数据清洗的意义相信大家都知道了吧？数据清洗就好比我们做菜的时候首先对食材进行清洗，防止某些不干净的东西影响我们食用时的口感以及给我们的健康带来隐患。所以说，数据清洗在数据分析工作中是一个十 ...
2019-03-25
数据清洗工作是数据分析工作中不可缺少的步骤，这是因为数据清洗能够处理掉肮脏数据，如果不清洗数据的话，那么数据分析的结果准确率会变得极低。另外数据清洗工作占据数据分析工作整个过程的七成以上的 ...
2019-03-25
我们都知道，进行数据分析工作的时候会用到很多的工具，比如说数据湖和数据仓库，不过这两者之间的差异和区别，可能会让人困惑。那么大家知道不知道数据湖和数据仓库的区别是什么呢？下面我们就给大家介 ...
2019-03-22
在进行机器学习的时候，我们会接触到很多的数学知识，而这些数学知识有很多，比如说线性代数和概率统计。如果线性代数可以看成是数量还有结构的组合的话，那么概率统计就可以看成是模型还有数据的组合 ...
2019-03-22
在学习机器学习知识的时候，我们会进行很多数学知识的学习，而这些数学知识中有线性代数，且线性代数在机器学习中有很大的作用。那么大家是否知道线性代数在机器学习中的作用是什么呢？下面我们就给大家 ...
2019-03-22
一个好的流程能够为我们提供参考，也能够让我们的工作效率大大提高。所以说，我们在做数据可视化或者大屏数据可视化一定要找到一个好的流程。在这篇文章中我们就继续为大家介绍大屏数据可视化的流程，希 ...
2019-03-21
大屏数据可视化的第一个步骤和第二个步骤我们给大家介绍过了。不过关于大屏数据可视化中的内容还不止这些。今天在这篇文章中我们会继续为大家介绍大屏数据可视化的相关知识，希望这篇文章能够帮助大家理 ...
2019-03-21
大屏数据可视化在现在是一个十分流行的内容，在很多的电商中都有广泛的应用。正是由于这个原因，很多人在学习数据可视化的时候也顺带着把大屏数据可视化也学习了。可见做好大屏数据可视化是很多人的目标 ...
2019-03-21
现如今，机器学习是一个十分常见的技术，而机器学习的范围也是很广的。一般来说，机器学习和模式识别、统计学习、数据挖掘、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等等技术都有着极深的联系，从中我们可以 ...
2019-03-20
由于现在人工智能的火热，接连着也推动了机器学习的高潮，而机器学习是现在很多技术的基础，比如说数据挖掘、统计学习、计算机视觉等等广泛使用的技术。我们在这篇文章中就给大家介绍一下关于机器学习涉 ...
2019-03-20
大数据处理技术是一个十分重要的工作，就好比做菜，我们做菜之前就需要对蔬菜进行清洗，洗过的菜我们才能够吃的放心，同时还有助于我们的身体健康。而大数据处理就好比清洗蔬菜一样，当我们对数据整理以 ...
2019-03-20
何为职场硬实力，除了一定的学历文凭，除了一本本的资格证书，更重要的是你所在行业的专业技能。不过专业技能不能成为你的优势，面对如今人才济济的市场，僧多粥少的局面早日抹去了你脸上的最后一缕自信 ...
2019-03-19
我们在分析数据的时候，需要对数据进行整理，这样就能够方便数据分析工作。当然，数据加工是数据分析工作之前的工作，而在大数据处理中有很多数据整理的技术，其中最常见的就是冗余消除，那么什么是数据 ...
2019-03-19
我们在做数据分析工作之前一定需要对数据进行观察并整理，这是因为挖掘出来的数据中含有很多无用的数据，这些数据不但消耗分析的时间，而且还会影响数据分析结果，所以我们需要对数据进行清洗。在这篇文 ...
2019-03-19
数据分析行业是现阶段十分火热的行业，这也驱使很多人开始学习数据分析的相关知识。其实数据分析行业是有很多方向的，比如说数据挖掘工程师和数据研发工程师，以及分析师的相关职业。在这篇文章中我们就 ...
2019-03-19
我们学习数据分析知识就是为了进入数据分析行业，但是数据分析行业中有很多的发展路线，这都是需要我们好好考虑的。一般来说，数据分析行业中最多的就是业务分析师，那么如何成为一个业务分析师呢？业务 ...
2019-03-19
我们都知道，机器学习是一个十分实用的技术，而这一实用的技术中涉及到了很多的算法。所以说，我们要了解机器学习的话就要对这些算法掌握通透。在这篇文章中我们就给大家详细介绍一下机器学习中的回归算 ...
2019-03-18
机器学习中有很多算法都是十分经典的，比如说降维算法以及梯度下降法，这些方法都能够帮助大家解决很多问题，因此学习机器学习一定要掌握这些算法，而且这些算法都是比较受大家欢迎的。在这篇文章中我们 ...
2019-03-18
现在有很多人对机器学习和深度学习的概念并不是很明白，其实深度学习是机器学习中的一部分，而机器学习是深度学习的基础，这两个知识体系都是服务于人工智能的。在这篇文章中我们给大家介绍一下关于机器 ...
2019-03-18
在学习了机器学习的相关知识以后，我们知道其中的算法有很多种，比如回归算法、K近邻算法等等，这些都是需要大家掌握的算法，而神经网络算法是一个十分实用的算法，在这篇文章中我们就给大家介绍一下机器 ...
2019-03-15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
