数据分析在当今的商业环境中变得越来越重要，因为人们逐渐意识到它们可以提供有关客户、市场和竞争对手的有用洞察。但是，在进行数据分析时，很容易出现精度不够的问题，这可能导致错误的结论和决策。以下是一些方法 ...
2023-06-20电商网站的转化率是衡量业务成功的一个重要指标，它表示访问者在网站上购买产品或执行其他关键操作的比率。提高转化率可以带来更多销售和收益，下面是几个建议来优化电商网站的转化率： 简化购物流程 简化购物流程 ...
2023-06-20分析数据的目的是为了得出有意义的结论和洞察，而统计方法是实现这一目标的有效工具之一。在本文中，我将介绍如何使用统计方法分析数据，并提供一些常用的技术和步骤。 第一步：对数据进行描述性统计分析 描述性统计 ...
2023-06-20随着技术的发展，数据分析和预测已经成为许多企业和组织中不可或缺的一部分。通过使用历史数据和现有趋势，可以生成有关未来可能情况的模型和预测。在本文中，我们将探讨如何使用数据来预测未来趋势，并将讨论其中的 ...
2023-06-20数据库架构是一个复杂的主题，需要综合考虑多个因素。本文将介绍如何设计和优化数据库架构，包括数据建模、物理设计、性能调整和安全性。 数据建模 数据建模是数据库架构设计的第一步。它包括确定实体、关系和属性， ...
2023-06-20确定最优产品定价策略是一个至关重要的商业决策，因为它直接影响到企业的盈利能力和市场地位。这篇文章将为您提供一些有用的建议，帮助您制定最优的产品定价策略。 确定成本 首先，您需要明确的是您生产、销售或提 ...
2023-06-20评估预测模型的准确性是机器学习和数据科学中至关重要的一步。在实际应用中，如果模型的预测准确性较低，它可能会给业务带来严重的后果。 以下是几种常见的方法，可以用来评估预测模型的准确性： 留出法 留出法是 ...
2023-06-20统计模型的准确性是指该模型能够在给定的数据集上生成准确的预测结果。在实际应用中，评估一个统计模型的准确性非常重要，因为它能够帮助我们确定该模型是否可以被信任，并且是否适合用于实际决策。 以下是一些评估 ...
2023-06-20数据质量和准确性评估是数据管理和分析的关键步骤。这些过程可以帮助组织确定其数据是否可靠、适合用于特定目的。以下是一些常用的方法来评估数据质量和准确性。 数据审查：数据审查是对整个数据集进行全面审查的 ...
2023-06-20数据质量和可靠性的评估是任何数据分析或机器学习任务的重要组成部分。数据质量差的数据会产生误导性结果，而不可靠的数据则不能为决策制定提供充足的支持。本文将介绍如何评估数据质量和可靠性，包括以下几个方面： ...
2023-06-20在当今数据驱动的世界中，数据分析已经成为了企业决策和战略规划的一个关键部分。然而，仅仅拥有大量的数据并不足以解决问题，更重要的是如何准确地分析这些数据并得出正确的结论。因此，在进行数据分析时，评估其准 ...
2023-06-20数据质量是数据科学和机器学习项目的关键因素之一，它直接影响模型的准确性和可靠性。在本文中，将探讨如何评估和提高数据的质量。 一、评估数据质量 1.完整性：数据是否完整？缺失值有多少？缺失值的原因是什么？这 ...
2023-06-20供应链风险是指在整个供应链中可能发生的损害或中断事件。这些风险可能来自各种因素，如自然灾害、政治不稳定、技术故障等。对于企业来说，管理和评估供应链风险至关重要，因为它们直接影响着企业的业务连续性和盈利 ...
2023-06-20风险模型是一种用于评估潜在风险的工具，它可以帮助企业和组织有效地管理风险并做出明智的决策。然而，要确保风险模型的准确性是至关重要的。本文将介绍如何评估风险模型的准确性。 首先，评估风险模型的准确性需要 ...
2023-06-20KPI（关键绩效指标）是衡量企业或组织成功的重要指标。为了确保正确评估KPI的达成情况，需要采取一些关键步骤。以下是一个800字的文章，介绍如何评估KPI的达成情况。 首先，明确定义KPI。定义KPI时需要具体、可衡量 ...
2023-06-20在当今数字化时代，数据已成为企业运营的重要驱动力。通过收集和分析数据，企业可以更好地了解消费者需求、市场趋势、产品表现等关键信息，从而制定更精准的商业决策，提高运营效率。以下是一些利用数据优化运营效率 ...
2023-06-20如何利用数据解决业务问题？ 在当今数字化的时代，数据已经成为了企业运营和管理中不可或缺的一部分。数据能够帮助企业提供更好的决策支持、更准确的市场预测、更好的客户体验等等。随着技术的进步和数据分析工具的 ...
2023-06-20随着数据大数据时代的到来，越来越多的组织和企业开始采用数据分析技术来识别、量化并降低潜在风险。在此篇文章中，我将解释如何利用数据分析来降低风险，并提供一些实用的建议。 首先，要降低风险，必须了解风险本 ...
2023-06-20数据分析是一个广泛的领域，它涵盖了从数据收集到数据可视化的整个过程。对于初学者来说，要快速入门数据分析领域，需要掌握一些基本的概念和技能。以下是一些可以帮助你快速入门数据分析领域的建议。 学习数据分析 ...
2023-06-20数据预处理和清洗是机器学习和数据分析中非常重要的一步。这个过程涉及到将原始数据转换为可用于建模和分析的格式，包括处理缺失值、异常值、重复值、错误数据等问题。在本文中，我们将介绍数据预处理和清洗的基础概 ...
2023-06-20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 ...
2025-02-18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 ...
2025-02-17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 ...
2025-02-17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 ...
2025-02-17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， ...
2025-02-14一秒精通 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 ...
2025-02-12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 ...
2025-02-12“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 ...
2025-02-08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 ...
2025-02-071、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 ...
2025-02-06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 ...
2025-02-05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 ...
2025-02-05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 ...
2025-02-05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 ...
2025-02-04一、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 =AB ...
2025-02-03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》， ...
2025-02-02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 ...
2025-02-01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 ...
2025-01-31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 ...
2025-01-3001专家简介 徐杨老师，CDA数据科学研究院教研副总监，主要负责CDA认证项目以及机器学习/人工智能类课程的研发与授课，负责过中 ...
2025-01-29
