我们在上一篇文章中给大家简单提到了数据分析需要的能力,并且简单介绍了数据分析的步骤。数据分析的步骤有四点,分别为数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现。下面我们就在这一篇文章中给大家介绍数 ...
2019-02-15在上面的内容中我们给大家介绍了数据分析步骤的详细内容,但是大家在进行数据分析工作的时候除了需要掌握数据分析的步骤还是需要做到数据分析工具的使用的,那么数据分析的工具都需要掌握哪些呢?我们在 ...
2019-02-15数据分析工具有数据透视表,数据透视表的作用是把大量数据生成可交互的报表,数据透视表具有这样一些重要功能:分类汇总、取平均、最大最小值、自动排序、自动筛选、自动分组;可分析占比、同比、环 ...
2019-02-15很多人看到了数据分析行业的火爆发展之后,都想进入数据分析这个行业,但是数据分析这个高大上的职业是有很高的要求的,我们做数据分析需要学习很多的知识,同时还需要培养一些能力,只有做到了这些,我 ...
2019-02-15现阶段,人工智能的发展突飞猛进,在生活的各方各面中给大家带来了极大的方便。但是大家可能都听说过人工智能会威胁人类的想法,那么我们如何看待这种观点呢?下面我们就给大家介绍一下这个问题,希望这 ...
2019-02-14我们在上一篇文章中给大家介绍了很多关于机器学习需要注意的事情,这些事情都是前辈们踩过的陷阱,所以这些内容对于我们来说可谓是弥足珍贵的经验。我们在前面的文章中也给大家介绍了很多关于机器学习的 ...
2019-02-14在上一篇文章中我们给大家介绍了机器学习需要注意的相关事项,这些内容都是我们在学习机器学习时必须注意的内容,今天我们会继续为大家介绍更多有关机器学习需要注意的内容,希望这篇文章能够更好地帮助 ...
2019-02-14现如今,科技在不断进步,给我们的生活带来了极大的便利。如果要问现在什么科技最能够代表现阶段,大家肯定认为是互联网。不过现在互联网可以说是过去时了,因为人工智能能够给我们带来很多的方便,这也 ...
2019-02-14现在的机器学习是一个十分流行的事物,这还得归功于人工智能的功劳。现如今,越来越多的人们开始关注人工智能,因而开始关注机器学习。我们在前面的文章中给大家介绍了很多机器学习需要明白的事情,在这 ...
2019-02-14关于机器学习需要注意的内容有很多,我们也在前面的文章中给大家介绍出了两点,讲述了机器学习是由表示、评价、优化组成以及泛化及其作用是十分重要的,在这篇文章中我们会继续为大家介绍更多有关机器学 ...
2019-02-14大家都知道,机器学习在人工智能中是一个非常重要的内容,我们在进行学习人工智能之前要对机器学习有一定的了解,而机器学习中最重要的就是那些算法了,只有我们掌握了那些算法我们才能够更好地掌握和熟 ...
2019-02-14在人工智能中,人工神经网络是一个十分重要的内容,而人工神经网络就是模拟了人类的大脑。由此可见,要想学习人工智能就不得不说一说人工神经网络的知识,那么人工神经网络的知识都有哪些呢?下面我们就 ...
2019-02-14在上一篇文章中我们给大家介绍了机器学习以及深度学习的内容,其实这两门技术都是为人工智能服务的,现在人工智能是一个十分火爆的名词,很多人都在关注人工智能,那么什么是人工智能呢?人工智能的知识 ...
2019-02-14在上面的文章中我们给大家介绍了数据分析行业中数据分析和数据挖掘的基本概念知识,这些知识也只能帮助我们初步了解这些内容,我们在这篇文章中给大家介绍机器学习和深度学习的知识,帮助大家一步步深入 ...
2019-02-14在数据分析行业中,衍生了很多的技术,比如数据挖掘、数据分析、人工智能、深度学习、人工神经网络、机器学习。很多人对于这些技术都不是十分的清楚,在接下来的几篇文章中我会给大家好好介绍一下这些知 ...
2019-02-14CDA数据分析研究院原创作品,转载需授权 小编总是被那些玩转数据、利用数据做出超炫酷图表的大佬深深折服,膝盖都不够给他们。进行数据可视化做出超炫图表的软件有很多,今天小编也用数据分析常用的py ...
2019-02-14在统计学和数据挖掘中,有很多东西都是容易混淆的,比如他们的目的都是一样的,但是统计学主要关注的是定量数据,而数据挖掘中需要处理其他形式的数据,这些也是数据挖掘与统计学中需要注意的事情。统计 ...
2019-02-13在上面的文章中我们在数据挖掘的性质方面给大家介绍了数据挖掘和统计学的知识。在统计学中,统计学很少去关注实时分析,而数据挖掘中需要注意这些事情,这也是数据挖掘与统计学的区别之一,现在我们继续 ...
2019-02-13不管是在数据挖掘工作中还是统计工作中,这两个工作的目的都是发现数据的结构,我们在前面的文章中使用统计学的性质进行描述统计学和数据挖掘的区别,下面我们就从数据挖掘的性质来讲述数据挖掘和统计学 ...
2019-02-13前几篇文章中我们都是从统计学的角度给大家讲解数据挖掘和统计学的区别所在,但是对于统计学来说,数据挖掘中的核心就是准则,数据挖掘意味着数据集的规模,它常常标示着传统的准则不可用,我们在这篇文 ...
2019-02-13在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 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 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 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 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15