【CDA干货】数据标准化后出现负值？别急！场景化解决全方案

2025-12-02

在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一尺度，为模型训练或业务分析扫清障碍。但很多数据从业者会陷入“负值恐慌”：Z-score ...

数据标准在人工智能中的作用

2024-11-29

在当今数字化时代，数据是重要的资产。然而，数据本身并非一成不变，在人工智能（AI）的发展中，数据标准扮演着关键角色。本文将探讨数据标准在人工智能中的关键作用，从确保数据质量到激活数据潜能，为读者揭示其重 ...

数据标准化过程中的常见挑战

2024-11-29

数据质量问题 数据标准化的核心挑战之一是处理数据质量问题。在现实世界中，数据往往不完美：数据可能缺失、包含噪声或存在错误。这些问题会影响标准化过程的准确性和可靠性，因此数据清洗和验证成为至关重要的步骤 ...

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

2024-08-30

在完整的机器学习流程中，数据标准化（Data Standardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？ A.        决策树 ...

共话医疗大数据标准体系

2017-12-26

共话医疗大数据标准体系 日前，由吴阶平医学基金会、京津冀医疗大数据促进会主办，天津市滨海新区人民政府、天津市卫计委支持的“医疗大数据应用及标准体系建设高级研讨会”在滨海举行。 本次研讨会组织包括 ...

大数据标准化何去何从？ 2017数博会或见分晓

2017-04-26

大数据标准化何去何从？ 2017数博会或见分晓 从2017中国国际大数据产业博览会组委会获悉，今年分论坛所设定的7大板块将分别举办7个核心论坛。其中，国家大数据试验区交流板块的核心论坛确定为“大数据标准化论 ...

我国将推进大数据标准体系建设

2017-03-21

我国将推进大数据标准体系建设 随着信息化的推进，大数据已成为社会生活和工业生产不可或缺的基础资源。有效管理和利用大数据，提升大数据应用效率迫在眉睫。记者20日从工信部获悉，工信部将加强大数据标准化顶 ...

SPSS：数据标准化后出现负数怎么办

2016-09-09

SPSS：数据标准化后出现负数怎么办 在数据分析过程中，有时为了消除量纲单位的影响，需要提前对原始数据进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标即处于同一数 ...

如何清晰的理解Z-Score这种数据标准化的处理方法？

2020-07-10

Z-Score是数据标准化处理的一种常用方法，通过Z-Score，可以将不同量级的数据转化为统一量度的Z-Score分值，并进行比较。 (1)Z-score定义 根据图可以看出，Z-score的数据分布满足“正态分布”(N(0.1)) ...

CDA数据分析师：以用户画像为核心，激活用户数据的商业价值

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（Certified Data Analyst）数据分析师作为专业的数据价值转化者，核心职责之一便是构建精准、 ...

【CDA干货】重复测量问卷统计分析：实操指南，精准挖掘纵向数据价值

2026-02-26

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，收集其态度、行为、认知等指标的变化数据；或是对同一批对象，在不同场景、不同条件下进 ...

【CDA干货】运用机器学习进行分析：从流程拆解到行业落地，让数据发挥核心价值

2026-02-25

在数字化时代，数据已成为企业决策、行业升级的核心资产，但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法，挖掘数据背后的规律、关联与趋势，才能将数据转化为可落地的决策依据。机器学习作为数据 ...

【CDA干货】K-Means++初始化方法全解析：原理、实操与优势，解决聚类初始值困境

2026-02-24

在聚类分析的实操场景中，K-Means算法因其简单高效、易落地的特点，成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、商品聚类，还是异常检测，都能看到它的身影。但很多从业者在使用K-Means时，常会遇到一 ...

【CDA干货】聚类分析与主成分分析（PCA）核心区别全解析：从原理到实操，避免用错模型

2026-02-24

在数据分析、机器学习的实操场景中，聚类分析与主成分分析（PCA）是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理、特征挖掘，但很多从业者容易将其混淆——要么用聚类分析替代主成分分析做降维，要么 ...

CDA数据分析师：以专业能力搭建高效指标体系，赋能企业数据决策

2026-02-24

数字化浪潮下，数据已成为企业核心竞争力，“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为标准化专业数据人才标杆，不仅是数据处理者与解读员，更是连接数据与业 ...

指标的基本概念：CDA数据分析师的实操根基与洞察抓手

2026-02-13

对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，指标是贯穿工作全流程的核心载体，更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA的核心工作，本质上是通过解读、运用各类指标，从杂乱无章的数据中提炼规律、定位问题 ...

【CDA干货】主成分分析（PCA）实战全解析：从原理简化到落地应用

2026-02-04

在数据分析实战中，我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时，需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十几个指标；分析用户画像时，会涉及年龄、消费金额、活跃度、留存率等多个维度。这些指 ...

【CDA干货】多重共线性下的变量保留策略：平衡信息完整性与模型有效性

2026-01-28

在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中，多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时，会导致模型系数估计失真、方差膨胀、结果不可靠，甚至误导业务决策。但变量保留并非“一刀切删除高共 ...

CDA数据分析师视角：企业数据管理方法论的落地与实践

2026-01-21

在数字化转型浪潮中，企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”，而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法论以“战略引领、治理为基、全生命周期管控、价值驱动”为核心，构建从数据采集到价值 ...

CDA数据分析师实战：聚类分析的业务应用与落地指南

2026-01-19

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量用户行为数据无明确分层标签、产品属性数据无法快速定位同类群体、市场调研数据难以识 ...