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在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中，我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异，例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中，留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图，画过按天的流量折线图，但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域，所有转化、成交、复购行为的底层逻辑，都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系，但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具，具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势，能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中，正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 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 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中，原始数据往往包含多个不同维度的数值指标，例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 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。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节，直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中，T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法，也是均值差异分 ...
2026-07-07 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 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中，文本数据处理是高频刚需场景，用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询，但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中，透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表，还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下，企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑，已经 ...
2026-07-03
