各种排序算法总结 排序算法是最基本最常用的算法，不同的排序算法在不同的场景或应用中会有不同的表现，我们需要对各种排序算法熟练才能将它们应用到实际当中，才能更好地发挥它们的优势。今天，来总结下各种 ...
2016-04-03
有时候数字确实需要分享一个美丽的故事分享! 当今社会，数据可视化是至关重要的。没有强大的可视化，几乎不可能在堆积如山的数据中创造或者叙述它的故事。这些故事有助于我们构建策略，并做出明智的商业决 ...
2016-04-03
数据定义的挑战 从数据科学的角度看，这次航天仼务的失利是数据定义没有做好，正所谓“失之毫厘，谬以千里”。数据定义是数据收集和分析的基础，看似简单，想要在实践中做好却并不容易。尤其是在大数据系统中( ...
2016-04-03一、掌握基础、更新知识。 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。 数据库查询—SQL 数据分析师在计算 ...
2016-04-03
大数据图数据库之离线挖掘计算模型 对于离线挖掘类图计算而言，目前已经涌现出众多各方面表现优秀而各具特点的实际系统，典型的比如Pregel、Giraph、Hama、PowerGraph、GraphLab、GraphChi等。通过对这些系统的 ...
2016-04-02
大数据职位所需的数据场技能 除了报表统计外，还需要对数据的有很强的解读能力。电商中的个性推荐技术，商业与银行中的欺骗检测，智能手机中语音识别等等技术，让我们浑身便散发出大数据与机器学习的各种场信息 ...
2016-04-02
一个对象，物理或者虚拟存储的序列。list，tuple，strins，dicttionary，set以及生成器对象都是可迭代的，整型数是不可迭代的。如果你不确定哪个可迭代哪个不可以，你需要用python内建的iter()来帮忙。 我们将要来 ...
2016-04-02
大数据分析的几个最佳用例 从外行的角度看来大数据是个挺了不起的东西，它也确实了不起，不过有一个前提就是我们能够有效地处理数据。怎样从海量数据中找出有用的信息才是最重要的。 本文中我们会讲一些大 ...
2016-04-02
数据分析师经常遇到的13个问题 1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数 ...
2016-04-02
你的大数据分析为何让你失望 许多企业投下数百万美元用于大数据、分析法，并雇用数据分析师，但却感到很受挫。无可否认，他们现在得到了更多、更好的数据。他们的分析师和分析法也是一流的。但经理人对业务的 ...
2016-04-02
大数据时代：数据和算法，谁更重要？ 我知道很多人自始至终都认为数据是越多越好，即大数据越大越好，Google甚至直言：更多的数据胜过更好的算法，而过去很多侦探剧中崇尚“信息越多，就越靠近真相”的刑侦金句 ...
2016-04-02如何处理数据中的缺失值 现实世界中的数据往往非常杂乱，未经处理的原始数据中某些属性数据缺失是经常出现的情况。另外，在做特征工程时经常会有些样本的某些特征无法求出。路漫漫其修远兮，数据还是要继续挖的 ...
2016-04-01
数据挖掘问答精选收藏 1.现在有大数据、精准挖掘、人工智能等这么多概念及技术，它们之间的关系以及企业大数据实施的路线图应该是怎样的？ 来自用户 SmartMining 的回答： 大数据、数据挖掘、人工智 ...
2016-04-01
市场细分如何帮助你构建更好的预测模型？ 但是，这真的有必要吗？我们可不可以创建一个单独的模型和使它含有区融变量作为模型的输入。 这可能可以。特别是根据市场细分创建细分模型可能是一件吃力不讨 ...
2016-04-01
10个表明数据科学能力成熟的迹象 通常情况下，我们的业务已经转向为练习组织运作方式的转型——“建设一种能力”意味着建设一种文化来支持和充分利用数据科学。在许多情况下，这种文化的改变能够为世界上的许多 ...
