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【钱方】数据分析师、BI工程师招聘
2014-07-04
钱方支付为小微型商户、移动商户提供低成本,功能强大的收款解决方案,在业务的各个环节,应用大数据方法分析中国小微商户需求,管理支付风险,为中小商户提供个性化的服务,现招聘数据分析师及实习生,有意者发送 ...
【北京新东方】数据分析师招聘
2014-07-04
工作职责: 1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等,通过对用户的行为进行分析了解用户的需求; 2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现; 3、参与数据挖掘模型的构 ...
【阿里巴巴】资深数据分析师招聘
2014-07-04
工作职责: 1.建立集团全网的业务风险系统 2.分析挖掘风险特征,预测未知风险等 招聘要求: 1.熟悉相关数据挖掘算法,掌握主流数据分析方法 2.熟练运用SQL,掌握一种以上数据分析工具(R/SPSS ...

CDMC数据挖掘与 数据分析 俱乐部7月聚会通知

CDMC数据挖掘与数据分析俱乐部7月聚会通知
2014-07-04
CDMC北京7月份聚会,谈谈“电商数据分析与数据挖掘”包括但不仅限于以下话题: 1.电商行业的数据业务情况; 2.基于部分实际业务数据的数据挖掘方法讨论 3.其他 关于CDMC及历次聚会详情,可以参考帖子:http://bbs.p ...

〖提高职业含金量〗 数据分析 师认证考核!

〖提高职业含金量〗数据分析师认证考核!
2022-03-18
CDA数据分析师等级认证考试 (Certified Data Analyst  Certificate) CDA(Certified Data Analyst),即“CDA数据分析师”,是大数据和人工智能时代面向国际范围全 ...

CDA 数据分析 师项目

CDA数据分析师项目
2024-09-24
什么是CDA?        CDA数据分析师是指在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA数据 ...

【CDA干货】深度学习的核心引擎:损失函数与反向传播的协同原理与实战

【CDA干货】深度学习的核心引擎:损失函数与反向传播的协同原理与实战
2025-10-09
在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 “量化错误”(计算预测值与真实值的差距),反向传播负责 “定位错误来源”(沿着神 ...

【CDA干货】正态 t 检验与符号秩检验的选择指南

【CDA干货】正态 t 检验与符号秩检验的选择指南
2025-10-09
本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确:何时必须用 t 检验,何时只能用符号秩检验,以及如何通过数据特征快速决策。 一、先 ...

【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干货】球面卷积神经网络(SCNN)

【CDA干货】球面卷积神经网络(SCNN)
2025-09-30
球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通过重构 “卷积核设计、数据采样、特征聚合” 的底层逻辑,让神经网络能够适配球面的非 ...

【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 ...

【CDA干货】XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南

【CDA干货】XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南
2025-09-29
XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型,但传统决策树存在 “易过拟合、精度有限、对噪声敏感” 等缺陷。而 XGBoost(Extreme ...

【CDA干货】Excel 数据透视表折叠功能:空白列添加技巧与层级优化指南

【CDA干货】Excel 数据透视表折叠功能:空白列添加技巧与层级优化指南
2025-09-28
在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或折叠为汇总视图,实现 “一表多用” 的动态分析效果。但当透视表包含多级行 / 列字段 ...

【CDA干货】Pandas quoting 详解:掌控文本文件读写中的引号规则,避免数据解析陷阱

【CDA干货】Pandas quoting 详解:掌控文本文件读写中的引号规则,避免数据解析陷阱
2025-09-28
在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京,朝阳”)、嵌套引号(如 “他说:"明天加班"”)时,若未正确配置引号处理规则,Pan ...

【CDA干货】Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用

【CDA干货】Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用
2025-09-26
Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “时间 - 事件” 数据(如患者生存时间、设备故障时间)的核心工具。其核心假设 ——比 ...

【CDA干货】检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略

【CDA干货】检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略
2025-09-26
检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试),“检测因子” 是衡量检测目标(如水质、食品安全性、产品性能)是否达标的核心指标。 ...

【CDA干货】线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用

【CDA干货】线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用
2025-09-25
线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心概念 —— 通过观察变量数据的散点分布,结合量化的相关系数,可快速判断变量间是否存 ...

【CDA干货】深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径

【CDA干货】深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径
2025-09-25
深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关键超参数之一 —— 过少的神经元会导致模型 “欠拟合”(无法学习到数据的复杂规律), ...

【CDA干货】MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略

【CDA干货】MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略
2025-09-24
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— 部分服务器初始内存占用仅 2GB,运行数月后却飙升至 8GB 以上,且无明显大查询或高并发 ...

【CDA干货】人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例

【CDA干货】人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例
2025-09-24
人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一道防线”。传统检测模式依赖人工肉眼观察、手持设备采样、破坏性试验,存在效率低(如 ...

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