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CDA 数据分析师:因子分析实战指南 —— 高维数据的潜在维度挖掘与业务价值提炼

CDA 数据分析师:因子分析实战指南 —— 高维数据的潜在维度挖掘与业务价值提炼
2025-11-03
在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次数、评论数、复购频次、消费金额” 等 10 + 特征,表面上分散独立,实则可能由 “消费 ...

CDA 数据分析师:逻辑回归实战指南 —— 二分类预测与业务决策的核心工具

CDA 数据分析师:逻辑回归实战指南 —— 二分类预测与业务决策的核心工具
2025-10-31
在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户是否会购买产品”“识别交易是否为欺诈”。这类问题无法用预测数值的线性回归解决,而 ...

【CDA干货】Excel 辅助 K-Means 聚类实操手册

【CDA干货】Excel 辅助 K-Means 聚类实操手册
2025-10-29
这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透视图本身无法直接执行聚类分析,它是 “数据汇总与可视化工具”,而聚类分析是需要算法 ...

CDA 数据分析师:假设检验实战指南 —— 用数据验证业务假设的科学方法

CDA 数据分析师:假设检验实战指南 —— 用数据验证业务假设的科学方法
2025-10-27
对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转化为可验证的统计假设,通过数据排除随机波动,得出可靠结论” 的核心技能。例如,当业 ...

【CDA干货】Python 实践:神经网络与卡尔曼滤波融合系统的构建与应用

【CDA干货】Python 实践:神经网络与卡尔曼滤波融合系统的构建与应用
2025-10-23
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、TensorFlow)及数据处理工具,成为实现融合系统的理想选择。本文将以 “无人机姿态估计 ...

【CDA干货】透视表备注添加完全指南:从基础批注到动态更新

【CDA干货】透视表备注添加完全指南:从基础批注到动态更新
2025-10-17
在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务逻辑的说明。例如销售报表中 “某区域销售额骤降 30%”“某产品退货率异常” 等关键信 ...

CDA 数据分析师:以量化策略分析框架为刃,破解企业决策的 “数据密码”

CDA 数据分析师:以量化策略分析框架为刃,破解企业决策的 “数据密码”
2025-10-17
在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍板” 做促销可能导致成本失控,零售靠 “店长经验” 备货可能造成库存积压。而量化策 ...

CDA 数据分析师:指标体系搭建指南 —— 从需求到落地的 6 步实战方法论

CDA 数据分析师:指标体系搭建指南 —— 从需求到落地的 6 步实战方法论
2025-10-15
在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则是 “组装好的精密仪器”,能清晰反映业务全貌、定位问题根源。CDA(Certified Data An ...

数据分析师必备技能体系:从工具到思维,构建数据驱动的核心竞争力

数据分析师必备技能体系:从工具到思维,构建数据驱动的核心竞争力
2025-10-14
在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分析结果转化为业务决策。但成为一名合格的数据分析师,绝非 “会用 Excel 做表”“会写 ...

企业名称:法本信息   招聘岗位:  项目数据专员 10-15K     (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:法本信息 招聘岗位: 项目数据专员 10-15K (数据分析岗位招聘信息)
2025-10-14
岗位职责: 1、项目数据处理:利用信息化手段,收集、汇总、分析、维护、分发项目基础数据,保障数据的真实性与可用性,生成项目报表为项目管理工作提供数据基础; 2、项目风险分析:基于项目基础数据与公司管理要求 ...

企业名称:乐在指尖   招聘岗位: 数据分析 25-30K    (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:乐在指尖 招聘岗位: 数据分析 25-30K (数据分析岗位招聘信息)
2025-10-14
岗位职责 • 利用 SQL、Python 等工具进行数据清洗、建模及可视化(如 Power BI、Tableau),提升分析效率与准确性。 • 对接业务部门需求,梳理业务流程与财务规则,推动业财数据系统化建 设。 任职要求 1. 核心能 ...

企业名称:猎头岗位   招聘岗位:奢侈品项目VIP用户运营经理(北京+跨境电商+深度运营) 25-30k    (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:猎头岗位 招聘岗位:奢侈品项目VIP用户运营经理(北京+跨境电商+深度运营) 25-30k (数据分析岗位招聘信息)
2025-10-13
岗位需求:  1、统招本科及以上学历,市场营销/数据科学/商业分析相关专业优先,5年以上电商用户运营经验,具备奢侈品/高端服务业背景优先  2.具备较强的沟通能力和执行力,热爱和用户沟通;  ...

企业名称:慧博云通   招聘岗位: 数据运营分析师10~16K   (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:慧博云通 招聘岗位: 数据运营分析师10~16K (数据分析岗位招聘信息)
2025-10-13
游戏行业,可居家办公,5险1金,周末双休 岗位描述: 1、负责海外游戏项目的数据埋点设计、深度事件配置,保障事件链路在广告归因(MMP)中的完整性与准确性;2、与产品、广告投放团队协作,制定用户行为分析模型,对用 ...

【CDA干货】解锁分库分表后的JOIN密码:突破数据库性能瓶颈

【CDA干货】解锁分库分表后的JOIN密码:突破数据库性能瓶颈
2025-10-13
分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数应用的需求。以一个小型电商网站为例,在创业初期,用户数量可能只有几千人,商品种类 ...

企业名称:乐信圣文   招聘岗位: 数据分析师 25-50K·16薪     (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:乐信圣文 招聘岗位: 数据分析师 25-50K·16薪 (数据分析岗位招聘信息)
2025-10-12
职位描述 1、全局负责核心游戏产品的整体数据分析; 2、从业务和产品的角度出发,利用数据发现游戏的问题和瓶颈,并提出洞见,促进游戏优化; 3、跟踪 AB 实验进展,确保实验结果的可靠性和有效性,并针对性的提出产 ...

【CDA干货】SQL Server CONVERT 函数完全指南:语法、场景与实战技巧

【CDA干货】SQL Server CONVERT 函数完全指南:语法、场景与实战技巧
2025-10-10
在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转为字符串用于报表展示,亦或是调整字符编码适配不同系统,都离不开专门的转换工具。CON ...

CDA 数据分析师:穿透数据治理体系,成为数据有序运转的 “核心引擎”

CDA 数据分析师:穿透数据治理体系,成为数据有序运转的 “核心引擎”
2025-10-10
在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口径不一(如 “GMV” 有 3 种统计方式)、敏感数据泄露风险频发、核心数据质量差(缺失 ...

【CDA干货】Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南

【CDA干货】Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南
2025-09-30
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之一 —— 无论是筛选 “性别为男的用户”“销售额超过 1000 的订单”,还是 “包含‘北 ...

CDA 数据分析师:读懂时间序列,让历史数据成为业务预测的 “指南针”

CDA 数据分析师:读懂时间序列,让历史数据成为业务预测的 “指南针”
2025-09-30
在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股价波动趋势”,零售门店想确定 “明日库存该备多少”。这些问题的答案,藏在 “时间序 ...

【CDA干货】Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界

【CDA干货】Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界
2025-09-29
Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分类标签,通过数据自身的相似性将样本划分为若干组(聚类),广泛用于客户分群、产品归 ...

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