數(shù)據(jù)專家在大數(shù)據(jù)分析中的作用 大數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作從企業(yè)的業(yè)務(wù)問題開始,下一個步驟是創(chuàng)建分析計劃,即一些企業(yè)稱之為“數(shù)據(jù)分析計劃?!碑斎?,你需要考慮到數(shù)據(jù)科學(xué)家的不同專業(yè)背景,如有數(shù)學(xué)界、軟件工程、 ...
2016-09-14如何成為一名合格的數(shù)據(jù)科學(xué)家 本文獨家探討了IT行業(yè)發(fā)展最快、業(yè)內(nèi)討論最多的角色之一--數(shù)據(jù)科學(xué)家。根據(jù)CNN報道,數(shù)據(jù)科學(xué)家是2012年度最佳的新工作之一,《哈佛商業(yè)評論》的評論文章甚至稱其為21世紀“最性 ...
2016-09-14游戲數(shù)據(jù)分析基本思路與方法 數(shù)據(jù)分析是產(chǎn)品運營極具戰(zhàn)略意義的一環(huán);從宏觀到微觀分析,通過表層數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品問題,是每個運營人的必修課。 首先,我們來看比較常見的分析方法: 5W2H分析法:What( ...
2016-09-14案例詳解SPSS聚類分析全過程 案例數(shù)據(jù)源: 有20種12盎司啤酒成分和價格的數(shù)據(jù),變量包括啤酒名稱、熱量、鈉含量、酒精含量、價格。 【一】問題一:選擇那些變量進行聚類?——采用“R型聚類” ...
2016-09-13實例講解調(diào)查問卷SPSS分析:休閑服的購買因素分析 在購買品牌休閑服時,您最重視的三個因素?(1)____(2)____(3) (1)品質(zhì)(2)價格(3)服務(wù)水平(4)款式(5)推廣方式(6)舒適合體(7) ...
2016-09-13SPSS把一個數(shù)據(jù)樣本隨機分為兩部分 1、打開SPSS數(shù)據(jù)文件。 2、選擇DATA>SELECT CASES,打開“Select Cases”對話框 3.選擇“Random sample of cases”, 單擊“Sample”按鈕,打開“Select Cases: ...
2016-09-13SPSS的Data菜單說明 Data菜單說明: 簡單命令:包括插入變量、插入記錄和到達某條記錄,這些功能都可以用鼠標在數(shù)據(jù)界面上直接完成,很少會使用菜單調(diào)用。 常用的簡單過程:包括排序、拆分文件、選擇記錄 ...
2016-09-13SPSS常見問題解答 在SPSS中能否直接讀入EXCEL 97數(shù)據(jù)文件?有無讀入數(shù)據(jù)的簡便方法? 在 SPSS 10.0版中,任何版本的EXCEL文件都可以在OPEN對話框中直接打開。但在9.0及以前版本中就比較復(fù)雜,實際上SPSS ...
2016-09-13SPSS中正態(tài)分布檢驗 1、先做直方圖看看是否大概符合正態(tài)分布,這個不用說了吧,Graph-->legacy dialogs-->histogram-->選入變量-->OK.如果距離正態(tài)分布的樣子太遠了,你就不要做下面的工作啦。 2、Analyze-- ...
2016-09-13幾個數(shù)據(jù)挖掘中常用的概念 還有一些概念是我們在數(shù)據(jù)挖掘中常用的,比如聚類算法、時間序列算法、估計和預(yù)測以及關(guān)聯(lián)算法等。我們將在本節(jié)中介紹幾個常用概念以加深讀者對數(shù)據(jù)挖掘的理解。 聚類 所謂聚類 ...
2016-09-12數(shù)據(jù)挖掘的一般步驟 數(shù)據(jù)挖掘的基本流程 數(shù)據(jù)挖掘有很多不同的實施方法,如果只是把數(shù)據(jù)拉到Excel表格中計算一下,那只是數(shù)據(jù)分析,不是數(shù)據(jù)挖掘。本節(jié)主要講解數(shù)據(jù)挖掘的基本規(guī)范流程。CRISP-DM和SEMMA是兩 ...
