深度学习神经网络是一种在许多领域取得突破性成果的机器学习技术。它能够通过模拟人脑神经元之间的连接方式，从大量的数据中学习和提取特征，进而完成任务如图像识别、自然语言处理等。在R语言中，有几个流行的包 ...
2023-10-11在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为企业决策和业务发展的重要环节。然而，在国内市场上寻找优秀的数据分析师可能会面临一些挑战。本文将提供一些建议，帮助您在国内找到优秀的数据分析师。 1.明确需求： ...
2023-10-11数据清洗是数据分析和机器学习过程中至关重要的一步，它涉及对原始数据进行处理、转换和修复，以确保数据质量和准确性。然而，数据清洗也存在一些常见问题和挑战，下面将详细介绍。 缺失值处理：缺失值 ...
2023-10-11在过去的几年里，机器学习在许多领域取得了突破性进展。然而，许多人仍然认为构建和训练机器学习模型需要大量的编程技能和复杂的工具。但是，你可能会惊讶地发现，在使用SQL（结构化查询语言）这种广泛应用于 ...
2023-10-11
前言 CDA数据分析师职业道德和行为准则是基于 CDA价值观（开放、创新、分享）基础上，对各行业数据科学从业者制定的职业道德操守与专业行为规范。 自21世纪以来，技术更替驱动企业变革，科技发展改善人类生 ...
2023-10-11
近十年来，顺应数字化趋势浪潮，CDA数据分析师秉持“专业性、前沿性、科学性”的定位，致力于推广数字化技能普及，推进数字化企业转型，推动数字化人才教育，借此契机联合斯坦福大学（StanfordUniversity）、Linke ...
2023-10-11数据分析师考试用书是数据分析人员备考重要的资料，那么在哪里购买这些用书呢？以下是一些可以考虑的选项。 一、线下实体书店 在大城市中，很多商业区都有大型的连锁书店，例如当当书店、京东书店等。这 ...
2023-10-09随着数据大爆炸的时代来临，数据分析师的需求量也越来越大。想要在这个领域中有所突破，提高自己的工资待遇，需要具备哪些技能和知识呢？ 学习数据分析基础知识 作为一名数据分析师，掌握基本的数据 ...
2023-10-09自学数据分析：掌握技能、实践与持续学习的路径 一、自学数据分析的意义和好处 随着数据在各行各业的决策作用越来越明显，数据分析师已成为热门职业。自学数据分析，不仅可以提升个人的技能，还能为 ...
2023-10-09数据分析师应该学习哪些技术？ 技术1：数据收集和清洗 数据收集和清洗是数据分析师的基础技能。数据收集涉及到如何获取数据，而数据清洗则是处理不完整、不准确或重复的数据。数据分析师需要了解数 ...
2023-10-09一、引言 随着信息化和数字化的高速发展，数据已经成为企业发展的重要资产。数据分析师作为专业的数据处理和分析人员，在企业决策中扮演着越来越重要的角色。越来越多的人开始关注数据分析，想要成为数据分 ...
2023-10-09随着大数据时代的到来，数据分析已经成为各个行业不可或缺的一部分。数据分析师是利用数据分析和统计方法收集、分析和解释数据来帮助企业做出决策。那么，一个合格的数据分析师需要具备哪些知识呢？ 1.数学 ...
2023-10-09
如何在3个月内，成为一名合格的数据分析师 数据分析+销售、数据分析+市场、数据分析+产品、数据分析+运营...随着行业发展和技术落地，数据分析已经与越来越多的行业进行结合。培养数据思维、掌握数据分析技术 ...
2023-10-09数据分析行业正在迅速发展，成为各行业的重要支撑。随着大数据时代的到来，数据分析技能已经成为企业和组织中必不可少的技能之一。数据分析师通过对数据的收集、整理、分析和解释，为企业和组织的决策提供有力支持 ...
2023-10-09数据分析是当前较为热门的职业领域之一，因此市场上有许多人试图成为这个领域的专家。但是，要想在这个行业中脱颖而出，必须具备一定的技能、经验和教育背景。本文将介绍数据分析师需具备的主要要求。 一、 ...
2023-10-09数据分析师是现代商业中非常重要的一部分，他们需要具备多种统计学知识才能从数据中得出正确的结论并指导商业决策。下面是数据分析师需要学习的一些统计学知识。 一、概率论基础 概率论是统计学的基础， ...
2023-10-09数据分析师需要学习哪些数学知识？ 一、统计学 统计学是数据分析的基础，它为数据分析提供了数学基础和统计分析方法。统计学包括描述性统计和推论性统计两个部分。描述性统计用于总结和概括数据，推 ...
2023-10-09如何选择一本好的数据分析师教材？ 一、了解自己的水平和需求 确定自己的职业阶段：对于初学者，重点需要掌握数据基本概念、数据获取、数据清洗和预处理等方面的知识；对于高级数据分析师，还需要掌 ...
2023-10-09在信贷业务中，违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标，其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中，AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中，单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性，决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具，为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中，抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便，是基础的抽样方式，但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天，“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑，但实践中，战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天，“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑，但实践中，战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构，其高效的查询、插入、删除性能，离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中，很 ...
2026-01-30在数据库开发中，UUID（通用唯一识别码）是生成唯一主键、唯一标识的常用方式，其标准格式包含4个短横线（如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地，离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑；而CDA（Certified Data Analyst）数据分析师，作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中，数据波动性（离散程度）的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差（Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域，判断数据间是否存在本质差异是核心需求，而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图（数据可视化）是数据分析的核心呈现载体，它将抽象的数据转化为直观的图表、图形，让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图（Box Plot）作为数据分布可视化的核心工具，能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征，广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中，多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时，会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地，离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域，特征是连接数据与模型的核心载体，而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法，广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式，是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架，它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中，SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求， ...
2026-01-26支持向量机（SVM）作为机器学习中经典的分类算法，凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力，被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26
