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 Python数据可视化:Matplotlib 直方图、 箱线图 、条形图、热图、折线图、散点图。。。

Python数据可视化:Matplotlib 直方图、箱线图、条形图、热图、折线图、散点图。。。
2017-10-26
 Python数据可视化:Matplotlib 直方图、箱线图、条形图、热图、折线图、散点图。。。 使用Python进行数据分析,数据的可视化是数据分析结果最好的展示方式,这里从Analytic Vidhya中找到的相关数据,进 ...

Excel- 箱线图 (数据分布)分析

Excel-箱线图(数据分布)分析
2017-10-25
Excel-箱线图(数据分布)分析 箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布范围,可以粗略地看 ...

【CDA干货】正交试验无显著结论?原因、排查与优化策略:让 “无结果” 成为有效指导

【CDA干货】正交试验无显著结论?原因、排查与优化策略:让 “无结果” 成为有效指导
2025-10-10
在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为筛选关键影响因素、优化工艺参数的核心工具。但实际操作中,常出现 “试验结束后,通过 ...

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”

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】线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用

【CDA干货】线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用
2025-09-25
线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心概念 —— 通过观察变量数据的散点分布,结合量化的相关系数,可快速判断变量间是否存 ...

【CDA干货】CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地

【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 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者

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干货】统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向

【CDA干货】统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向
2025-09-10
统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定目标构建的 “数据 - 逻辑 - 结论” 转化载体。在实际应用中,相同的数据通过不同目的 ...

CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量

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 ...

【CDA干货】R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析

【CDA干货】R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析
2025-09-08
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T 检验分析)、数据分析师挖掘商业规律,还是学生学习统计方法,都需要一款兼具 “专业性 ...

【CDA干货】K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法

【CDA干货】K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法
2025-09-03
K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图像像素信息)时,如何快速发现数据内在的分组规律?K-Means 聚类算法正是解决这一问题 ...

CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值

CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值
2025-08-27
CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值​ ​ 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据价值挖掘的核心角色,其掌握的数据探索与统计分 ...

描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用

描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用
2025-08-22
描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证体系中,描述性统计是贯穿初级到中级认证的核心模块,占比约 15%。 ...

【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

【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

【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 数据分析师与业务数据分析步骤

CDA 数据分析师与业务数据分析步骤
2025-08-14
CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作为具备专业数据分析能力的人才,在业务数据分析过程中扮演着至关重要的角色。他们运用 ...

【CDA干货】χ² 检验与 t 检验:数据差异分析的两大核心工具

【CDA干货】χ² 检验与 t 检验:数据差异分析的两大核心工具
2025-07-29
χ² 检验与 t 检验:数据差异分析的两大核心工具 在统计学的方法论体系中,假设检验是验证数据规律、判断差异显著性的核心手段。其中,χ² 检验(卡方检验)和 t 检验凭借其在不同数据类型和研究场景中的精准适用 ...

从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点

从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点
2025-07-29
从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从业者提升专业能力与职场竞争力的重要途径。其中,CDA LEVEL II 考试聚焦于中高级数据 ...

【CDA干货】用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南

【CDA干货】用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南
2025-07-29
用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Python 凭借其丰富的库生态、简洁的语法和强大的扩展性,成为数据分析领域的首选工具之一 ...

【CDA干货】鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例

【CDA干货】鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例
2025-07-29
鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别与分类算法的大门,它就是鸢尾花数据集。鸢尾花判别分析不仅是机器学习入门的绝佳案例 ...
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