如何使用SQL进行数据聚合和统计？

2023-12-04

SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的标准化语言。在数据分析和处理中，SQL可以进行强大的数据聚合和统计操作，帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。本文将介绍如何使用SQL进行数据聚 ...

如何使用SQL进行数据聚合和分组？

2023-12-04

在数据库管理中，数据聚合和分组是常见的操作。这些功能使我们能够从大量数据中提取有用的信息，以便进行进一步的分析和决策。本文将为您提供一个完整的指南，详细介绍如何使用SQL进行数据聚合和分组。 SQL聚合函 ...

CDA数据分析师实战：列联表分析与卡方检验的业务应用

2026-01-09

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作场景中，分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相关”“地域分布与消费决策是否有关联”“营销渠道与转化结果是否存在关联”。列联表分 ...

【CDA干货】数据库历史数据分析全流程指南：从数据到决策

2026-01-08

数据库中的历史数据，是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度信息。通过科学分析这些历史数据，既能复盘过往业务表现、定位问题根源，也能挖掘潜在 ...

CDA数据分析师：串联数据仓库与ETL，构建高质量数据价值底座

2025-12-24

在企业数字化转型的深水区，数据已成为核心生产要素，而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，日常工作中频繁面临“数据分散杂乱”“数据质量堪忧”“数据 ...

【CDA干货】Tableau驱动同比环比分析：让数据趋势洞察更高效、决策更精准

2025-12-19

在企业数据化运营体系中，同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比（与上年同期对比）可消除季节性波动影响，看清业务长期增长态势；环比（与相邻周期对比）能快速捕捉短期变化，及时发现异常波 ...

CDA 数据分析师：聚类分析实战指南 —— 无监督分组与精准业务运营的核心工具

2025-11-04

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值、潜力、一般用户”“将商品按销售表现归类为爆款、平销、滞销品”。这类问题缺乏明确 ...

【CDA干货】MySQL 按顺序计数：缺失数据补全与占位符填充实战指南

2025-10-31

在 MySQL 数据查询中，“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品编号统计库存”。但实际业务中，常因 “某时间段无业务”“某序号无对应数据” 导致查 ...

CDA 数据分析师：数据整合实战指南 —— 打破数据孤岛，构建业务全景视图

2025-10-22

在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散在交易平台、支付系统、物流后台，这些碎片化数据无法直接支撑 “用户生命周期价值分析 ...

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 数据分析师：驾驭数据范式，释放数据价值

2025-09-04

CDA 数据分析师：驾驭数据范式，释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心生产要素。而 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为衔接数据与业务价值的关键角色，其专业能力的发挥始终 ...

【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 数据分析师必备技能全解析

2025-07-29

CDA 数据分析师必备技能全解析 在数据驱动决策的时代，CDA 数据分析师作为连接数据与业务价值的桥梁，需要具备多元化的技能体系。从数据获取、清洗到分析建模、结果呈现，每个环节都对分析师的能力提出了具体要求。 ...

【CDA干货】Python Pandas：数据科学的瑞士军刀

2025-07-15

Python Pandas：数据科学的瑞士军刀​ ​ 在数据驱动的时代，面对海量、复杂的数据，如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。而 Python 中的 Pandas 库，就如同数据科学领域的一把瑞士军刀，以其强大的功能和简洁 ...

从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展

2025-07-03

从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展​ ​ 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业的核心资产，数据分析师岗位也随之成为职场热门。企业在招聘数据分析师时，往往会列出一系列详细要求，这些要求不仅是 ...

python可视化数据分析

2025-01-10

Python作为一门功能强大的编程语言，已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手，还是经验丰富的专业人士，Python都能为你打开通往数据世界的大门。通过各种库和工具，Python让复杂的数据分析 ...

大数据生命周期中的数据清洗和转换

2024-12-06

在大数据生命周期中，数据清洗和转换是至关重要的步骤，对于确保数据质量和可用性起着关键作用。这两个阶段相辅相成，为数据分析和决策提供坚实基础。 数据清洗：确保数据准确性与完整性 数据清洗是识别和处理数据中 ...

单因素方差分析的统计意义及应用价值

2024-12-06

数据清洗和转换在大数据生命周期中扮演着关键角色，确保数据质量和可用性。数据清洗涉及识别和处理数据中的错误、缺失值和重复值。这一过程包括错误检测与修复（如异常值处理）、缺失值处理（删除或填充）、数据标准 ...

维度表和事实表的优势比较

2024-12-06

在数据仓库中，维度表和事实表是构建有效数据模型的两个关键组成部分。它们各自具有独特的优势，通过合理的设计和应用，可以显著提升数据分析的效率和准确性。 维度表的优势 维度表在数据分析中扮演着重要角色，其优 ...

典型的事实表和维度表结构示例

2024-12-05

在数据仓库设计中，事实表和维度表是构建多维数据模型的两个核心组件。它们通过星型模式或雪花模式相互关联，以支持复杂的数据分析和查询。 事实表与维度表：关键组件解析 事实表和维度表在数据仓库设计中扮演着至关 ...