cda

数字化人才认证

首页 > 行业图谱 >

如何利用Python进行数据可视化?
2024-03-12
在当今数据驱动的世界中,数据可视化是一种强大的工具,可以帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息并进行深入分析。Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言,提供了众多优秀的库和工具,使得数据可视化变得 ...
如何检查金融数据的异常值并进行处理?
2024-03-04
在金融领域,数据的准确性和可靠性对于决策和风险管理至关重要。然而,由于各种因素的影响,金融数据中可能存在异常值。异常值是指与其他观测值显著不同的数据点,可能是由于数据输入错误、系统故障或其他未知原因引 ...
哪些Python库适用于数据可视化?
2024-02-27
随着数据时代的到来,数据可视化成为了一种强大而有效的工具,帮助我们理解、分析和传达数据。在众多数据可视化工具中,Python凭借其丰富的库和灵活性成为了许多数据科学家和分析师首选。本文将介绍几个适用于数据 ...
Python在数据可视化中有何优势?
2024-02-23
在当今数字化时代,数据已成为企业和个人决策过程中不可或缺的一部分。数据可视化是将数据转化为图表、图形和可交互界面的过程,旨在帮助用户更好地理解和分析数据。在数据可视化领域,Python作为一种强大的编程语言 ...
统计学方法在数据分析中有什么应用?
2024-02-04
统计学方法在数据分析中有广泛的应用。无论是在学术研究、商业决策还是社会科学领域,统计学方法都为我们提供了一种有效的工具来理解和解释数据。 统计学方法可以帮助我们总结和描述数据。通过基本统计量(如均值、 ...
数据分析中常见的方法和算法有哪些?
2024-01-25
数据分析是一种从大量数据中提取有用信息和洞察的过程。在数据分析中,使用各种方法和算法来处理、转换和解释数据。下面将介绍常见的数据分析方法和算法。 描述统计学:描述统计学是数据分析中最基本且最常用的方 ...
什么是异常值,如何检测和处理它们?
2024-01-08
异常值(Outliers)指在数据集中与其他观测值明显不同的数据点。它们可能是由于测量或记录错误、设备故障、样本偏差或罕见事件等原因引起的。异常值可以对数据分析和建模产生负面影响,因此检测和处理异常值是数据预 ...
如何用Python处理大型数据集?
2023-12-20
在当今时代,大数据已经成为许多领域的关键词之一。随着数据量的不断增加,有效地处理大型数据集变得至关重要。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言,在大数据处理方面也展现出了巨大的潜力。本文将指导您 ...
​CDA标准课程迭代更新
2023-11-08
2023年10月 CDA 标准课程更新 (v7.1.0)    重大更新: ●新开caie人工智能技术大课(LLM方向) 其他课程更新: ●脱产班和周末班的业务分析部分更新以下案例: 1)违约用户特征分析案例 2)优衣库区域 ...

【重磅】CDA标准课程迭代更新

【重磅】CDA标准课程迭代更新
2023-10-14
2024年2月  CDA level 1 新增 
分析师如何准确理解和解释数据结果?
2023-10-16
数据在现代社会中扮演着至关重要的角色。然而,大量的原始数据对于非专业人士来说往往是难以理解和利用的。这就需要数据分析师将数据转化为有意义的信息,并以简明扼要的方式向各方解释结果。本文将探讨数据分析师 ...
分析师如何利用统计学方法解决问题?
2023-10-16
作为现代商业环境中不可或缺的一部分,分析师的职责是通过收集和分析大量数据来提供有关市场、行业和企业的洞察力。在这个信息爆炸的时代,统计学成为了分析师们解决问题的有力工具。本文将介绍分析师如何利用统计 ...
CDA LEVEL III
2023-10-11
一、总则 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人才 ...
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 ...
如何识别和处理数据集中的异常值?
2023-08-25
异常值在数据分析和机器学习任务中是一个常见而重要的问题。它们可能会对模型的准确性和性能产生负面影响,因此必须及时识别和处理。本文将介绍如何有效地识别和处理数据集中的异常值,并为读者提供一些实用的方法 ...
如何识别并处理缺失数据和异常值?
2023-08-25
在现实世界中,数据往往并不完美。缺失数据和异常值是数据分析中常见的问题,它们可能会对结果产生负面影响。因此,识别和处理缺失数据与异常值成为了数据预处理的重要步骤之一。本文将介绍几种常用的方法以帮助读 ...
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 ...
如何利用统计学方法分析教育数据?
2023-08-24
统计学是一种强大的工具,可以帮助我们理解和分析教育数据。通过运用统计学方法,我们能够从大量的数据中提取有关学生、学校和教育系统的有用信息。本文将介绍如何利用统计学方法分析教育数据。 首先,在进行任何分 ...
如何利用数据分析来探索市场趋势?
2023-08-22
在当今数字化时代,大量的数据被生成和记录。对于企业而言,这些数据蕴含着宝贵的信息,可以为市场趋势做出准确的预测,并帮助企业做出战略决策。数据分析成为了揭示市场趋势的有力工具,本文将探讨如何利用数据分 ...
如何处理数据中的缺失值和异常值?
2023-08-18
数据分析和机器学习中,经常会遇到数据集中存在缺失值和异常值的情况。这些问题如果不正确处理,可能会导致模型的不准确性和偏差。因此,在进行数据预处理之前,我们需要了解如何处理数据中的缺失值和异常值。 一、 ...

OK