【CDA干货】季节性分解外推法：解锁时间序列预测的规律密码

2025-08-26

季节性分解外推法：解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域，准确的预测是规避风险、提升效率的关键。而时间序列数据（如月度销售额、季度产量、年度能耗）因受多种因素影响，往往呈现复 ...

【CDA干货】基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南

2025-08-25

基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线（ROC 曲线）是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具，但其原始曲线常因数据离散性呈现 “锯齿状”，影响视觉解读与诊断阈值判断。本文系统阐 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践

2025-08-25

神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中，隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛化能力的关键环节。本文从神经网络的基础结构出发，系统梳理隐藏层神经元个数确定的核 ...

【CDA干货】Power Query 移动加权平均计算

2025-08-22

Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析：从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均法是存货计价的重要方法，其核心公式为： 加权单位成本上期结余成本当期采购成本上期结 ...

【CDA干货】基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践

2025-08-21

基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后，原始数据常存在缺失、格式混乱、重复等问题 —— 即便像科技新闻 API 返回的结构化 JSON 数据 ...

【CDA干货】基于 Python response.text 的科技新闻综述

2025-08-21

基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中，response.text 是 requests 库发起请求后获取响应文本的核心属性。它承载着服务器返回的原始数据，可能是 JSON、HTML 或纯文本格式 ...

【CDA干货】Power BI 热力地图制作指南：从数据准备到实战分析

2025-08-20

Power BI 热力地图制作指南：从数据准备到实战分析 在数据可视化领域，热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势，成为业务分析中不可或缺的工具。尤其在区域数据对比（如门店销售、用户分布）、异常 ...

【CDA干货】PyTorch 矩阵运算加速库：从原理到实践的全面解析

2025-08-20

PyTorch 矩阵运算加速库：从原理到实践的全面解析 在深度学习领域，矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络（CNN）中的卷积操作（本质是 im2col 变换后的矩阵乘法），还是 Transformer 模型中的注意力计算， ...

【CDA干货】KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南

2025-08-20

KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南 在分类模型（如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断）的评估体系中，KS 曲线（Kolmogorov-Smirnov Curve）是 “核心标尺” 之一。它通过对比 “ ...

【CDA干货】偏态分布：揭开数据背后的非对称真相，赋能精准决策

2025-08-19

偏态分布：揭开数据背后的非对称真相，赋能精准决策 在数据分析的世界里，“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值对称分布，大多数数值集中在中间区间，两端极端值极少。但现实中，我们遇到的更多数据 ...

【CDA干货】PowerBI 累计曲线制作指南：从 DAX 度量到可视化落地

2025-08-15

PowerBI 累计曲线制作指南：从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中，“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “年度销售额累计达成情况”“月度用户增长累计规模”，还是 “区域业绩累计排名”，累 ...

【CDA干货】Python 函数 return 多个数据：用法、实例与实战技巧

2025-08-15

Python 函数 return 多个数据：用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中，函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下，我们需要函数返回单一结果（如计算两数之和返回一个数值），但实际开发中，常遇到 “一次 ...

【CDA干货】随机森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析

2025-08-14

随机森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析 在机器学习领域，随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性，被广泛应用于分类、回归等任务。而特征重要性（Feature Importance）排名作为随机森林的核 ...

【CDA干货】t 统计量为负数时的分布计算方法与解析

2025-08-14

t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中，t 统计量是常用的重要指标，其分布特征直接影响着检验结果的判断。当 t 统计量出现负数时，许多初学者会对其分布计算产生困惑。本文将从 t 分布的基本特 ...

【CDA干货】前台流量与后台流量：数据链路中的双重镜像

2025-08-13

前台流量与后台流量：数据链路中的双重镜像​ 在商业数据分析体系中，流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与后台流量如同数据链路的 “双重镜像”，前者映射用户与产品的交互轨迹，后者记录系统运 ...

企业名称：东吴证券股份 招聘岗位：量化交易员(J11534) 2-4万

2025-08-12

工作职责: 1. 负责自动化交易系统或高频交易系统的研发工作； 2. 进行交易系统需求分析，系统设计，编码，对创新金融产品进行系统化研究支持； 3. 负责量化策略研究，定期撰写深度报告； 4. 跟踪量化模型的运行并及 ...

【CDA干货】Pandas 多列条件筛选：从基础语法到实战应用

2025-08-12

Pandas 多列条件筛选：从基础语法到实战应用 在数据分析工作中，基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的样本，还是清洗异常数据，Pandas 都提供了灵活高效的多条件处理机制。本文将系统梳理 ...

【CDA干货】游戏流水衰退率：计算方法与实践意义

2025-08-12

游戏流水衰退率：计算方法与实践意义 在游戏行业中，流水（即游戏收入）是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退率，作为反映流水随时间下降趋势的关键数据，对运营决策、生命周期管理和市场策略调整 ...

【CDA干货】破解游戏用户流失困局：从数据洞察到留存策略

2025-08-11

破解游戏用户流失困局：从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下，用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游戏即使初期获得千万级下载，若月流失率超过 50%，也终将难逃生命周期缩短的命运。据 Ga ...

【CDA干货】PyTorch 中 Shuffle 机制：数据打乱的艺术与实践

2025-08-12

PyTorch 中 Shuffle 机制：数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中，数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响。PyTorch 作为主流的深度学习框架，提供了灵活高效的shuffle机制，帮助开发者打破数 ...