6种数据格式对比，用Jupyter+pandas高效数据分析

2020-10-27

编译：刘早起(有删改) 来源：towardsdatascience、GitHub等 在使用python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文 ...

【CDA干货】数据清洗如何守住真实性？从方法到落地的保真指南

2025-10-17

数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含义。现实中，很多数据清洗操作却走向 “失真陷阱”：比如为了 “数据整齐” 删除真实的 ...

【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 ...

【CDA干货】序列模式挖掘：解码用户行为逻辑，驱动业务增长的核心技术

2025-10-11

在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银行 APP 的 “登录→查询余额→转账”—— 都构成了带有时间顺序的 “行为序列”。这些 ...

CDA 数据分析师：精通数据分类，让数据从 “混乱仓库” 变 “有序宝库”

2025-10-11

在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified Data Analyst）分析师每次取数都需 “翻箱倒柜”，不仅浪费 60% 的时间在找数据上，还 ...

【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：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】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】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 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线”

2025-09-26

CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师面临的第一个核心问题。无论是电商平台的用户订单、金融机构 ...

【CDA干货】CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地

2025-09-23

CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并非单纯 “分析数据”，而是通过标准化的业务数据分析流程，将模糊的业务问题转化为明 ...

【CDA干货】训练与验证损失骤升：机器学习训练中的异常诊断与解决方案

2025-09-19

训练与验证损失骤升：机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中，“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指标 —— 理想情况下，训练损失与验证损失会随迭代轮次（Epoch）稳步下降，最终趋于平 ...

【CDA干货】解析 DataHub 与 Kafka：数据生态中两类核心工具的差异与协同

2025-09-19

解析 DataHub 与 Kafka：数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天，企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “高效流转” 与 “有序管理”。然而，数据生态中的工具种类繁多，功能交叉易造成混淆 — ...

CDA 数据分析师：表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者

2025-09-19

CDA 数据分析师：表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据（如数据库表、Excel 表、CSV 文件）是企业数字化运营的 “核心载体”，其价值实现依赖 “获取（源头）- 加工（提纯）- 使用（落地） ...

CDA 数据分析师：解锁表结构数据特征价值的专业核心

2025-09-17

CDA 数据分析师：解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据（以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据，如数据库表、Excel 表、CSV 文件）是企业业务数据的 “基石形态”—— 从零售门店的 “销售明细表” 到金融机 ...

【CDA干货】Excel 导入数据含缺失值？详解 dropna 函数的功能与实战应用

2025-09-16

Excel 导入数据含缺失值？详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python（如 pandas 库）处理 Excel 数据时，“缺失值” 是高频痛点 ——Excel 表中的空白单元格、“N/A” 标记或格式错误，导入后常会转化为 pandas ...

CDA 数据分析师：掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手

2025-09-16

CDA 数据分析师：掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据（以 “行 - 列” 存储的结构化数据，如 Excel 表、数据库表、CSV 文件）是企业业务数据的 “主流形态”—— 从零售的 “门店销售表” 到金融 ...

【CDA干货】解决 pd.read\_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题

2025-09-12

解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题，我将从问题根源切入，先解析科学计数法的触发机制，再系统拆解pd.read_csv参数配置、 ...

【CDA干货】SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析

2025-09-09

SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案）的数据分析工作中，编码状态区域是保障数据格式正确性的关键模块，而 Unicode 作为该 ...

CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量

2025-09-09

CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体流程是 “将数据转化为价值” 的标准化路径，而 CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...