就目前而言，人们都听说过这么一个词，那就是“数据分析”。数据分析应用的范围很广，比如电商行业、电子商务、保险业、金融行业等等，对于能够分析巨额写企业战略的数据分析这一个职业来说，前景简 ...
2018-11-30
就目前而言，现在的大数据技术为绝大部分的业务提供了许多功能，同时还提高了效率和收入。当然除了这些以外，大数据分析还为公司的潜在客户和现有客户提供了许多好处。这些优点让很多公司对于大数据技 ...
2018-11-30
在大数据的分析中，人们可以从数据中获得很多的信息，但是数据的分析结果就需要用一种通俗易懂简单明了的内容呈现在眼前，这就需要数据可视化操作。数据可视化就是指以饼状图等图形的方式展示数据。这 ...
2018-11-30
作者: Harrison Jansma 编译: Mika CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 在过去的一年里，我自学了数据科学。我学习了数百个在线资源课程，每天学习6-8个小时，同时还在做一份兼职工作谋生。 我 ...
2018-11-29
在信息时代的我们，总会听到一些新鲜词，比如大数据，物联网，人工智能等等。而现在，物联网、大数据、人工智能已经走进了我们的生活，对于很多人看到的大数据的前景从而走进了这一行业，对于大数据的 ...
2018-11-28
大数据的出现给很多企业对于寻找未来的方向性带来很大的帮助，所以很多企业开始密切关注大数据，现在很多人都开始关注大数据了，大数据能够给大家带来帮助，但是大家知道不知道大数据的特点和作用是什 ...
2018-11-28
大数据和虚拟现实（VR）已经在集体改变很多的行业，比如市场营销。大数据和虚拟现实这两种技术都取得非常显著的成效。大数据和虚拟现实的组合是非常值得研究的，那么大数据和虚拟现实的组合能有什么效果呢？一般来 ...
2018-11-28
现在的大数据的流行程度不用说大家都知道，大数据离不开数据分析，而数据分析的方法和数据分析模型多种多样，按照数据分析将这些数据分析方法与模型分为对比分析、分类分析、相关分析和综合分析四种方 ...
2018-11-28
大数据的好处大家都知道，说白了就是大数据可以为公司的未来提供发展方向。利用大数据就离不开数据分析。而数据分析一般都要用一定的步骤，数据分析步骤主要包括4个既相对独立又互有联系的过程，分 ...
2018-11-28
现如今，大数据越来越流行了，可以说现在无论是什么公司，都积累了大量的原始数据，数据的作用想必大家都是比较清楚的，而在这个信息对称的时代，数据分析师的工作将为公司指明发展的道路，在 ...
2018-11-26
就目前而言，几乎所有行业：医疗保健，制造业，金融业，零售业都在发生数字变化，而且这个名单还在继续。如果用好大数据可以预测好未来的发展，那么大家知道不知道如何充分的利用好大数据呢？这就需要 ...
2018-11-26
大家都知道，数据分析用来发现并解决问题，最后都需要把数据展示出来，把结果最终呈现给大家，只有大家都认同，决策才会得到顺利的执行。那么怎么做出优质的数据分析报告呢？做好一份优质的数据分析 ...
2018-11-26
数据分析离不开数据采集。数据采集包括历史数据的采集和当前市场数据的采集，是科学进行数据分析的基础。数据采集准确性决定了数据分析的价值。那么数据采集是怎么做的呢？一般来说，是需要制定市 ...
2018-11-26
现在很多人都开始用大数据进行分析企业的实际情况以及未来的发展趋势，但是不是所有人都能够正确的使用好大数据的，很多人也只是听说过大数据，但是不知道怎么好好的利用大数据，那么做大数据分析有什么技 ...
2018-11-23
大数据是互联网发展到现在的产物，对于不少人来说，大数据似乎距离我们十分遥远，这个专业名词似乎与我们无关。其实，并不然，举一个简单的例子，大家在网上购物的时候，会发现自己所使用的购物平台会给自 ...
2018-11-23
作者: Admond Lee 编译: Mika CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 我从事数据科学工作了已经将近半年了，我一路上成长了很多，也犯了很多错误，并在这一过程中从学习了很多。 不存在 ...
2018-11-20
作者 | Sowmya VB 翻译 | Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 我在多伦多的一家中型软件公司担任数据科学家。在过去的几个月里，我担任了三场数据科学职位面试的面试官，这三场面试面向 ...
2018-11-19
CDA数据分析师原创作品 马云在2018年云栖大会上提到：“按需制造的核心是数据，数据是制造业必不可少的生产资料，以前制造业发展好不好是看电力指数，未来我们看数据”。 有前瞻眼光的企 ...
2018-11-14
作者: Admond Lee 编译: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 在深入探讨这个问题前，让我们退后一步，尝试回答另一个问题：为什么要成为数据科学家？ 你一定知道这个职业，数据科学 ...
2018-11-12
作者：CDA数据分析师 大数据分析与数据分析这几年一直都是个高频词，很多人都开始纷纷转行到这个领域，也有不少人开始跃跃欲试，想找准时机进到大数据或数据分析领域。如今大数据分析和数据分析火爆，要 ...
2018-11-12MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师：驾驭通用与场景指标，解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中，指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24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 “ ...
2025-09-16
