spss-数据清洗-处理重复数据

2017-03-03

spss-数据清洗-处理重复数据 数据导入之后就需要对数据进行清洗。数据清洗主要是对多余重复的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者删除。接下来操作如何将重复数据处理操作。 步骤一： ...

使用R语言进行数据清洗

2016-12-05

使用R语言进行数据清洗 数据清洗是整个数据分析过程中一个非常重要的环节。数据清洗的目的有两个，第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。本篇文章将介绍几种简单的使用R进行数 ...

机器学习基础与实践之数据清洗！

2016-07-04

想写这个系列很久了，最近刚好项目结束了闲下来有点时间，于是决定把之前学过的东西做个总结。之前看过一些机器学习方面的书，每本书都各有侧重点，机器学习实战和集体智慧编程更偏向与实战，侧重于对每个算法的实际 ...

数据清洗经验分享：什么是数据清洗 如何做好数据清洗

2019-10-28

数据清洗经验分享：什么是数据清洗 如何做好数据清洗 大数据本身是一座金矿、一种资源，沉睡的资源是很难创造价值的，它必须经过清洗、分析、建模、可视化等过程加工处理之后，才真正产生价值。 数据加工、 ...

数据分析:数据清洗的一些梳理

2016-03-18

数据分析:数据清洗的一些梳理 数据清洗， 是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。国外有些学术机构会 ...

数据分析师：数据清洗经验_数据分析师考试

2015-06-28

数据分析师：数据清洗经验_数据分析师考试 平时习惯了在某些特定的数据集合上做实验，简单的tokenization、预处理等步骤就足够了。但是在数据越来越大的年代，数据清洗越来越重要，也越来越复杂。看到Ph ...

机器学习中的数据清洗与特征处理综述_数据分析师考试

2015-06-28

机器学习中的数据清洗与特征处理综述_数据分析师考试 日常生活工作中，处处都会与数据打交道，但你知道数据是会“说谎”的，即你看到的数据结果并不是事实。本文介绍一些常见的说谎场景以及如何避免。 ...

机器学习中的数据清洗与特征处理综述

2015-06-03

机器学习中的数据清洗与特征处理综述 背景 随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅 ...

CDA数据分析师：以数据库为基，筑牢数据洞察根基

2025-12-11

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提取都依赖它，而CDA分析师则是“驾驭骨架的挖掘者”，通过数据库工具从海量数据中提炼业 ...

知“数”而行，以CDA为桥，解锁成长新可能

2025-12-04

 曾燕君 深圳炜耀国际商贸有限公司 合规经理 ” 朋友说，人到一定阶段，还倦什么呀？人都快步入黄昏了，就该安于现状、少些折腾。但在我看来，时代的车轮从未歇息，数字化转型的浪潮席卷各行各业，唯有保持对新 ...

【CDA干货】经纬度热力图：从离散坐标到空间密度的可视化方法

2025-12-04

在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景区打卡点、车辆定位）转化为色彩渐变的密度分布图，直观呈现“哪里是热点、哪里是冷区 ...

我为什么在研一就考CDA？——数字经济研究生的考证复盘与职业思考

2025-12-04

 分享人：浙江工商大学 庄耘文 时间：2025年10月 ” 一、开场：一张证书带来的“灵魂三问” 上周六，当我通过了CDA一级回到寝室后，我的室友向我发来灵魂三问： 现在企业真的认这张证吗？研究生还缺证书？发论文 ...

【CDA干货】神经网络损失函数：没有“最佳值”，但有“最优解”

2025-12-02

在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却在损失降至0.1还是0.01时陷入迷茫；资深开发者则明白，纠结“具体降到多少”本身就是 ...

描述性统计：CDA数据分析师的“数据透视镜”

2025-12-01

引言：数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下，数据已成为企业决策的核心资产，而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的“掘金者”。在分析师的工具箱中，描述性统计是最基础也最核心的“透视镜”——它无需 ...

【CDA干货】从杂乱到清晰：无序数据点的系统分析方法论

2025-11-28

数据分析师的日常，常始于一堆“毫无章法”的数据点：电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时上传的杂乱监测数据……这些数据看似混乱，实则隐藏着业务增长的密码、用户需求的线索 ...

业务数据分析师的三级进阶指南：从执行到战略

2025-11-26

在企业数字化转型中，业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色，从初级到高级，其职责边界、能力要求与价值产出存在显著差异。清晰认知各层级定位，不仅能帮助从业者明确成长方向， ...

【CDA干货】pandas列标签获取全攻略：数据处理的“入门钥匙”

2025-11-25

在pandas数据处理工作流中，“列标签”（Column Labels）是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识”，更是数据筛选、清洗、聚合等操作的基础依据。无论是初学者面对陌生数据集时的“数 ...

CDA数据分析师：报告呈现的艺术——让数据洞察转化为业务行动

2025-11-24

在商业数据分析的全链路中，报告呈现是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师传递价值的“最后一公里”，也是最容易被忽视的关键环节。很多分析师能精准完成数据采集、清洗与分析，却在报告呈现上陷入“数据堆砌 ...

CDA数据分析师：驾驭商业数据分析总体流程，让数据转化为业务价值

2025-11-17

在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，很多企业陷入“数据多但用不好”的困境：营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据，运营团队的复购率报告与财务数据口径冲突，分析师的洞察建议始终停留在纸面上。这一系列问 ...

CDA数据分析师：数据分析基础范式的践行者与价值放大器

2025-11-13

在数据量爆炸式增长的今天，企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结果反复推翻”的困境，核心原因在于缺乏统一的“基础范式”作为行动纲领。数据分析基础 ...