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  • 【干货】2小时用AI完成的SQL教程也太赞了吧,不推荐deepseek

    以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为我们节省多少工作量?本来想用deepseek部署,被卡出三界外,不在五行中,后来选择了通 ...

    2025-02-19
  • 【干货】指标波动归因分析:数据背后的故事

    在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是电商的销售额、金融市场的股价变动,还是医疗健康领域的患者数据变化,数据指标的波动 ...

    2025-02-18
  • 数据分析学习指南:从踩坑到精通的成长之路

    当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠谱吗?"问得哑口无言。去年我的同事小王就栽在这样的坑里——他精心准备的用户画像分 ...

    2025-02-17
  • 数据分析学习指南

    数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路径和实用的资源推荐都能帮助你更好地掌握这门技能。本文将为你提供一份详细的学习指南 ...

    2025-02-17
  • Deepseek如何帮助公司深入挖掘用户价值?

    挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖掘用户价值的方法?deepseek的思考还是非常合逻辑的,其中,用户分群、合个性化推荐几乎 ...

    2025-02-17
  • 【干货】Deepseek教我数据可视化看板实时更新

    近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的,尤其是它的思考路径,可以让我们立马理清头绪,明确了动作,但是具体的动作执行,看了D ...

    2025-02-14
  • 一秒精通 Deepseek

    一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的本质。 任何的技巧都有元规则,deepseek 元规则是什么? 就是你直接问他,我要想用好你 ...

    2025-02-12
  • Deepseek教我自学Python,貌似30天就够了

    自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入门阶段(1-2周) 目标:掌握基础语法,能写简单脚本。 核心语法(3-5天): 变量与数据 ...

    2025-02-12
  • 【干货】2步学会构成分析,找到业务增长关键

    “我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩稳定,但某些部门的表现差异巨大,哪些因素影响了它们?” ...... 以上是企业经营过程 ...

    2025-02-08
  • 【2月】CDA网校2025 数据分析组队打卡学习活动第4期已开启报名! ...

    活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让学习在有序的节奏中稳步推进。按既定时间节奏打卡,能帮助我们养成规律的学习习惯,克 ...

    2025-02-07
  • 【干货】画用户画像与找相亲对象一样简单

    1、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个? 3、俺滴个亲娘,相一个不中,相一个不中, 你到底想要什么样的? 王婆,我想找个 ...

    2025-02-06
  • 统计分析与数据挖掘的联系与区别

    在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及应用场景上有截然不同的差异。然而,也正因如此,两者的结合可以为数据分析提供无与伦 ...

    2025-02-05
  • 【干货】5分钟学会数据分析方法之【对比分析法】

    在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三家”这句话吧?其实,这句话的核心就是对比分析的原理——通过比较不同对象或时间的表 ...

    2025-02-05
  • 【干货】半监督学习(下)Label Spreading

    当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督学习有Label Propagation和Label Spreading两种。他们的主要区别是第二种方法带有正则 ...

    2025-02-05
  • 【干货】用半监督学习方法处理标签(上)Label Propagation

    考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额外的未标记数据,更好地捕捉数据分布的潜在形状,并在新样本上的泛化能力更强。当我们只 ...

    2025-02-04
  • 【干货】掌握这50个常用Excel函数,你的Excel就无敌了

    一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =ABS(数字) 5、算术平方根 =SQRT(数字) 6、产生随机数 =RAND() 7、返回一个介于指定的 ...

    2025-02-03
  • 【干货】7类常见的统计分析错误

    作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》,报告中说,从薪酬来看,女性的平均薪酬为8689元/月,与男性的9942元/月相差1253元,报告 ...

    2025-02-02
  • 【干货】“数据敏感”不是天赋!如何培养数据敏感度?

    真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数据异常,甚至写出经典的数据分析报告。其实,成为数据大神的关键在于提升数据敏感度。 ...

    2025-02-01
  • 【干货】2025年必学技能:想转行数据分析看过来!

    现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年不断有人涌入,也有人并不看好。 对于想转行,尤其是30岁以后想转行数据分析岗的伙伴 ...

    2025-01-31
  • 【面试】秋招年薪50万,央企数据分析岗成功上岸!

    本人基本情况: 学校及专业:厦门大学经济学院应用统计 实习经历:快手数据分析、字节数据分析、百度数据分析 Offer情况:北京某央企数据分析、中移信息大数据分析师、中核集团数据分析师、中国工商银行山东省分科技 ...

