近几年，人工智能的概念被人们越来越多的提及。事实上，这个概念早在1956年就已经提出。需要指出，人工智能只是计算机科学的一个分支，它属于计算机科学范畴。人工智能的目的，就是制造出一种能够与人类 ...
2019-01-17
做好数据分析工作需要做好数据分析知识的储备。一般来说，想要快速上手数据分析工作，还需要对数据分析的细节进行了解，那么大家知道不知道数据分析需要注意的细节都是什么呢？下面就由小编为大家解答一 ...
2019-01-17
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据分析的相关知识，主要介绍了保证数据分析全面性的分析方法，以及如何利用维度分析数据，这些知识需要拓展的知识有很多，使用到了经典的金字塔模型，我们在这一篇文章 ...
2019-01-17
我们在上一篇文章中给大家介绍了部分数据分析的知识，主要是数据分析建立指标，这样才能够做好数据分析工具。一般来说，在发展阶段，北极星指标是用户数和活跃率，用户数代表市场的体量和占有，活跃率代 ...
2019-01-17
在前面我们为大家提到的数据分析中的量化、业务以及核心，知道了这些我们才能够做到初步的了解数据分析，但是仅仅知道这些是不够的，不能真正地了解数据分析的知识。我们在这一篇文章中继续给大家介绍更 ...
2019-01-17
就目前而言，很多工作岗位都是需要数据分析这份工作，但是毕竟很多人不是“科班出身”，所以需要学习。数据分析这个事物是比较重要的，很多企业都是需要分析数据才能够推进业务的发展，那么大家知道不知 ...
2019-01-17
在上一篇文章中我们给大家介绍了两个数据挖掘失败的原因，具体是缺乏对常理的感觉以及缺乏迭代的能力，这两个原因是阻碍我们进行数据挖掘工作的石头。当然，关于数据挖掘失败的原因还有一个，那就是推广 ...
2019-01-17
在上一篇文章中我们给大家介绍了数据挖掘失败原因的其中一种，同时也是最常见的一种，那就是数据获取太难了。在这篇文章中我们接着给大家介绍数据挖掘失败的其他原因，那就是缺乏对常理的感觉以及缺乏迭代的能 ...
2019-01-17
在上一篇文章中我们给大家介绍了数据挖掘失败的两个原因，具体就是假数据真分析以及数据缺失十分严重，这些原因都能够导致我们的数据挖掘工作的失败，那么数据挖掘失败的原因还有哪些呢？下面我们就给大 ...
2019-01-17
在数据分析或者大数据的应用中，数据挖掘工作都是十分重要的。其实数据挖掘工作不会总是成功，也有很多失败的案例，那么关于数据挖掘失败的原因大家都清楚吗？下面我们就在这篇文章中给大家介绍一下数据 ...
2019-01-17
双十二一过，元旦也悄然飘去，不能抓住2018年末的尾巴了，2019的大门随即打开，我相信这个时候财务工作的小姐姐或者“表哥表姐”就开始为年度汇报工作发愁了：汇报量大，数据多，数据文件更是一个又一个 ...
2019-01-17
聚类分析在数据挖掘工作中是十分重要的技能，如果掌握了聚类分析会使得我们在数据挖掘工作中轻松应对各种问题，在这篇文章中我们继续给大家介绍数据挖掘中聚类分析的知识，希望能够给大家带来帮助。 ...
2019-01-16
在上一篇文章中我们给大家介绍了聚类分析的知识以及聚类分析中的部分算法。当然，这些算法都是需要我们掌握的，在这篇文章中我们继续给大家讲解数据挖掘中聚类分析的算法，希望能够给大家带来帮助。 ...
2019-01-16
不管是大数据还是数据挖掘，都离不开聚类分析，而聚类分析是数据挖掘中最经典的一种算法之一，也是数据挖掘工作的基础，同样也是数据挖掘的关键技术。那么什么是聚类分析呢？聚类分析能够为我们带来什么 ...
2019-01-16
数据挖掘师是一个十分重要的岗位，这个岗位专门为数据分析以及大数据服务。很多人都想进入数据分析这个行业，但有不少人虽然通过努力学习数据挖掘知识进入到了数据分析行业，但还是对数据挖掘工作有很多 ...
2019-01-16
我们在上一篇文章中给大家讲述了数据挖掘的四条原则，遵守了这四条原则可以帮助我们更好地应对数据挖掘的工作，但是数据挖掘还是需要模型的，我们对数据挖掘模型的选择也会影响我们的工作。那么怎么选对 ...
2019-01-16
在前面的文章中我们给大家介绍了三种提高数据挖掘能力的方法，这三种方法分别是打造全流程挖掘引擎、降低变量准备时间、通过运营保有挖掘资产。这三种方法都是能够帮助我们提高数据挖掘能力的，下面我 ...
2019-01-16
我们在上一篇文章中给大家讲述了一部分提高数据挖掘能力的办法。当然，这也只是从一个方面进行讲述的，还需要从多个角度才能够全面提高数据挖掘能力，下面我们就给大家讲述一下数据挖掘能力提高的其他方 ...
2019-01-16
在数据分析行业中，数据挖掘是一种发现规律的手段。在传统行业中，数据挖掘是一个过程十分冗长的东西，在数据获取中数据挖掘就成了企业中的一项重要工作。很多数据挖掘师在进行数据挖掘工作的时候往往会 ...
2019-01-16
在上几篇文章中我们给大家介绍了成为数据挖掘师需要学习的一部分数学基础。当然，如果能够掌握数学基础知识，那么在数据挖掘工作中一定会轻松不少，这也正是数据挖掘工作需要掌握的基础层级的知识。关于 ...
2019-01-16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