2016-09-12數(shù)據(jù)價值的4種常見定位 在日常工作中和數(shù)據(jù)產(chǎn)出中,數(shù)據(jù)價值的定位分為4種:數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)日常報表、數(shù)據(jù)專項挖掘分析、數(shù)據(jù)驅(qū)動。幾乎所有企業(yè)的數(shù)據(jù)價值定位都脫離不了這4種,差異只是不同定位間的權(quán)重不同 ...
2016-09-12擁抱大數(shù)據(jù)時代 深度挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)價值 大數(shù)據(jù)真正開始做始于去年,通過兩年的嘗試、積累,思路已有,但離成功還很遠。一些國外的大數(shù)據(jù)案例、大數(shù)據(jù)故事無非是商務(wù)智能(BI)、數(shù)據(jù)倉庫(BW)的改頭換面,新瓶 ...
2016-09-12數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)采集方式及分析工具 數(shù)據(jù)采集方式 1.業(yè)務(wù)管理軟件本身提供通用數(shù)據(jù)庫報表模版接口數(shù)據(jù)庫開發(fā)人員開發(fā)后數(shù)據(jù)庫報表后配置入管理軟件并設(shè)置權(quán)限,數(shù)據(jù)提取人員可以直接從軟件中提取數(shù)據(jù)報表。(如 ...
2016-09-12三要點|解構(gòu)小白入手數(shù)據(jù)分析的思維模式 數(shù)據(jù)分析(Data Analysis)——這個詞真的是如雷貫耳,裝B一絕啊!甭管什么玩意,上來先整一通再說?!皵?shù)據(jù)分析”甚是被提上了神壇,找工作或者聊點行業(yè)內(nèi)的動態(tài)不提點數(shù) ...
2016-09-12聚類分析中幾種算法的比較 將數(shù)據(jù)庫中的對象進行聚類是聚類分析的基本操作,其準則是使屬于同一類的個體間距離盡可能小,而不同類個體間距離盡可能大,為了找到效率高、通用性強的聚 類方法人們從不同角度提出 ...
2016-09-11SPSS基礎(chǔ)技巧假設(shè)檢驗的內(nèi)涵及步驟 問:假設(shè)檢驗的內(nèi)涵及步驟 答:在假設(shè)檢驗中,由于隨機性我們可能在決策上犯兩類錯誤,一類是假設(shè)正確,但我們拒絕了假設(shè),這類錯誤是“棄真”錯誤,被稱為第一類錯誤;一 ...
2016-09-11SPSS:方差齊性資料的獨立樣本t檢驗 〖例子〗為比較兩種廣告對銷量的影響效果,隨機從不同地區(qū)中選出11個地區(qū)投放第一類廣告;選出12個地區(qū)投放第二類廣告。根據(jù)二個月的觀察,得到的平均每日銷量如下,比較兩種 ...
2016-09-11走出數(shù)據(jù)分析的幾個誤區(qū),切忌輕易判斷和決定 平時無論是進行用戶調(diào)研、產(chǎn)品運營還是競品分析,都少不了對于數(shù)據(jù)的分析,如果項目中出現(xiàn)某些分歧誰也無法說服誰時,很多時候也都是拿數(shù)據(jù)說話,可見在開發(fā)產(chǎn)品的 ...
2016-09-11入門數(shù)據(jù)分析,我應(yīng)該學(xué)習什么編程語言 很多時候,當和人們討論怎么開始學(xué)習數(shù)據(jù)科學(xué),一個疑惑總是出現(xiàn)在我們面前: 我不知道應(yīng)該學(xué)什么編程語言。 不僅僅是編程語言,這還包括軟件系統(tǒng),例如TABLEAU,SPSS ...
2016-09-11訓(xùn)練與驗證損失驟升:機器學(xué)習訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機器學(xué)習模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11