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在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中，经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如，按课程章节排序，累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中，环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据，直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提，而CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中，“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中，我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天，企业对数据的依赖程度日益加深，而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的实操中，转置卷积（Transposed Convolution）是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中，我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最核心的战略资产，而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中，数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具，我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中，我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中，时间序列数据是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中，数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法（Finite Element Method, FEM）作为工程数值模拟的核心工具，已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代，“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑，而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA（Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程（OOP）中，类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体，也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中，索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量，合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代，企业积累的海量数据如同散落的珍珠，若缺乏有效的梳理与分类，终将难以发挥实际价值。CDA（Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中，我们常遇到这样的场景：针对同一批调查对象，在不同时间点（如干预前、干预后、随访期）发放相同或相似的问卷，收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中，“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交，每一个环节都藏着业绩增长的关键，也暗藏着客 ...
2026-02-26
