企业需要什么样的数据科学家 大数据是当今最热门的IT概念，存储、处理、分析大数据的解决方案都层出不穷，Hadoop更是让企业低成本处理大数据成为可能，但是大数据最大的问题不是工具，而是人才短缺。数据科学家 ...
2016-04-12
福特首席数据科学家谈三点大数据经验 数据已经成了福特公司的“燃油”，从产品设计到商业智能，从汽车部件到社交网络上的用户，福特公司每天需要处理海量且快速增长的数据。今日福特公司首席数据官Michael ...
2016-04-12
机器学习—海量数据挖掘解决方案 大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺 ...
2016-04-12
之前有很多人问我，如何我在excel数据跟着图动起来，最初我在接触excel的时候，看到别人做的这样的图，我是羡慕的不要不要的，最近几篇，就来分享一下我对动态图的一些做法吧。 今天的分享的是利用“窗体控件”中 ...
2016-04-11
从数据角度深入挖掘客户价值 对于沃尔玛、华润万家、百佳等零售大超市而言，每天都有很多客户通过会员卡进行购买，不断积累了很多销售数据，如何利用这些行业数据，从数据中挖掘金矿，很值得每个商家去思考 ...
2016-04-11
数据分析：手把手教你做客户价值分群 当前各企业对客户关系管理(CRM)显得尤为关注，只有不断地保留并增加老客户黏性及挖掘潜客新客户，才能使企业生存的更好，更久。说到CRM，我刚开始接触的就是RFM模型，通过 ...
2016-04-11
简单粗暴的教你如何快速入坑数据分析？ 在此分享一下入行数据分析，如何到一个相对较好的职业，规划自己的职业生涯。 最重要的事(没有之一)——看招聘启事 从招聘启事可以大概感知企业的架构 以 ...
2016-04-11
使用R语言实现数据分段 今天跟大家讲讲我工作中用到的数据分段，数据分段一般在什么地方会使用到呢？评分。之前写过一篇《实战: RFM》模型使用，那篇文章就详细介绍了CRM（客户关系管理）分析中关于RFM的应用。 ...
2016-04-11
数据产品经理的必修课：数据图表应用 图表是件花衣裳，你得懂得怎么穿！ 初阶的饼图、环形图、折线图、柱形图、条形图等就不多说了，因为他们直观到无需解释。但需要提一下做这些图的时候的细节： （可跳 ...
2016-04-11
R语言的高质量图形渲染库Cairo R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在 ...
2016-04-11理解矩阵背后的现实意义 线性代数课程，无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手，从一开始就充斥着莫名其妙。比如说，在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材（现在到了第四版），一上来就介绍 ...
2016-04-10机器学习的认知和算法总结 相信不少人都没弄明白机器学习和数据挖掘的区别是什么？其实机器学习并不等同于数据挖掘，数据挖掘更多的是从目标角度去理解数据，然后利用算法建模探索有价值的结论；而机器学习 ...
2016-04-10
SAS数据挖掘实战篇【七】 6.5 SAS EM数据挖掘-----预测模型 １ 问题定义 目标：建立模型预测贷款申请的信用状态，选择最优的模型来预测和减少损失。 数据集：SAMPSIO.DMAGECR ...
2016-04-10
SAS数据挖掘实战篇【六】 6.3 决策树 决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则。第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的 子集，然后将另外的规则应用在子数据集中，数据集不同相应的规则也不 ...
2016-04-10
SAS数据挖掘实战篇【五】 SAS——预测模型 6.1 测模型介绍 预测型(Prediction)是指由历史的和当前的数据产生的并能推测未来数据趋势的知识。这类知识可以被认为是以时 间为关键属性的关联知识， ...
2016-04-10
大数据学习之BigData常用算法和数据结构 核心思路： 由多层组成，每层都是一个有序链表，最底层包含所有元素，元素数逐层递减。每个节点包含两个指针，一个->,一个向下。 1.Bloom Filter 由一个很长的二进 ...
2016-04-10算法竞赛最有用的十种算法 Dynamic Programming (DP)appears to account for a plurality (some estimate up to a third) of contest problems. Of course, DP is also not a single algorithm that you can ju ...
2016-04-09Hadoop在大数据处理时的优劣势分析 在近两年，大数据分析似乎很受欢迎，但即使如此，仍有不少企业发现，现有的数据挖掘和分析技术还是不能完美胜任大数据的处理任务。 而对于这个问题，一个可能的解决方案就 ...
2016-04-09
SAS数据挖掘实战篇【四】 今天主要是介绍一下SAS的聚类案例，希望大家都动手做一遍，很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得。 1 聚类分析介绍 1.1 基本概念 聚类就是一种寻 ...
2016-04-09
SAS数据挖掘实战篇【三】 从数据挖掘概念到SAS EM模块和大概的流程介绍完之后，下面的规划是【SAS关联规则案例】【SAS聚类】【SAS预测】三个案例的具体操作步骤，【SAS的可视化技术】和【SAS的一些技巧和代码 ...
2016-04-09需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升，企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年，中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中，可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面，主要包括数据的收集、整理、分析和可视化，以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能： 统计学基础：数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异，总体来看，入门并不算特别困难，但需要一定的学习和实践积累。 入门难度：数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程，它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展，随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长，企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术，每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法： 对比分析法：通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级，以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域，吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言，在选择成为一名数据分析师时，行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能，旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df： importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢，因此随着年龄的增长，从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据，可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科，旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师，需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能： 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的，Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行，因为它拥有丰富的库和工具，能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代，数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任，而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一，已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中，数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升，还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20