    2025-01-30
  • 6种数据分析实战项目!建议收藏

    数据现在可是非常宝贵的资源呢!数据分析作为一种用处广泛的重要技能,各行各业都用得上。那你知道都有哪些实战项目吗?本文给您介绍六个常见的案例: 项目1:市场调研分析 市场调研分析,就是为了了解市场需 ...

    2024-08-09
  • 做数据分析有前景吗?上升空间是不是很有限?

    前景非常好!世界经济论坛《2023年未来就业报告》显示,未来5年内增长最快的十大岗位包括了数据分析师和科学家、数字化转型专业人员。 数据分析分两种:第一种技术流,即数据工程师,算法工程师等等,重点是算法 ...

    2024-08-09
  • 卷积神经网络与循环神经网络:深度学习的双剑合璧

    在当今的数据挖掘领域,深度学习技术已经成为了推动科技进步的关键力量。其中,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)作为两种核心的深度学习模型,在图像识别、自然语言处理等多个领域发挥了重要作用。尽管这两 ...

    2024-08-09
  • 数据仓库与业务数据库:企业数据管理的双重动力

    在快速发展的数字化时代,数据成为企业竞争力的关键。为了有效管理和利用这些数据,企业通常会依赖两种核心技术:业务数据库和数据仓库。虽然这两者在功能上互补,但它们在设计理念、应用场景和技术特点上有着根本的 ...

    2024-03-28
  • 多维数据模型建模之三大模型

           在企业数据仓库的设计中,多维数据模型是实现高效数据分析和报告的关键。这种模型通过模拟决策支持场景中的数据组织方式,让用户能够容易地理解数据,从而支持复杂的查询和数据挖掘工作 ...

    2024-03-28
  • 企业内部科技公司的挑战与机遇(一)

    企业内部科技公司的挑战与机遇(一) 以下文章来源于湘江数评 ,作者老杨 当前在高度不确定的市场环境下企业数字化转型已进入一个两极分化的阶段,一方面头部企业由于数字化建设介入早、认知早、所体现的成果也早 ...

    2023-11-15
  • 数据仓库设计中需要注意哪些问题?

    数据仓库是一个用于存储、管理和分析企业数据的关键组件。它为企业提供了一个集成的视图,将来自各个业务系统的数据整合在一起,以支持业务决策和数据驱动的分析。然而,在进行数据仓库设计时,需要考虑一系列关键问 ...

    2023-10-20
  • 如何使用SQL实现实时数据分析?

    实时数据分析是一项重要的任务,可以帮助组织快速获取和分析实时数据,以支持决策制定和业务优化。SQL(Structured Query Language)是一种用于管理数据库的标准语言,可以有效地实现实时数据分析。在本文中,我们将 ...

    2023-10-11
  • 如何使用SQL分析大规模数据集?

    在当今数据驱动的时代,大规模数据集的分析对于企业和组织来说至关重要。SQL(Structured Query Language)是一种广泛应用于数据库管理系统的查询语言,也是处理和分析大规模数据集的重要工具之一。本文将介绍如何使 ...

    2023-10-11
  • 如何使用SQL创建商业智能报表?

    商业智能(Business Intelligence)报表是帮助企业管理层做出决策的重要工具。通过使用SQL(Structured Query Language),我们可以从数据库中提取、转换和汇总数据,以创建有用的商业智能报表。本文将介绍如何使用S ...

    2023-10-11
  • 哪些数据可视化工具适用于初学者?

    数据可视化是一种强大的工具,可以将复杂的数据转化为易于理解和吸引人的图形形式。对初学者来说,选择适合自己的数据可视化工具可能有些困惑。在本文中,我将介绍几个适合初学者使用的常见数据可视化工具。 ...

    2023-10-11
  • 如何使用机器学习模型预测销售量?

    在当今竞争激烈的市场中,准确地预测销售量对企业的成功至关重要。传统的销售预测方法往往基于经验和直觉,但随着数据科学和机器学习的发展,我们可以利用先进的算法和大数据来提高预测的精度。本文将介绍如何使用机 ...

    2023-10-11
  • 如何选择适合自己的机器学习算法?

    选择适合自己的机器学习算法是一个关键的步骤,它直接影响到模型的性能和应用效果。在选择算法时,需要考虑多个因素,包括问题类型、数据特征、模型复杂度以及可用资源等。下面是一些建议,帮助你选择适合自己的机器 ...

    2023-10-11
  • 如何在入门阶段提升数据分析能力?

    随着大数据时代的到来,数据分析成为了各行各业中不可或缺的重要工作。对于想要入门数据分析领域的人来说,掌握基本的数据分析技能和方法是至关重要的。本文将介绍一些关键步骤和方法,帮助初学者在入门阶段提升数据 ...

