SAS中数据集的合并 数据集的合并分为两种情形：第一种是纵向合并，即把具有相同变量的数据集合并起来；另一种是横向合并，把记录数目相同的数据集合并起来。 1 纵向合并 纵向合并的方法很简单，就是使 ...
2016-09-10SPSS的Frequencies过程 第一、选择Statistics 第一组： Percentile Value（百分位数组） Quartiles：四分位数 Cut points for equal groups：将数据平分为所设定的相等等分，本例输入6 ...
2016-09-10
数据挖掘对客户进行深入分析 首先看一下数据挖掘在客户分析中的应用，数据挖掘主要应用于两大领域：客户智能和风险管理。客户智能分为数据层、挖掘层和营销层，数据挖掘属于中间这一层，是服务支撑层，为营销提 ...
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为什么数据分析不能代替思考 在设计工作中，越来越多的场景是，我们根据用户使用产品产生的数据来直接判断我们的设计。甚至有时候，产品经理和设计师并没有完全了解数据的真实含义，就直接根据数据来修改我们的 ...
2016-09-10统计数据背后的真相 在当今互联网普及的社会中，几乎每一个人都会和统计数字接触，例如各种经济数据、证券信息、房地产投资可行性报告、公司财务报告、以及与互联网相关的各种页面数据点击量、网页流量、用户量 ...
2016-09-10数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例分享 信用卡业务具有透支笔数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据挖掘技术在信用卡业务中的应用成为必然。国外信用卡发卡机构已经广泛应用数据挖掘技术促进信用卡业务的发 ...
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数据挖掘过程中：数据预处理 在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处 ...
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对于管理者而言，大数据驱动下的决策更高明 简而言之，有了大数据，管理者可以将一切量化，从而对公司业务尽在掌握，进而提升决策质量和业绩表现。 关于亚马逊那些耳熟能详的故事遮蔽了它的真正实力。这些先 ...
2016-09-10利用空间大数据还大众一片蓝天 为期两天的“第十四届Esri中国用户大会”在北京国际会议中心召开。来自全国的5000余名空间信息产业从业者及爱好者参加了首日全体大会。国家测绘地理信息局副局长宋超智、中国地理 ...
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大数据为什么这么火？一切都是因为转化 大数据这一概念，虽然火了很多年，但是仍然有很多企业，尤其是传统企业，对大数据一知半解，乍一听，以为你是卖数据的。大数据的应用领域很宽泛，拥有数据分析能力的公司 ...
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零售业中常见数据分析 财务分析： 1）分析企业的财务状况，了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力，从而评价企业的财务状况和风险。 2）分析企业的资产管理水平，了解企业 ...
2016-09-10几种常见的缺失数据插补方法 （一）个案剔除法(Listwise Deletion) 最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise deletion)，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这 ...
2016-09-10【德邦物流股份有限公司】招聘数据分析师 德邦致力成为以客户为中心，覆盖快递、快运、整车、仓储与供应链等多元业务的综合性物流供应商。我们凭借坚实的网络基础、强大的人才储备、深刻的市场洞悉，为跨行业的客户 ...
2016-09-10【深圳市亚声威格科技有限公司】招聘数据分析师 深圳市亚声威格科技有限公司成立于2007年，是一家专业的B2C跨国电子商务公司。主要经营产品涵盖电脑，手机，数码相机，安防，配件，服装，饰品等近500个品类，40000多 ...
2016-09-10【深圳市海豚互联网有限公司】招聘数据分析师 深圳市海豚互联网有限公司成立于二OO七年，主要从事生活服务类产品经营：餐饮娱乐预订、生活服务类产品电子优惠券、生活服务类产品团购、移动互联网终端产品等。同时我 ...
2016-09-10【上海佳奥贸易有限公司】招聘数据分析师 我们，2010年杀出的一匹电商白马——上海佳奥贸易有限公司。建团6年，虽年岁尚浅，但始终坚守成功的信念！家纺电商领域销售行业Top3！记忆枕系列Top3！功能枕Top3！功能性坐 ...
2016-09-10【上海伊舍服饰有限公司】招聘数据分析师 上海伊舍服饰有限公司简介ID品牌故事：时尚就像一个造梦工厂，一切浮夸，奢华，优雅，清新的元素粉饰着女孩浪漫缤纷梦。2012年自主设计品牌ID在中国全新亮相，以最时尚前言 ...
2016-09-10【北京魔力象限科技有限公司】招聘数据分析师 我们是移动互联网公司；我们做环保的再生资源回收；我们提供面向企业级用户的回收服务；我们自2015年7月上线，在资本寒冬期，依旧获得了天使轮和A轮的融资；我们期望优 ...
2016-09-10数据挖掘过程中:数据预处理 在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理 ...
2016-09-092016年全国环境互联网会议在厦召开 聚焦大数据时代 主题为“大数据时代：信息公开与公众参与”的2016年全国环境互联网会议今日在福建省厦门市举办。环境保护部副部长翟青，全国政协外事委副主任、政协会议新闻 ...
2016-09-09数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
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