在前面我们提到了Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库知识，统计学知识，但是有了这些知识还不是足够了，还需要学习Python/R和业务知识，因为数据分析是针对各种各样的业务的，但是很多人对于这些业 ...
2018-12-11
前面我们为大家讲述了Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库的知识。学会了这些就相当于学会了数据分析一般的内容，但是这些知识并不能构成一个完整的数据分析知识体系，还需要学习统计学、Python/R以 ...
2018-12-11
前面提到的Excel、数据可视化、数据分析思维等知识，一般来说Excel只能分析中小型的数据，也就是Excel不能够应对未来的大型数据，数据可视化知识有对呈现数据的功能。很多人的电脑中存着几十万条的数据， ...
2018-12-11
大家都知道，人们的智商都是不相同的，这是因为人们的思维方式不同，对于工具技能的掌握并不代表着智商高，取决人们的智商高的标准就是看人的 思维程度是否高级，在前面的内容我们提到了Excel和数据可视 ...
2018-12-11
前面我们提到了数据分析中的Excel技能，Excel技能是数据分析知识的基础，只能够分析简单小型的数据，但是在数据分析中，我们应给意识到一个问题，那就是我们尽量使用图表的方式代替文字表达，这是因为人 ...
2018-12-11
就目前而言，很多人看到了数据分析行业的火爆，于是都想进入数据分析行业，但是想进入数据分析行业是需要扎实的知识，还需要丰富的实战经验才能够成为真正的数据分析师，由此可见，速学是不太实际的，但 ...
2018-12-11
作者 | Jo Stichbury 翻译 | Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前言 如今人工智能备受追捧，由于传统软件团队缺乏AI技能，常常会遇到一些挑战。越来越多的企业都开始对人工智 ...
2018-12-10
很多数据分析是在分析数据的时候都会使用一些数据分析的方法，但是很多人不知道数据分析的分析方法有什么？对于数据分析师来说，懂得更多的数据分析方法是很有必要的，而且数据分析师工作工程中会根据变 ...
2018-12-10
在数据分析中，建立一个数据分析思维是一个至关重要的事情，但是建立一个数据分析思维不是一个简单的事情，需要不断的学习，不断的实践才能够验证这种思维是不是一个合适的数据分析思维，下面就给大家介绍一种 ...
2018-12-10
就目前而言，人们通过网络了解数据分析已经知道了数据分析的好处了大数据的好处就是数据分析的使用能够为企业的决策和未来提供发展方向。很多人看到了这一点就开始研究数据分析，而数据分析师需要一定的 ...
2018-12-10
很多人对于数据分析这一行业都是比较向往的，主要是因为数据分析师工资待遇很高，所谓高薪水的背后是高付出。大家对于数据分析师的职责不是很清楚的。如果清楚了数据分析师的职责只有就知道了为什么数据 ...
2018-12-10
在信息科技高度发展的今天，很多人逐渐看到了数据分析行业的甜头，很多企业也开始注重和部署专属公司的数据分析部门或团队，很多人对此并不是十分理解——为什么全行业越来越重视数据分析师的培养？。有 ...
2018-12-10
大家都知道，大数据流行的今天，已经对于科技、社会带来了很多方面的影响，正因为如此，我们需要把握好大数据时代的机遇，但是机遇后面一般是挑战，所以我们还需要谨慎对待大数据的挑战，那么我们怎么做 ...
2018-12-10
很多人听说过大数据以及数据分析师这些词，这些词都是最近几年新兴的事物，同时大数据分析的好处多多，比如能对公司的决策有指导作用，而数据分析也能够体现出公司或者企业的实际情况，以及对于公司的未来有 ...
2018-12-07
大数据的出现使得很多人开始研究这个新兴的事物，因为通过对大数据的分析，可以找到未来发展的方向，同时也能发现企业自身的问题，但是大家是不是真正的懂得大数据呢？理解大数据需要了解什么呢？这就需要 ...
2018-12-07
最近几年，大数据的发展程度越来越明显，很多企业由于使用了大数据分析使得企业朝着更好的方向发展，这就导致的数据分析行业的人才开始稀缺起来，对于数据分析这个工作中，是需要学会一些编程语言的，比如MAT ...
2018-12-07
就目前而言，不管是系统中的历史数据，还是持续不断接入系统中的实时数据，只要数据是可访问的，我们就能够处理这些数据。按照处理的数据形式和得到结果的时效性进行分类，数据处理框架就可以分为两类： ...
2018-12-07
很多人看到了数据分析这一行业的广阔前景，不顾一切的想挤进去数据分析这个行业，但是很多人并不知道数据分析究竟是需要做什么，以及数据分析行业需要具备什么能力才能够胜任这项工作，才能保证不被淘汰 ...
2018-12-07
在数据分析中数据分析获取是一个非常重要的事情，为了保证数据分析出一个很好的结果，需要一个干净的数据，干净的数据能够提高数据分析的效率，所以，数据清洗是一个很重要的工作，通过数据的清洗，就能 ...
2018-12-07
在科技高度发展的今天，很多技术不断的进步。就在最近的几年里，出现了很多的名词，比如大数据、物联网、云计算、人工智能等等。其中大数据的发展是非常普及的，现在很多的行业积累了很多的原始数据，通 ...
2018-12-06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