    2023-10-11
  • 如何中和数据不准确或缺失的情况?

    在当今信息时代,数据扮演着至关重要的角色。然而,由于各种原因,我们常常面临着数据不准确或缺失的情况。当数据不可靠时,它可能会导致错误的分析结果和错误的决策,进而对个人、企业乃至整个社会造成负面影响。为 ...

    2023-10-11
  • 什么是数据仓库,如何建立和维护?

    数据仓库是指用于集成和存储大量结构化和非结构化数据的中央存储系统。它为组织提供了一个一体化的数据视图,使其能够进行全面的数据分析和决策支持。建立和维护数据仓库需要以下步骤: 需求分析:在建立 ...

    2023-10-11
  • 市场分析中常用的统计方法有哪些?

    市场分析是企业决策和业务发展的关键环节,而统计方法在市场分析中扮演着重要的角色。通过统计方法,我们可以收集、整理和分析大量的市场数据,从而获得有关市场趋势、消费者行为和竞争情况等方面的见解。下面将介绍 ...

    2023-10-11
  • 数据分析入门对编程技能有要求吗?

    在当今信息爆炸的时代,数据分析已成为企业和组织决策过程中至关重要的一环。无论是市场调研、运营优化还是战略规划,数据分析都能够提供有力的支持和指导。然而,对于初学者来说,数据分析是否需要具备编程技能呢? ...

    2023-10-11
  • 数据清洗中经常遇到的问题是什么?

    在数据清洗过程中,人们经常会遇到一些常见问题。下面是其中一些常见的问题: 数据缺失: 数据集中可能存在缺失值,即某些观察结果或属性的值未被记录。这可能是由于技术故障、人为错误或用户不完整填写表单 ...

    2023-10-11
  • 我如何使用数据来提高商品销售量?

    在当今商业环境中,数据已成为推动企业发展和决策的关键因素之一。对于提高商品销售量而言,充分利用数据分析和洞察力可以帮助企业深入了解消费者需求,优化产品定位和促销策略。 第一:数据收集和分析 收 ...

    2023-10-11
  • 研二应用统计专业的我是这样备考的 | CDA持证人分享

    CDA数据分析师 出品 作者:郭荫娇 CDA Level Ⅰ 持证人 *我报考CDA认证的契机        根据已毕业师兄师姐,我了解到不少企业把CDA证书作为内部数据分析人才的评定标准,有的 ...

    2024-08-12
  • 中南财经政法大学大四的我,是这样备考的 | CDA持证人分享

    编辑:Mika        大家好,我叫唐一楠,是一名CDA Level Ⅰ 持证人。在这里很高兴跟大家分享一下我的备考心得。        大四上学期考研失利后,我打算找 ...

    2024-08-12
  • 在头部保险集团任产品经理的我是这样备考的|CDA持证人分享 ...

    CDA数据分析师 出品 编辑:Mika 作者:杨迅 CDA Level Ⅰ 持证人        大家好,我叫杨迅,是一名CDA Level Ⅰ 持证人,今天很高兴跟大家分享一下我的CDA认证备考经验。   & ...

    2024-08-12
  • 风险管理经理的我是这样备考的 | CDA持证人分享

    大家好,我叫李明,是一家金融公司的风险管理经理。今天很高兴能够和大家分享我取得CDA Level II认证的备考经验和一些个人建议。 我是如何备考的 在备考CDA Level II的过程中,我首先制定了一个详细的学习计 ...

    2024-08-09
  • 在金融公司担任数据分析师的我是这样备考的 | CDA持证人分享 ...

    大家好,我是张晓明,一名在金融行业工作的数据分析师。最近我成功地通过了CDA Level II的认证考试,想借此机会分享一下我的备考经验,同时也给即将参加CDA考试的朋友们一些建议。 我是如何备考的 在我决定报 ...

    2024-08-09
  • 零售业数据分析师的我这样备考 | CD持证人分享

    大家好,我叫李欣,是一名CDA Level II持证人。在这里很高兴跟大家分享一下我的备考心得。 我是零售业的一名数据分析师,在一家知名的连锁超市工作。随着数据分析在零售业的应用越来越广泛,我决定考取CDA Level ...

    2024-08-09
  • 作为金融工程专业的大四学生的我这样备考 | CDA持证人分享

    大家好,我叫陈思宇,是一名CDA Level I 持证人。在这里很高兴跟大家分享一下我的备考心得。 我是金融工程专业的大四学生,就读于上海财经大学金融学院。 我是如何备考的 因为我已经是大四的学生,学校的课 ...

