cda

数字化人才认证

首页 > 行业图谱 >

1234567 2/7
如何在大数据集中找到最相关的特征?
2023-12-27
在大数据时代,我们经常面临处理庞大数据集的挑战。对于给定的数据集,了解哪些特征与我们感兴趣的目标变量最相关是至关重要的。本文将介绍一些常用的方法和技术,帮助我们在大数据集中找到最相关的特征。 特征选择 ...
如何评估不同的数据建模方法的性能?
2023-11-27
在当今信息爆炸的时代,大量的数据被产生和收集,数据建模成为了从商业领域到科学研究的关键工具。选择合适的数据建模方法对于提取有用的知识和洞察至关重要。然而,如何评估不同数据建模方法的性能却是一个复杂的 ...
哪些统计学概念在数据分析中最重要?
2023-10-18
统计学是数据分析的基础,并提供了许多重要的概念和方法,帮助研究人员从数据中获取洞察力。以下是在数据分析中最重要的几个统计学概念。 均值与标准差:均值是一组数据的平均值,用于衡量数据集的集中趋势。标准 ...
CDA LEVEL II
2023-10-11
一、总体目标 CDA(Certified Data Analyst),即“CDA数据分析师”,是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,面向全行业的资格认证,旨在提升用户数字技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展。「CDA ...
CDA LEVEL I
2023-10-11
一、总体目标 CDA(Certified Data Analyst),即“CDA数据分析师”,是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,面向全行业的资格认证,旨在提升用户数字技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展。「CDA ...
如何应对高维数据的分析和可视化?
2023-10-11
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 ...
市场分析中常用的统计方法有哪些?
2023-10-11
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 ...
数据预处理中最常见的错误有哪些?
2023-10-11
在数据预处理过程中,常见的错误有许多。下面是一些常见的错误和建议的解决方法。 缺失值处理错误:缺失值是数据集中经常遇到的问题。常见的错误包括简单地删除带有缺失值的行或列,或者用一个默认值来 ...
有哪些常见的数据分析方法和技巧?
2023-10-10
数据分析是从大量的数据中提取有用信息和洞察力的过程。在进行数据分析时,可以使用各种方法和技巧来揭示数据背后的模式和趋势。下面介绍一些常见的数据分析方法和技巧。 描述性统计分析:描述性统计分析是对数据 ...

我,一名国企数据人,决定在35岁开启自己的转型之路

我,一名国企数据人,决定在35岁开启自己的转型之路
2023-10-19
大家好,2017年我有幸成为CDA持证人,就此开启了自己数据人转型之路,一路学思维、学技术,并成为了我们公司数字化转型的推行负责人,以下是这几年工作中的一些思考。供同行参考,指正! 思考一:企业为什么要 ...
数据分析师要学什么数学
2023-10-09
数据分析师需要学习哪些数学知识? 一、统计学 统计学是数据分析的基础,它为数据分析提供了数学基础和统计分析方法。统计学包括描述性统计和推论性统计两个部分。描述性统计用于总结和概括数据,推 ...
数据预处理中最常见的错误有哪些?
2023-10-08
在数据预处理过程中,常见的错误有许多。下面是一些常见的错误和建议的解决方法。 缺失值处理错误:缺失值是数据集中经常遇到的问题。常见的错误包括简单地删除带有缺失值的行或列,或者用一个默认值来填充缺失值 ...
数据分析中常用的统计指标有哪些?
2023-09-25
在数据分析中,有许多常用的统计指标可以帮助我们理解和描述数据集。下面是一些常见的统计指标: 平均数(Mean):平均数是数据集中所有数值的总和除以数据点的数量,用于表示数据的集中趋势。 中位数(Median) ...
市场分析中常用的统计方法有哪些?
2023-09-08
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 ...
如何应对高维数据的分析和可视化?
2023-09-04
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 ...
如何使用Excel进行回归分析?
2023-08-25
在数据分析领域,回归分析是一种常用且强大的统计方法,用于探索和建立变量之间的关系。而Microsoft Excel作为广泛使用的电子表格软件,提供了方便实用的工具来执行回归分析。本文将向您介绍如何使用Excel进行回归分 ...
如何利用统计学方法进行数据分析?
2023-08-24
在当今信息爆炸的时代,大量的数据被生成和收集。然而,仅仅拥有数据是不够的,我们需要有效地从中提取有价值的信息。统计学作为一门科学,提供了分析和解释数据的工具和方法。本文将介绍如何利用统计学方法进行数 ...
竞赛中常见的特征工程技巧有哪些?
2023-08-15
特征工程是机器学习和数据挖掘领域中的关键步骤之一。它涉及对原始数据进行转换、选择和创建特征,以使其更适合用于机器学习算法的训练和预测。在竞赛中,精心设计的特征工程技巧可以显著提高模型的性能。以下是常见 ...
机器学习中的特征选择方法有哪些?
2023-08-15
特征选择在机器学习中是一个重要的预处理步骤,它可以用于降低维度、减少冗余信息和改善模型性能。在本文中,我们将介绍一些常见的特征选择方法。 过滤式特征选择(Filter-Based Feature Selection):这种方法通过 ...
如何有效地筛选和选择特征变量?
2023-08-02
在机器学习和统计建模中,特征变量的选择是构建高效模型的关键步骤之一。通过适当的特征选择,我们能够降低模型复杂度、提高预测准确性,并且更好地理解数据特征。本文将介绍一些有效的方法来筛选和选择特征变量,以 ...
1234567 2/7

OK