数据清洗的意义相信大家都知道了吧？数据清洗就好比我们做菜的时候首先对食材进行清洗，防止某些不干净的东西影响我们食用时的口感以及给我们的健康带来隐患。所以说，数据清洗在数据分析工作中是一个十 ...
2019-03-25
数据清洗工作是数据分析工作中不可缺少的步骤，这是因为数据清洗能够处理掉肮脏数据，如果不清洗数据的话，那么数据分析的结果准确率会变得极低。另外数据清洗工作占据数据分析工作整个过程的七成以上的 ...
2019-03-25
我们都知道，进行数据分析工作的时候会用到很多的工具，比如说数据湖和数据仓库，不过这两者之间的差异和区别，可能会让人困惑。那么大家知道不知道数据湖和数据仓库的区别是什么呢？下面我们就给大家介 ...
2019-03-22
在进行机器学习的时候，我们会接触到很多的数学知识，而这些数学知识有很多，比如说线性代数和概率统计。如果线性代数可以看成是数量还有结构的组合的话，那么概率统计就可以看成是模型还有数据的组合 ...
2019-03-22
在学习机器学习知识的时候，我们会进行很多数学知识的学习，而这些数学知识中有线性代数，且线性代数在机器学习中有很大的作用。那么大家是否知道线性代数在机器学习中的作用是什么呢？下面我们就给大家 ...
2019-03-22
一个好的流程能够为我们提供参考，也能够让我们的工作效率大大提高。所以说，我们在做数据可视化或者大屏数据可视化一定要找到一个好的流程。在这篇文章中我们就继续为大家介绍大屏数据可视化的流程，希 ...
2019-03-21
大屏数据可视化的第一个步骤和第二个步骤我们给大家介绍过了。不过关于大屏数据可视化中的内容还不止这些。今天在这篇文章中我们会继续为大家介绍大屏数据可视化的相关知识，希望这篇文章能够帮助大家理 ...
2019-03-21
大屏数据可视化在现在是一个十分流行的内容，在很多的电商中都有广泛的应用。正是由于这个原因，很多人在学习数据可视化的时候也顺带着把大屏数据可视化也学习了。可见做好大屏数据可视化是很多人的目标 ...
2019-03-21
现如今，机器学习是一个十分常见的技术，而机器学习的范围也是很广的。一般来说，机器学习和模式识别、统计学习、数据挖掘、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等等技术都有着极深的联系，从中我们可以 ...
2019-03-20
由于现在人工智能的火热，接连着也推动了机器学习的高潮，而机器学习是现在很多技术的基础，比如说数据挖掘、统计学习、计算机视觉等等广泛使用的技术。我们在这篇文章中就给大家介绍一下关于机器学习涉 ...
2019-03-20
大数据处理技术是一个十分重要的工作，就好比做菜，我们做菜之前就需要对蔬菜进行清洗，洗过的菜我们才能够吃的放心，同时还有助于我们的身体健康。而大数据处理就好比清洗蔬菜一样，当我们对数据整理以 ...
2019-03-20
何为职场硬实力，除了一定的学历文凭，除了一本本的资格证书，更重要的是你所在行业的专业技能。不过专业技能不能成为你的优势，面对如今人才济济的市场，僧多粥少的局面早日抹去了你脸上的最后一缕自信 ...
2019-03-19
我们在分析数据的时候，需要对数据进行整理，这样就能够方便数据分析工作。当然，数据加工是数据分析工作之前的工作，而在大数据处理中有很多数据整理的技术，其中最常见的就是冗余消除，那么什么是数据 ...
2019-03-19
我们在做数据分析工作之前一定需要对数据进行观察并整理，这是因为挖掘出来的数据中含有很多无用的数据，这些数据不但消耗分析的时间，而且还会影响数据分析结果，所以我们需要对数据进行清洗。在这篇文 ...
2019-03-19
数据分析行业是现阶段十分火热的行业，这也驱使很多人开始学习数据分析的相关知识。其实数据分析行业是有很多方向的，比如说数据挖掘工程师和数据研发工程师，以及分析师的相关职业。在这篇文章中我们就 ...
2019-03-19
我们学习数据分析知识就是为了进入数据分析行业，但是数据分析行业中有很多的发展路线，这都是需要我们好好考虑的。一般来说，数据分析行业中最多的就是业务分析师，那么如何成为一个业务分析师呢？业务 ...
2019-03-19
我们都知道，机器学习是一个十分实用的技术，而这一实用的技术中涉及到了很多的算法。所以说，我们要了解机器学习的话就要对这些算法掌握通透。在这篇文章中我们就给大家详细介绍一下机器学习中的回归算 ...
2019-03-18
机器学习中有很多算法都是十分经典的，比如说降维算法以及梯度下降法，这些方法都能够帮助大家解决很多问题，因此学习机器学习一定要掌握这些算法，而且这些算法都是比较受大家欢迎的。在这篇文章中我们 ...
2019-03-18
现在有很多人对机器学习和深度学习的概念并不是很明白，其实深度学习是机器学习中的一部分，而机器学习是深度学习的基础，这两个知识体系都是服务于人工智能的。在这篇文章中我们给大家介绍一下关于机器 ...
2019-03-18
在学习了机器学习的相关知识以后，我们知道其中的算法有很多种，比如回归算法、K近邻算法等等，这些都是需要大家掌握的算法，而神经网络算法是一个十分实用的算法，在这篇文章中我们就给大家介绍一下机器 ...
2019-03-15在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中，箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库，具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势，是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道，但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时，却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及，各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中，Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具，凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年，零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL，但当被问到“数据查询语言（DQL）的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中，单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中，两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT，但当被问到“新建一张表，该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中，箱型图（又称箱线图、Box Plot）是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域，异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表，但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代，企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中，自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标，而是陷入“指标失控”：仪表盘上堆满实时跳动的数据，却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下，存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21
