Excel填充柄快捷復制數(shù)據(jù)公式 在Excel中,當我們想將某一單元格中的數(shù)據(jù)(字符或公式)復制到同列(行)中其他大量連續(xù)的單元格中時,我們通過采用“填充柄”來拖拉完成。 選中需要復制的單元格(如圖1中的O ...
2016-05-13Python 是一門動態(tài)、面向?qū)ο笳Z言。其最初就是作為一門面向?qū)ο笳Z言設(shè)計的,并且在后期又加入了一些更高級的特性。除了語言本身的設(shè)計目的之外,Python標準 庫也是值得大家稱贊的,Python甚至還自帶服務(wù)器。 其它方 ...
2016-05-13為什么你的分析報告沒有被領(lǐng)導賞識 現(xiàn)代應(yīng)用程序從多個源數(shù)控流事件攝取大量實時數(shù)據(jù)。這些應(yīng)用程序背后的企業(yè)希望利用這些數(shù)據(jù)造福自身和它的客戶,提供更愉快的用戶體驗、更具個性化的交互服務(wù)。 常見的流 ...
2016-05-13如何利用數(shù)據(jù)分析提升用戶留存率? 一、留存的概念和重要性 1、什么是留存? 在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)當中,因為拉新或推廣的活動把客戶引過來,用戶開始訪問公司的網(wǎng)站,但是經(jīng)過一段時間可能就會有一部分客戶逐漸流 ...
2016-05-13數(shù)據(jù)分析對于業(yè)務(wù)彈性的重要性不斷增強 現(xiàn)在,沒有企業(yè)能夠承擔得起未經(jīng)過對于他們的操作運營方法(包括負載均衡、客戶端、資源、服務(wù)水平)以及對于他們所收集的數(shù)據(jù)信息本身所揭示的洞察進行大量深入了解的實踐 ...
2016-05-13高效能數(shù)據(jù)分析的幾個習慣 高效的數(shù)據(jù)分析不是馬上就能學會的,但是可以通過快速學習掌握。這里有7個數(shù)據(jù)分析的習慣,我希望有人可以針對一個工程團隊,告訴我關(guān)于數(shù)據(jù)分析的高效合作,溝通以及投資。 ...
2016-05-13基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品思維模式 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)據(jù)簡直是沒 ...
2016-05-1320個問題揭穿冒牌數(shù)據(jù)科學家 如今數(shù)據(jù)科學家正式成為21世紀最性感的工作,人人都想來分一杯羹。 這也意味著會有一些冒牌貨。這些人自稱數(shù)據(jù)科學家,卻不具有相應(yīng)的技能。 這不見得是有意欺騙。數(shù)據(jù)科學是 ...
2016-05-12如何快速建立用戶模型,輔助產(chǎn)品決策 用戶模型目前還沒有一個統(tǒng)一的定義,狹義地講:用戶模型是對網(wǎng)站目標群體真實特征的勾勒,是真實用戶的虛擬代表。建立用戶模型的目的是:盡量減少主觀臆測,走近用戶,理解 ...
2016-05-12詳解數(shù)據(jù)分析的一般步驟及業(yè)務(wù)分析方法 數(shù)據(jù)分析對企業(yè)來說意義重大,現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析崗位也很普及。好的數(shù)據(jù)分析,能為企業(yè)轉(zhuǎn)型決策提供依據(jù),作為企業(yè)中的頂梁柱,你怎么能不會數(shù)據(jù)分析?今天紐帶線CRM小編輯跟 ...
2016-05-12sql語句 之聚合函數(shù) 聚合分析 在訪問數(shù)據(jù)庫時,經(jīng)常需要對表中的某列數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,如求其最大值、最小值、平均值等。所有這些針對表中一列或者多列數(shù)據(jù)的分析就稱為聚合分析。 在SQL中,可以使用聚合函數(shù) ...
2016-05-12SQL中幾個比較重要的系統(tǒng)表 1,Sysobjects表 SQL Server的主系統(tǒng)表sysobjects出現(xiàn)在每個數(shù)據(jù)庫中,它對每個數(shù)據(jù)庫對象含有一行記錄。 如要查詢此數(shù)據(jù)庫中的表名稱,可以下面的條件 use yourdatabas ...
2016-05-12Excel就像一把天山寒鐵淬煉而成的殺豬刀,本身已經(jīng)很厲害,但具體有多厲害取決于用它的人。 Excel最牛逼的地方在于它不是小李飛刀也不是軒轅劍——需要練個10年8年才能用,它只是一把菜刀,老百姓可以用來切菜 ...
2016-05-11數(shù)據(jù)分析師會被機器學習和算法取代么? 《疑犯追蹤》里的那個“機器”,主要工作就是分析人的行為,然后找出一些“目標人員”,再由業(yè)務(wù)人員去接觸。看上去,這個機器完全是代替了數(shù)據(jù)分析師的工作啊。 拋開 ...
2016-05-11你還原一個純粹地道的「數(shù)據(jù)分析崗」 為你還原一個純粹地道的「數(shù)據(jù)分析崗」,你想要了解的一切都在這里!只要是在科技創(chuàng)新領(lǐng)域的公司,紛紛都掛出來了急招“數(shù)據(jù)分析師”的牌子。但是很多人對它的概念并不了解 ...
2016-05-11數(shù)據(jù)科學家&數(shù)據(jù)工程師與數(shù)據(jù)分析師的不同細分職能 與其他一些相關(guān)工程職位一樣,數(shù)據(jù)科學家的影響力與互聯(lián)網(wǎng)同進同退。數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)科學家攜手共同完成這幅“大數(shù)據(jù)時代”巨作。他們共同努力 ...
2016-05-11數(shù)據(jù)分析一定要避免辛普森悖論 辛普森悖論是一種統(tǒng)計現(xiàn)象,實驗群體由具有不同統(tǒng)計特性的子群體組成,觀察到的現(xiàn)象是總體水平可能與單個子群體的水平不相關(guān)。換句話說,辛普森悖論是在一個數(shù)據(jù)集中的變量被分組 ...
2016-05-11大數(shù)據(jù)建模實操案例分析:商業(yè)建模需要做到三點 在大數(shù)據(jù)的時代,企業(yè)和消費者的接觸點變得越來越多,企業(yè)要實現(xiàn)它的業(yè)務(wù)需求,首先要從接觸點上采集消費者的數(shù)據(jù),然后去進行分析和挖掘,以滿足不同業(yè)務(wù)部門的 ...
2016-05-11拓撲數(shù)據(jù)分析與機器學習的相互促進 拓撲數(shù)據(jù)分析(TDA)和機器學習(ML)的區(qū)別與聯(lián)系讓不熟悉TDA的人撲朔迷離,本文通過兩個定義,解釋了TDA和ML的不同,以及TDA和ML如何相互促進,為何會相互促進,并通過一個 ...
2016-05-11數(shù)據(jù)挖掘分類、聚類算法學習摘要 一、有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘 1.1 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念與定義 數(shù)據(jù)挖掘有廣義和狹義之分。廣義的數(shù)據(jù)挖掘,指從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的、內(nèi)在的和有用的知識或信息的過程。狹義的數(shù)據(jù)挖掘, ...
2016-05-10SQL 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。 ...
2025-09-18CDA 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 ...
2025-09-18DSGE 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 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10