想提高数据分析工作效率？有技巧 我刚和一位老友恢复了联系。她一直对数据科学很感兴趣，但10个月前才涉足这一领域——作为一个数据科学家加入了一个组织。我明显感觉到她已经在新的岗位上学到了很多东西。然而 ...
2017-04-10
数据分析方法：非正态数据转化成正态数据 大部分的数据分析都希望原始数据是满足正态分布的定距变量。然而，显示是残酷的，在各种研究中，常常需要面对非正态分布的定距数据。为了解决数据的正态性问题，数学家 ...
2017-04-10
关于数据描述统计的一些整理技巧 做完评级及评分就需要针对评级对客户进行统计，今天接介绍下统计的一些小技巧。 现假设有一评级后的数据集test，其格式如下： 现在要对每个产品的评级进行统计并计 ...
2017-04-10
数据分析之证伪法 数据分析过程中经常需要仔细分辩各种假设与推测，不能简单的听信浮于表面的解释，也不能想当然的认可这些解释的真实性，必须要通过数据分析的仔细推理，才能评估出可靠的结论。在这个过程中， ...
2017-04-10
互联网运营数据分析必须掌握的十个经典方法 互联网运营数据分析必须掌握的10个经典方法！用好这10个方法，秒做互联网运营数据分析的大牛！眼花缭乱的东西很多，真正派上用场的，却不见得是那些看起来炫酷的 ...
2017-04-10
深度解析市场调研和数据分析的方法 产品经理，你对用户的需求了解多少呢?你知道用户想要什么样的产品吗?你想知道用户将会如何看待你的产品吗?你想知道你设计的产品在用户中的口碑如何吗? 是的。每一个产品经 ...
2017-04-09
四种最常见的SEM数据分析方法,你用过几种 数据分析在SEM中是最为基础的技能，说得简单点，数据分析就是为了发现问题，并为解决问题提供数据参考。有经验的SEMer都知道，尽信数据则不如无数据。数据就躺在哪里， ...
2017-04-09
分子进化树构建及数据分析方法介绍 小编在后台收到不少关于建树的问题，今天转载一篇PLoB的帖子，分享给大家，一起来看一下吧~ 方法的选择 首先是方法的选择。 基于距离的方法有UPGMA、ME（Minimum Ev ...
2017-04-09
药店从业者，不能不知的数据分析方法 “按流程做事，用数据说话” 意味着定期进行科学的数据分析，找出门店存在的问题及可以挖掘的潜力，以利于正确开展下一步工作。 药店精细化管理管理实务技术倡导“ ...
2017-04-09
拒绝加班的5个Excel神技 一、多表合并技术 多表合并，尤其是每张工作表中项目有重叠，顺序还不一致时，如下图所示 可以看到每个工作表中的业务员都有“小明”，而其他业务员却不相同 看到这种多表 ...
2017-04-09一个优秀数据分析师的准则 有很多的大学生或求职者都在问，现在好的数据分析师都在哪些行业、什么岗位，还有哪些专业是适合数据分析师专业的？ 1、现在数据分析师的分布是怎么样的情况？ 从不完全统 ...
2017-04-09
都做数据分析,你为什么分析不出个所以然 无数据不运营。作为一个店铺的运营者，你也天天会盯着后台数据在那分析来分析去。可是情况还是那个情况，销量还是那个销量。有没有想过问题在哪里？你的分析和别人的分 ...
2017-04-08
数据分析中的时间序列分析是什么 时间序列分析是一种常用的数据分析基本方法之一。是按照时间的顺序将随机事件变化发展的过程记录下来，形成一系列按时间先后顺序排的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时 ...
2017-04-08
让R语言和Python共舞 Python和R已经成为数据分析中两大利器，两者各有所长，相互借鉴。 Python 的 pandas 从 R 中偷师 dataframes，R 中的 rvest 则借鉴了 Python 的 BeautifulSoup，我们可以看出两种语言在 ...
2017-04-08
用R语言做逻辑回归 回归的本质是建立一个模型用来预测，而逻辑回归的独特性在于，预测的结果是只能有两种，true or false 在R里面做逻辑回归也很简单，只需要构造好数据集，然后用glm函数(广义线性模型（genera ...
2017-04-08
R语言中apply家族中的系列循环函数总结 R语言中的以apply()函数为首的apply()家族，提供了强大而方便的循环功能，这些函数说起来简单，用起来可能就有点蒙圈儿了。这些函数确实简单，但是可能很多人搞不清这些 ...
2017-04-08
大数据分析的五个基本方面 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够 ...
2017-04-08
一场用R语言打造的商务图表视觉盛宴 之前已经模仿了挺多网络上流行的高难度商务图表案例，自觉功力有所小成，就想着趁热打铁，把那些剩余的还没有被挖掘出来了的商务图表案例全部补全。 本篇给出不等宽柱形 ...
2017-04-07
用R语言做数据清理之一:数据的清理 数据的清理 一份好的，干净而整洁的数据至少包括以下几个要素： 1、每一个观测变量构成一列 2、每一个观测对象构成一行 3、每一个类型的观测单元构成一个表 就像我们最 ...
2017-04-07
R语言答疑:txt文件无法被R正确读入 R语言中，txt无法正确的读入的可能性有很多种。有位网友提供的一个无法正确读入的文本文件，使用记事本打开，看起来一切正确（见图片）。 但读入的时候，报错如下。 ...
2017-04-07在Python开发中，HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中，“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定，工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控，基金 ...
2025-12-12在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力矩阵中，数据查询语言（SQL）是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题，以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A，覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中，柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用，而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中，我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在，还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中，“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活，导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中，“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据， ...
2025-12-05在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力模型中，“指标计算”是基础技能，而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中，R方（决定系数）是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例，取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的指标体系中，“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分，而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”，电商平台的销售额会迎来爆发式增长；每逢冬季，北方的天然气消耗量会显著上升；每月的10号左右，工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入，企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等，这些 ...
2025-12-03在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却 ...
2025-12-02在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天，A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01
