PowerBI是一款由微软开发的商业智能工具，用于数据的可视化和分析。学习PowerBI需要掌握以下几个方面的知识： 数据库基础知识 学习PowerBI需要具备数据库基础知识，包括关系型数据库、表、字段、主键、外键等概念 ...
2023-04-21Apache Kafka是一个分布式流处理平台，它可以接收来自多个生产者的消息并将其转发给多个消费者。在Kafka中，分区是一种将数据进行水平拆分的方法，这样可以使不同的节点同时处理数据，从而提高整个系统的吞吐量和可 ...
2023-04-19TypeScript 是一个静态类型检查器和编程语言，它在 JavaScript 的基础上添加了类型注解和其他的一些特性以提供更加健壮的代码。虽然 TypeScript 本身不支持直接通过正则表达式定义类型，但是可以通过一些技巧来实现 ...
2023-04-19PyTorch是深度学习领域流行的开源框架之一，它的动态计算图（Dynamic Computational Graph）是其最具特色的一个功能。在传统的静态计算图中，所有的计算过程都需要事先定义好，而在动态计算图中，计算过程可以在运行 ...
2023-04-19在Linux系统中，用户态和内核态是两种不同的运行级别。在用户态下执行的应用程序只能访问其所属进程的资源，而在内核态下执行的操作系统内核可以访问系统的所有资源。当一个应用程序需要访问受限资源时，它必须向内 ...
2023-04-19Pandas和Numpy都是Python中常用的数据科学库。其中，Pandas用于处理和分析结构化数据，通常使用DataFrame和Series等数据结构来表示数据，而Numpy则用于处理数值计算和科学计算，主要是数组运算。 在某些情况下，我们 ...
2023-04-19
德尔菲法是一种专家评估方法，通常用于处理不确定性很高的问题。在这种方法中，一组专家独立地提出他们对问题的看法，并通过反复修正来达成共识。协调系数是一个评估专家之间达成共识程度的指标，它的值越接近1， ...
2023-04-19在 MySQL 中，视图是一个虚拟的表，它由一个 SQL 查询定义。虽然视图本身不存储数据，但是在查询过程中会被频繁使用，因此给视图添加索引可以提高查询性能。 在 MySQL 中，创建视图通常采用以下语法： CREATE VIEW v ...
2023-04-19在 MySQL 中，事务是指一系列的数据库操作，这些操作要么全部执行成功，要么全部回滚。在一个数据库中，事务处理非常常见。但是当涉及到多个数据库时，事务处理就需要特别注意，因为如果没有正确地处理，将会导致数 ...
2023-04-19
Logistic回归是一种广泛使用的统计工具，用于预测二元因变量的概率。在SPSS中，Logistic回归模型的构建需要区分协变量和因子，以确保模型的准确性和可解释性。本文将探讨如何在SPSS中区分协变量和因子，并介绍如何 ...
2023-04-19
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种经典的深度学习模型，广泛应用于图像识别、目标检测等领域。在CNN中，卷积核（Convolutional Kernel）是一个非常重要的组成部分，它通过卷积操作对输入数 ...
2023-04-19
在SPSS中，将两张频率表整合在一起可以使用交叉分析功能。这个过程可以帮助研究者更好地理解数据、发现趋势和关系，并为进一步研究提供基础。 下面是一个简单的示例，以说明如何在SPSS中将两张频率表整合在一起 ...
2023-04-19
在进行K均值聚类分析时，如何确定最优的分类数是一个非常重要的问题。一般来说，确定分类数需要考虑数据的特征和研究目的。下面将介绍一些常用的方法来确定最优的分类数。 肘部法（Elbow Method） 肘部 ...
2023-04-19MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，支持多种隔离级别来控制事务的并发访问。在MySQL中，RC（Read Committed）隔离级别通常被认为是最常见和默认的隔离级别。在RC隔离级别下，MySQL如何实现读不阻塞呢？ 首先， ...
2023-04-19HBase是一个面向列的分布式NoSQL数据库，它是建立在Hadoop上的开源项目，在数据管理、存储和处理方面具有很高的可伸缩性和可靠性。虽然HBase与关系型数据库（RDBMS）的本质不同，但许多人仍然想知道为什么没有以HBas ...
2023-04-19
当进行多元回归分析时，我们通常使用调整后的R方来评估模型的拟合程度。调整后的R方是对R方的修正，它考虑了自变量的数量和样本量对R方的影响。然而，当调整后的R方为负数时，这表示模型的表现非常糟糕，预测能力 ...
2023-04-19BP神经网络和logistic回归是两种常见的机器学习算法，它们都被广泛应用于分类问题。虽然这两种算法都有其独特的优点和适用范围，但在许多情况下，BP神经网络比logistic回归更为优越。 首先，BP神经网络可以处理非线 ...
2023-04-19Python3中的pandas库是一个非常强大的数据处理工具，尤其在与SQL Server等关系型数据库交互时，可以帮助我们快速进行数据读写和分析。本文将介绍一些方法来加快Python3 pandas对SQL Server的读写速度。 一、读取SQL ...
2023-04-18Spark是一款开源的分布式计算框架，支持运行在集群中的大规模数据处理任务。在Spark中，排序是一项非常重要的操作，它能够让我们更加高效地处理和分析大量数据。本文将探讨Spark排序的原理以及其实现方式。 Spark排 ...
2023-04-18
在进行假设检验时，我们通常会计算出一个统计量，并将其与一个临界值进行比较，以确定是否拒绝或接受原假设。在t检验中，我们用t统计量来比较两组样本的平均差异。如果t统计量的值大于临界值，则我们可以得出结论 ...
2023-04-18Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师：驾驭数据范式，释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心生产要素。而 CDA（Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类：无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域，当我们面对海量无标签数据（如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域，“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析：解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天，数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ()：深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中，loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题，需先明确 K-S 图的核心用途（检验样本分布与理论分布的一致性），再结合横轴 ...
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