    2024-08-09
  • 电商领域的我是这样备考的 | CDA持证人分享

    大家好,我是张琳,目前在一家领先的电商平台担任数据分析师。今天我很高兴能和大家分享我的CDA Level II认证备考经验。 我在电商领域工作,主要负责用户行为分析、市场趋势预测以及产品推荐算法的优化等工作。由 ...

    2024-08-09
  • 数据分析师如何提高专业水平

    数据分析师如何提高专业水平? 介绍数据分析的基本定义和重要性 数据分析是指利用统计学、数据挖掘和机器学习等技术,对大规模数据进行分析、挖掘和建模,以揭示数据背后的信息和规律,支持决策和创新 ...

    2023-10-19
  • 用户留存率计算规则常见问题-CDA一级模拟题

    图中提供了不同注册日期的注册用户人数及在注册后的每日登录人数的统计数据,请回答以下问题:4)留存率指标使用的是哪种计算规则? A. 差异值 B. 差异百分比 C. 百分比 D. 无 ...

    2024-10-14
  • 如何在Excel中去除重复数据?

    在Excel中去除重复数据是一项常见的任务,它可以帮助我们清理数据并提取关键信息。下面是一个简单易懂的步骤,可帮助您在Excel中有效地去除重复数据。 第一步:选择要处理的数据范围 在Excel工作表中,首先选择包 ...

    2024-09-14
  • 网店如何通过数据分析提高销售额?

    在当今数字化的时代,网店经营者需要利用大数据和数据分析来优化业务运营,提升销售额。通过深入挖掘和分析海量数据,网店可以获得有关消费者行为、产品趋势、市场竞争等方面的洞察,并基于这些信息制定决策,改进营 ...

    2023-10-11
  • 如何在数据分析领域获得实习机会?

    数据分析是当今数字时代中备受关注的热门领域之一。随着大数据的兴起和企业对数据驱动决策的需求增加,数据分析师成为许多公司迫切需要的人才。如果你想进入数据分析行业,并且获取宝贵的实习机会,下面是一些有用的 ...

    2023-10-11
  • 如何在大规模数据处理中提高效率?

    在当今数字化时代,大规模数据处理已成为许多企业和组织中不可或缺的任务。然而,随着数据量的不断增长,如何提高数据处理的效率成为一个关键问题。本文将探讨几种提高大规模数据处理效率的策略,并介绍其原理和实施 ...

    2023-10-11
  • 如何运用回归分析技术预测销售额?

    在商业领域,准确地预测销售额对于企业的决策和规划至关重要。回归分析是一种强大的统计工具,可以帮助我们理解和预测变量之间的关系。本文将介绍如何运用回归分析技术来预测销售额,并探讨其方法和应用。 第一: ...

    2023-10-11
  • 如何预测原材料和零部件的需求量?

    预测原材料和零部件的需求量对于企业来说至关重要。这有助于制定合理的采购计划,确保供应链的顺畅运作,并避免因短缺或过剩而导致的生产延误或资金浪费。以下是一些方法和策略,可以帮助企业进行原材料和零部件需求 ...

    2023-10-11
  • 如何在Excel中创建数据模型?

    在当今信息时代,数据成为决策和分析的关键。Microsoft Excel作为广泛使用的电子表格工具,提供了强大的功能来处理和分析数据。其中,数据模型是Excel中非常有用的功能之一。本文将向您介绍如何在Excel中创建数据模 ...

    2023-10-11
  • 如何应对高维数据的分析和可视化?

    随着信息时代的到来,我们正面临着海量高维数据的挑战。高维数据具有复杂性和巨大的信息量,因此需要采用有效的分析和可视化方法来揭示其潜在模式和关联。本文将介绍一些应对高维数据分析和可视化的策略,帮助读者更 ...

    2023-10-11
  • 如何应用数据分析提高用户参与度?

    提高用户参与度是许多企业和组织在数字时代所面临的共同挑战。数据分析可以成为一种强大的工具,帮助我们了解用户行为、需求和偏好,以便优化产品和服务,并提高用户参与度。本文将探讨如何应用数据分析来实现这一目 ...

    2023-10-11
  • 如何通过挖掘数据来发现有用信息?

    在当今信息爆炸的时代,数据已成为重要资源。然而,海量的数据中埋藏着无数宝贵的信息,我们需要通过数据挖掘的技术来发现其中有用的洞见。本文将介绍数据挖掘的关键步骤,帮助您更好地挖掘数据并揭示其中的价值。 ...

    2023-10-11
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