2016-04-01
机器学习中的梯度下降法 最优化问题是机器学习算法中非常重要的一部分，几乎每一个机器学习算法的核心都是在处理最优化问题。 本文中我讲介绍一些机器学习领域中常用的且非常掌握的最优化算法，看完本篇文章 ...
2016-04-01
用大数据时别辜负了你的大数据分析法 许多企业投下数百万美元用于大数据、分析法，并雇用数据分析家，但却感到很受挫。无可否认，他们现在得到了更多、更好的数据。他们的分析师和分析法也是一流的。但经理人 ...
2016-04-01
数据分析与统计推断:线性回归 相关性(correlation) 相关性描述了两个变量之间线性关联的强度，表示符号为R。 属性： 相关系数的幅度(绝对值)测量两个数字变量之间线性关联的强度 相关系数 ...
2016-03-31
数据分析（BI商业智能）六大领域 今天的企业，身处一个信息的产生、采集、整合、反馈与决策都空前加速的时代。企业目前在运营管理方面面临的挑战，正如同航空飞行在20世纪后半期喷气发动机技术问世以后，所面 ...
2016-03-31大数据也有分析不了的信息 做决策前可以靠那些数据进行参考，但也别忘记商业建立在信任之上。信任是一种披着情感外衣的互惠主义。在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬，这种感情上的东西是 ...
2016-03-31在当今数据驱动的时代，数据分析能力备受青睐，数据分析能力频繁出现在岗位需求的描述中，不分岗位的任职要求中，会特意标出“熟 ...
2025-04-03在当今数字化时代，数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时，往往充满疑惑： 如何成为一名数据分析师？成为 ...
2025-04-02最近我发现一个绝招，用DeepSeek AI处理Excel数据简直太爽了！处理速度嘎嘎快！ 平常一整天的表格处理工作，现在只要三步就能搞 ...
2025-04-01你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过？别担心，“山有木兮：统计学极简入门（Python）” 将为你一一化解这些难题。课程 ...
2025-03-31在电商、零售、甚至内容付费业务中，你真的了解你的客户吗？ 有些客户下了一两次单就消失了，有些人每个月都回购，有些人曾经是 ...
2025-03-31在数字化浪潮中，数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力，数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》， ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况？流量进来了，转化率却不高，辛辛苦苦拉来的用户，最后大部分都悄无声息地离开了，这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets（TFDS）是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API，允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者，不足谋一域。"在数据驱动的商业时代，战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材：商业策略数据分析 ...
2025-03-26当你在某宝刷到【猜你喜欢】时，当抖音精准推来你的梦中情猫时，当美团外卖弹窗刚好是你想吃的火锅店…… 恭喜你，你正在被用户 ...
2025-03-26当面试官问起随机森林时，他到底在考察什么？ ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道 ...
2025-03-25在数字化浪潮席卷的当下，数据俨然成为企业的命脉，贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下，从平台的交易数据，到门店的运营 ...
2025-03-25在互联网和移动应用领域，DAU（日活跃用户数）是一个耳熟能详的指标。无论是产品经理、运营，还是数据分析师，DAU都是衡量产品 ...
2025-03-24ABtest做的好，产品优化效果差不了！可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的，那么如何在业务中应用ABtest? 结合企业 ...
2025-03-21在企业数据分析中，指标体系是至关重要的工具。不仅帮助企业统一数据标准、提升数据质量，还能为业务决策提供有力支持。本文将围 ...
2025-03-20解锁数据分析师高薪密码，CDA 脱产就业班助你逆袭！ 在数字化浪潮中，数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力，数据分析人才的 ...
2025-03-19在 MySQL 数据库中，查询一张表但是不包含某个字段可以通过以下两种方法实现：使用 SELECT 子句以明确指定想要的字段，或者使 ...
2025-03-17在当今数字化时代，数据成为企业发展的关键驱动力，而用户画像作为数据分析的重要成果，改变了企业理解用户、开展业务的方式。无 ...
2025-03-172025年是智能体（AI Agent）的元年，大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久，这几天Manus又成为媒体头条 ...
2025-03-14以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏，如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》，点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-13
