行业和业务职能领域， ...
2016-01-03发现大数据背后的新商业法则 熟知足球的人，大都不会忘记2006年世界杯赛场上帮助德国队守门员莱曼扑点球的那张小纸条。 在1/4决赛中，德国队与阿根廷队相遇，120分钟内双方1-1战平。点球大战上演前，德国队 ...
2016-01-03零售行业数据分析 本文从个人的角度去谈一下如何使用数据挖掘帮助零售商提升生意，让数据真正地去指导企业经营，最大限度地发挥数据提供商业决策的作用。 第一、开展会员制能够帮助企业采集更多会员数据，更 ...
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从5W2H数据分析方法论谈用户购买行为分析 数据分析员对公司的某个业务进行了专项研究。每当完成专题分析向老板汇报分析结果是，老板首先问：“你的分析方法论是什么？将给我听听，我看分析报告就首先看你的分 ...
2016-01-032016年分析领域的5大预测 1、机器学习在企业生根发芽 机器学习（Machine learning）的历史可以追溯到 1950 年，但直到最近，它都只是精英人才的领域并长期被人忽视。我预言机器学习会就此稳步发展，因为许 ...
2016-01-03大数据大规律 大数据正在改变我们的生活，影响我们思考和解决问题的方式，为了适应时代的潮流，组织必须学会用数据说话，如果坐拥大量的数据却束手无策或无动于衷，那和没有数据是一样的。但是，在进行数据分析 ...
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2015年大数据行业的9大关键词 2015年， 大数据 市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工 智能 、 物联网 的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以 ...
2016-01-03大数据时代背景下 四成用户“被动”泄密不自知 有心的市民也许发现了一个现象，使用百度搜索后，登录其他网站，网页上的小广告会根据你之前搜索的内容进行“推荐”。不要奇怪，在大数据时代，我们平时所使用的 ...
2016-01-03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在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
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