金融行业，就是跟钱打交道的行业，如今金融行业发展的势头特别的好，但凡是学金融出身的学生，毕业之后到银行去工作，很快工资都能上万。 如今的互联网发展非常的迅速，而且国家也支持这些层面的发展 ...
2022-01-20
一、行业背景 毋庸置疑，这是一个大数据盛行的时代。数据驱动企业带来国家的创新型发展，互联网时代每个人都是一个信息集，数据无处不在，而数据分析人才却不可多得。在国内，大数据技术还未成熟时期，大多 ...
2022-01-20
一、行业背景 毋庸置疑，这是一个大数据盛行的时代。数据驱动企业带来国家的创新型发展，互联网时代每个人都是一个信息集，数据无处不在，而数据分析人才却不可多得。在国内，大数据技术还未成熟时期，大多 ...
2022-01-20
CDA数据分析师系统培训 LEVEL Ⅰ(第11期)-上海/北京/深圳/远程 【从零进阶，忠于技术，可申请CDA协会等级认证证书!】 CDA数据分析师系统培训，由人大经济论坛根据CDA协会认证标准而设立的一套针对数据 ...
2022-01-20
大数据与云计算时代，现代金融，零售，生物医学，互联网等行业中，数据挖掘已成为价值评估，指导决策不可忽视的营销技术。盘点2014百大数据挖掘成功案例：（节选） 深圳市儿童医院成功部署IBM集成平 ...
2022-01-20
一、行业背景 毋庸置疑，这是一个大数据盛行的时代。数据驱动企业带来国家的创新型发展，互联网时代每个人都是一个信息集，数据无处不在，而数据分析人才却不可多得。在国内，大数据技术还未成熟时期， ...
2022-01-20
CDA LEVEL II Python专题开课倒计时，你从未见过的_用Python玩转数据挖掘！ Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C++更彻底。 作为一种通 ...
2022-01-20
数据分析师发展会有几个层次，初级数据分析师，也称数据分析员，一般被称为“表哥、表妹、表姐、表弟”，以图表展现统计工作为主。中级数据分析师会涉及到一些需要掌握概率论和统计理论基础，利用分析方法进 ...
2022-01-20
说到建模分析师，你可能会臆想到的形象是怎样的？数据民工？金融精英？公司牛人？ 他的发型可能是: 秃头 无刘海蓬松长发 他的装束大概是： 双肩背包（你的背包，背到现在还没烂） ...
2022-01-20
SAS作为世界知名大数据分析产品，只要是大机构, 不论是、制药、金融、保险、市场部门、NGO还是政府部门，SAS的覆盖率，都是完全不可被替代的。甚至部分IT公司在统计软件上，也选择的是SAS。同时SAS系统具有使用灵 ...
2022-01-20
好消息！CDA1级业务数据分析师-R语言举行公开课了！这是一场纯干货的直播！重要的事情现在只说一遍，机不可失！下面是详情安排： 一、直播话题 数据科学与R语言编程入门 二、报名方式 ...
2022-01-20这个世界的本质是高度关联的，耦合的，统一的，优美的。一个真正好的数据分析师，他必须要把数据分析的技术和艺术进行结合，需要有丰富的经验和人文关怀，必须通过实证的方法在商业上进行落地，证明我们的各种理论 ...
2022-01-20
数据是信息时代的“新能源”。从金融到零售，从电商到体育，数据科学都成为成功决策的基础，广泛应用在营销优化、风险控制、客户关系等商业领域。 CDA数据分析研究院结合市场和行业需求，开设针对周末时 ...
2022-01-20
Python越来越火了，Python 这几年的火热，离不开人工智能和机器学习。如果说 2017 年有一门最火“外语”，那一定是 Python。现在，Python 的这把火已经烧到了程序员的圈子外。根据国务院《新一代人工智能发展规划 ...
2022-01-20
CDALevelⅡ：建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDALevelⅠ认证半年以上。在政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。在LevelⅠ的基础之上深入掌握高 ...
2022-01-20
背景介绍 企业想要在竞争激烈的市场中胜出，决策的速度和反应的效率尤为重要。根据调查显示，75%的企业在面临拟定策略时，常常无法获得实时且有根据的决策信息。什么样的数据、要透过什么样的方法，才能快速且 ...
2022-01-20
强强联合打造稀缺商业数据分析课程。本课程将世界客户关系管理方面的领导者美库尔公司 （Merkle Inc）在专业管理咨询方面的几十年的经验积累与CDA数据分析研究院的教学理念与方法相结合，归纳了在商业智 ...
2022-01-20
正如厨师烹饪需要锅碗瓢盆一样，数据分析师工作需要强大的统计工具，分析建模才能如虎添翼。现在的软件越来越丰富，越来越智能，SAS,Python,R，SPSS Modelr，Weka,百花齐放，百家争鸣，面对斑驳复杂的软件， ...
2022-01-20
据LinkedIn的最新投票结果显示，“统计分析和数据挖掘” 是2015年最大的求职法宝。LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析，公布2015年最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能，其中位列榜首 ...
2022-01-20
俗话说，工欲善其事必先利其器，数据分析师除了需要掌握统计学和业务知识，也需要有拿手的工具进行分析、建模和可视化。CDA LEVEL I业务数据分析师目前分SPSS和SAS EG两个方向，我有选择恐惧症，我该怎么选？ ...
2022-01-20近日，由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》，被中国教育科学研究院官方账号正式收录， ...
2026-04-22在数字化时代，客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为，都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹，构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石，而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节，是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看，但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中，数据并非静止不变的数值，而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域，当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时，多变量一般线性分析（Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计，能熟练计算均值、中位数、标准差，但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中，日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪，还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中，特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节，而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法，却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上，80%的商业分析问题， ...
2026-04-20在数字化时代，数据已成为企业决策的核心驱动力，数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段，广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中，将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表，要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作，80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告，表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域，Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势，成为数据聚类任务中的主流算法，广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中，特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集，冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代，用户是产品的核心资产，用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化，实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中，数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型，三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天，80%的时间花在表格数据上，但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别，不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中，模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型，还是推荐、预测类模型， ...
2026-04-14
