我们在上一篇文章中给大家介绍了一些数据分析的工具，就是R语言和SPSS，我们也给大家介绍了这两种工具的优点。而SPSS在数据分析工作中是经常使用的，我们在这篇文章中继续给大家介绍更多的实用的工具，希 ...
2018-12-26
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据分析软件中的Excel和SAS软件，但是这些软件还是不够的，我们还需要学习很多的工具，在这篇文章中我们会为大家介绍一下数据分析工具中的其他工具。希望这篇文章能够给 ...
2018-12-26
数据分析有很多的知识，也有很多的工具。一般来说，一个优秀的数据分析师都是有很多的知识储备，并且还能够熟练的使用数据分析工具。那么数据分析需要的工具都有哪些呢？一般来说SAS、R、SPSS、python、e ...
2018-12-26
我们曾经给大家说过一种经典的数据分析方法，那就是5w2h方法，这种方法是非常好的方法，我们可以通过这个方法解决很多的问题，但是数据分析的方法不只是一种，还有很多不错的方法，比如AARRR模型，下面我 ...
2018-12-25
数据分析是有很多的，Excel是一个不错的工具，我们在上一篇文章中给大家介绍了不少的内容，我们在这篇文章中继续给大家介绍一些有用的内容，希望这篇文章能够给大家带来帮助，下面就由小编为大家介绍一下 ...
2018-12-25
我们在上一篇文章中给大家介绍了很多的工具使用，其实这些工具的使用远远不够的，要做好数据分析工作还是要学会很多的知识的，下面我们就给大家介绍一下Excel的剩余工具的使用，希望这篇文章能够给大家带 ...
2018-12-25
大家都知道，Excel作为使用最普遍的的数据分析工具，灵活简便，易于上手。对于很多人来说，他们认为数据分析工作的工具都是比较高级的，Excel只能够做到简单的处理数据而已，其实这个想法是对的，同样也 ...
2018-12-25
上一篇文章，笔者为大家分析了未来数据分析市场的三个变化趋势，如果大家仔细阅读过后，相信对于数据分析市场未来的变化趋势这个问题一定会有更清晰的认识，但未来数据分析市场又岂会是只有那三种变化趋 ...
2018-12-25
随着社会的进步和发展，BI和分析平台市场从IT主导的报告转向现代业务主导的分析将会一步一步成为主流，而BI解决方案的发展和演变是非常迅速的，那么，在这样的大背景下，数据分析市场未来的变化趋势会是 ...
2018-12-25
在上一篇文章中我们为大家介绍了产品经理为什么要使用数据分析来工作以及数据分析工作需要的技能，那么大家知道不知道产品经理需要分析哪些数据呢，数据分析的工具是什么呢，如何进行数据分析呢？下面就 ...
2018-12-24
就目前而言，很多的企业都会使用数据分析来进行企业工作。于是，这就需要企业中的产品经理懂得数据分析，但是很多产品经理并不是数据分析专业的，因此需要学习一些相关的数据分析知识。那么大家知道不知 ...
2018-12-24
我们在上一篇文章中给大家讲述了Python和R语言的简介以及这两种语言的特点，想必大家看了上一篇文章已经初步了解的这两门语言的具体情况了吧？今天我们在这篇文章中会为大家介绍Python和R这两门语言的应 ...
2018-12-24
在前面的文章中我们给大家简单介绍了一下对于Python与R两门语言的选择。一般来说，数据分析中对于这两门语言都是比较重视的，如果学会了这两门语言那么就能够做好数据分析工作，从而成为高级数据分析师。 ...
2018-12-24
在数据分析流行的开始，我们已经看到了数据分析的日后很好的发展前景，通过数据分析我们可以做好企业的规划以及发现企业自身存在的问题。同时，数据分析行业的薪资待遇都是很好的。正因为如此，很多人开 ...
2018-12-24
现在很多企业都开始重视大数据分析了，通过大数据分析我们可以获得很多的信息。在上一篇文章中我们已经给大家介绍了我们为什么要学习大数据分析的原因，具体的内容包括大数据分析的发展正如火如荼、大数 ...
2018-12-24
在前面我们给大家说了为什么要学习大数据分析的原因，比如大数据分析能够增加从业人员的工资、可以获得更多的就业机会、大数据分析渗透的领域越来越广泛等。当然我们学习大数据分析的原因不只是这些，还 ...
2018-12-24
就目前而言，大数据越来越流行了，我们不管在各行各业都能够接触到数据，并且现在有很多的企业已经积累了大量的数据。就目前而言，很多人开始朝向大数据分析和大数据开发两个方向发展了。据统计，转向大 ...
2018-12-24
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据分析中的数据报表层的数据分析工具，在这篇文章中我们给大家介绍一下数据分析层的分析工具以及数据表现层的数据分析工具的内容以及介绍，希望这篇文章能够帮助到大家 ...
2018-12-24
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据分析工具的维度。一般来说，数据分析的维度有两种，第一种就是数据储存层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。而第二维度就是用户级、部门级、企业级、商业智能级 ...
2018-12-24
不管是做什么数据分析工作，都离不开数据分析工具。一个优秀的数据分析师一定要掌握几种数据分析工具，这样才能够高效地进行数据分析工作。但是数据分析涉及各行各业，我们在进行数据分析工作的时候还是 ...
2018-12-24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
