在上一篇文章中我们给大家介绍了学习数据挖掘的第一条路线，第一条路线讲述的是如何学习机器学习的第一部分，主要是数据挖掘方面，懂得了这些我们才能够进行下一步的工作，那么学习数据挖掘的第二条路线 ...
2019-02-22
很多人看到了数据挖掘的前景，就开始学习数据挖掘，但数据挖掘是一个交叉性的学科，需要我们找到一个合适的学习方法才能够做好数据挖掘的学习，在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据挖掘的相关知识。 ...
2019-02-22
在数据分析中，我们会接触到很多的数据，而这些数据都是有类别之分的。这些数据根据结构分类被划分为三种，它们分别是结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。在这篇文章中我们就简单地给大家介绍一下 ...
2019-02-22
我们都知道，在机器学习中我们有很多的问题都是需要使用决策树来解决，由此我们不难发现决策树是一个十分实用的内容，这是因为决策树的算法是十分给力的。其实决策树的算法也是有很多的，我们在这篇文章 ...
2019-02-22
在大数据的分析中，很多分析都是使用相关关系进行分析而不是使用因果进行分析，这就让很多人感到疑惑。不过对此也是情有可原的，因为我们在日常生活中习惯性地用因果关系来考虑事情，所以我们自然就会认 ...
2019-02-22
我们在上一篇文章中给大家介绍了很多的秘诀，具体来说就是找到合适的模式、专注于可管理的任务、使用正确的方法完成工作。在这篇文章中，我们继续给大家介绍更多有用的内容，具体内容就是用精确定义的目 ...
2019-02-21
我们在上一篇文章中给大家说了大数据中的数据分析预测秘诀中的一个秘诀，就是能够访问质量高的数据以及容易理解的数据，只有这样，我们才能够做好数据预测工作，这样才能够得到一个比较准确的结果了。在 ...
2019-02-21
在大数据中的数据分析中，我们可以通过数据分析进行预测分析，预测分析的价值就在于成功与快速。如果预测不成功，那么这个分析工作没有任何意义，而如果预测时间过长，那么也没有了意义。所以我们最重要 ...
2019-02-21
大数据应用的领域我们给大家介绍了很多，我们在上一篇文章中给大家介绍了改善医疗保健和公共卫生、提高体育运动技能、提升科学研究。我们在这篇文章中给大家介绍更多的大数据应用领域。 大数据 ...
2019-02-21
我们在上一篇文章中给大家介绍了三个大数据应用的领域，就是了解和定位客户、解和优化业务流程、提供个性化服务。我们在这篇文章中继续给大家介绍出更多的大数据应用的领域范围，希望这篇文章能够给大家 ...
2019-02-21
大数据现在是越来越火了，很多人都热衷于大数据的学习，也是因为当前大数据的应用领域有很多，那么大数据应用领域都有哪些呢？我们在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。 首先就是了解和定位客户 ...
2019-02-21
我们在前面三篇文章中给大家介绍了很多有关大数据的发展趋势，我们在这篇文章中继续给大家介绍一下大数据的发展趋势的最后一部分内容，我们在这篇文章中继续给大家解答一下大数据的发展趋势的具体内容。 ...
2019-02-21
现在大家在进行学习大数据的时候，还是需要了解一下大数据的发展趋势，那么大数据的发展趋势是什么呢？我们在前面的几篇文章中给大家介绍了一些大数据的发展趋势的内容，我们在这篇文章中给大家介绍两个 ...
2019-02-21
在上一篇文章中我们给大家介绍了大数据的发展趋势的具体内容，今天我们在这一篇文章中给大家介绍两个大数据的发展趋势，分别是大数据和传统商业的融合以及数据共享联盟的出现，下面就给大家详细讲一下这 ...
2019-02-21
现在的大数据虽然说是有了不错的进展，但是我们的大数据依旧处于起步阶段。现在的大数据还是要面临着很大的挑战的，但是大数据的发展趋势是很乐观的，具体想体现在很多方面。比如数据资源化，将成为最有 ...
2019-02-21
在前面的文章中我们给大家介绍了很多关于深度学习改进的知识，相信大家应该对深度学习已经有了一定的了解了。深度学习改进中涉及到的知识点很多，比如神经网络知识、循环神经网络知识等。那么在今天的这 ...
2019-02-20
很多人认为人工智能是一个新兴的技术，其实并不是这样的，人工智能从被提出到现在有了几十年的时间，足以发现人工智能的历史悠久。而人工智能中有一个十分重要的内容，那就是深度学习。深度学习在人工智 ...
2019-02-20
我们在上一篇文章中给大家介绍了关于深度学习中的前馈神经网络的相关知识，而前馈神经网络是神经网络中最朴素的一个内容，这是因为前馈神经网络的知识是比较简单的。而我们在上一篇文章中给大家提到了一 ...
2019-02-20
在人工智能中，深度学习和机器学习都是十分重要的内容。熟知这两种知识是学习人工智能的前提条件。人工智能在不断地发展，深度学习也在某种程度上取得了很大的进步。在这篇文章中我们会详细给大家介绍一 ...
2019-02-20
随机森林在机器学习中是一个十分重要的算法，大家可能对机器学习感到很陌生，但是大家一定不会对人工智能感到陌生。而机器学习是人工智能中是一个十分重要的内容，而随机森林又是机器学习中的内容。由此 ...
2019-02-20在大模型（如 Transformer、CNN、多层感知机）的结构设计中，“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是：内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代，“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而，多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
2025-11-06在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
2025-11-06在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中（如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”），卡方检验 P 值与 OR 值（比值比，Odds Ratio）是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值，不在于复杂的模型公式，而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材：CDA教材一级：商业数据分析（2025）__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代，数据挖掘不再是实验室里的技术探索，而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）训练过程中，开发者最常困惑的问题莫过于：“我的模型 loss 降到多少才算 ...
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 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时，他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点，理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是：stats.ttest_rel（配对 ...
2025-11-03在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03
