【CDA干货】Pyplot树状图：层级数据可视化的技术实现与业务应用

2025-11-17

在数据可视化领域，树状图（Tree Diagram）是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构，还是数据挖掘中的决策树模型结果，都需要通过树状图将“父-子”关联关系直观化。matplotlib.pyplot（ ...

请问怎么在SPSS聚类分析树状图中修改纵坐标？

2023-05-12

在SPSS中进行聚类分析后，可以通过树状图来展示聚类结果。在树状图中，每个节点代表一个聚类，节点的高度表示两个聚类合并的距离。默认情况下，纵坐标显示的是距离或相似性的度量值。但是，在某些情况下，用户可能希 ...

CDA数据分析师实战：聚类分析的业务应用与落地指南

2026-01-19

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量用户行为数据无明确分层标签、产品属性数据无法快速定位同类群体、市场调研数据难以识 ...

【CDA干货】数据分析师必备工具全解析：从入门到进阶的高效装备清单

2025-12-29

数据分析师的核心价值在于将海量数据转化为可落地的商业洞察，而高效的工具则是实现这一价值的关键载体。从数据采集、清洗整理，到深度分析、可视化呈现，每个环节都需要适配的工具支撑。不同工具在功能、难度、适用 ...

【CDA干货】数学界中的统计学高级算法：原理、应用与价值

2025-12-26

统计学作为数学的重要分支，是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现，传统统计方法已难以应对高维、非线性、异构数据的分析需求。数学界由此衍生出一系列统计学高级算法，这些算法以深厚 ...

【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 ...

CDA数据分析师：统计制图（数据可视化）实战指南——让数据洞察“看得见”

2025-11-14

在数据驱动的企业中，常有这样的困境：分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁，而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却能快速推动业务决策。这背后的核心逻辑是——统计制图（数据可视化）不是单纯的“画图 ...

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】Excel 辅助 K-Means 聚类实操手册

2025-10-29

这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是：Excel 透视图本身无法直接执行聚类分析，它是 “数据汇总与可视化工具”，而聚类分析是需要算法 ...

【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案例】基于 EAST和 FineBI 实现 AARRR 信用卡运营分析

2025-04-21

CDA持证人简介 刘伟，美国 NAU 大学计算机信息技术硕士， CDA数据分析师三级持证人，现任职于江苏宝应农商银行数据治理岗。 学习入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3834?targetId=6743&preview=0 一、AARRR 模 ...

【干货】5分钟学会数据分析方法之【对比分析法】

2025-02-05

在数据分析的世界里，“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服，效果不一样。 很多人都听过“货比三家”这句话吧？其实，这句话的核心就是对比分析的原理——通过比较不同对象或时间的表 ...

5分钟学会数据分析方法之【对比分析法】

2025-01-26

在数据分析的世界里，“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服，效果不一样。 很多人都听过“货比三家”这句话吧？其实，这句话的核心就是对比分析的原理——通过比较不同对象或时间的表 ...

数据挖掘的方法、工具及在各行业的应用案例

2024-09-05

数据挖掘是一门通过分析大量数据来发现隐藏模式和趋势的技术，已经深刻地改变了多个行业。从金融、零售到医疗、交通，各个领域都在通过数据挖掘提升业务效率和决策质量。在我的职业生涯中，我时常遇到企业希望通过 ...

用户喜欢的数据可视化形式有哪些？

2023-10-10

在当今数字化时代，数据的生成和积累呈指数级增长。为了更好地理解和分析这些海量数据，数据可视化成为一种重要的工具和技术。然而，用户对于数据可视化形式的偏好千差万别。本文将深入探讨用户喜欢的数据可视化形 ...

如何利用数据可视化呈现分析结果？

2023-08-22

在现代社会中，数据已经成为我们不可或缺的一部分。企业、学术界、政府等领域都需要从大量的数据中提取有价值的信息和洞察力。然而，单纯的数据收集和分析往往无法真正展示数据背后的故事，这就需要数据可视化来发 ...

数据可视化有哪些常见图表类型？

2023-08-08

数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示，以便更直观地理解和分析数据的过程。在数据可视化中，有许多常见的图表类型可以用来呈现不同类型的数据。以下是一些常见的图表类型： 折线图：折线图用于显示数据随时 ...

数据挖掘中常见的算法有哪些？

2023-07-14

在数据挖掘领域，有许多常见的算法被广泛应用于从大规模数据集中提取有价值的信息和模式。以下是一些常见的数据挖掘算法： 决策树：决策树是一种通过构建树状图来进行分类和预测的算法。它基于属性的条件和目标变 ...

哪些数据可视化工具是常用的？

2023-07-03

在当今数据驱动的世界中，数据可视化成为了一种强大的工具，帮助人们更好地理解和传达复杂的信息。通过将数据转化为图表、图形和图像，数据可视化使得数据变得易于解释和分析。下面介绍一些常用的数据可视化工具。 ...

如何使用R进行聚类分析？

2023-06-15

聚类分析是一种常用的无监督学习方法，旨在将样本数据划分为相似的群组或簇。在R中，有多种聚类分析方法可供选择，包括层次聚类和K均值聚类等。本文将介绍如何使用R进行聚类分析。 数据准备 在进行聚类分析之前，需 ...