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怎樣才能將數(shù)據(jù)拆分成多個單元格？: 2023-10-13; 在數(shù)據(jù)處理和電子表格應(yīng)用程序中，將數(shù)據(jù)拆分成多個單元格是一項常見的任務(wù)。這種操作可以幫助我們更好地組織和解析數(shù)據(jù)，使其更易讀和易于分析。下面將介紹幾種方法來實現(xiàn)這個目標(biāo)。使用文本函數(shù) 在許多電子表格 ...

CDA 數(shù)據(jù)分析師：以六大分析方法構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的核心能力: 2025-09-05; CDA 數(shù)據(jù)分析師：以六大分析方法構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的核心能力在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策成為企業(yè)共識的當(dāng)下，CDA（Certified Data Analyst）數(shù)據(jù)分析師不僅是 “數(shù)據(jù)搬運工”，更是 “業(yè)務(wù)問題解決者”。其核心競爭力的關(guān)鍵，在 ...

【CDA干貨】SQL 日期截?。簭幕A(chǔ)方法到業(yè)務(wù)實戰(zhàn)的全維度解析: 2025-09-04; SQL 日期截取：從基礎(chǔ)方法到業(yè)務(wù)實戰(zhàn)的全維度解析在數(shù)據(jù)處理與業(yè)務(wù)分析中，日期數(shù)據(jù)是連接 “業(yè)務(wù)行為” 與 “時間維度” 的核心紐帶 —— 無論是統(tǒng)計月度銷售額、篩選季度活躍用戶，還是清洗格式混亂的時間戳，都 ...

【CDA干貨】解析 loss.backward ()：深度學(xué)習(xí)中梯度匯總與同步的自動觸發(fā)核心: 2025-09-02; 解析 loss.backward ()：深度學(xué)習(xí)中梯度匯總與同步的自動觸發(fā)核心在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程中，loss.backward()是連接 “前向計算” 與 “參數(shù)更新” 的關(guān)鍵橋梁。它不僅負責(zé)觸發(fā)梯度的反向傳播計算，在分布式訓(xùn)練場 ...

【CDA干貨】數(shù)據(jù)清洗工具全景指南：從入門到進階的實操路徑: 2025-08-29; 數(shù)據(jù)清洗工具全景指南：從入門到進階的實操路徑在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的鏈條中，“數(shù)據(jù)清洗” 是決定后續(xù)分析與建模有效性的 “第一道關(guān)卡”—— 據(jù) Gartner 統(tǒng)計，數(shù)據(jù)分析師約 60% 的時間消耗在清洗臟數(shù)據(jù)（如缺失值、異 ...

CDA 備考干貨：Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實戰(zhàn)技巧: 2025-07-08; CDA 備考干貨：Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認證考試中，Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心工具，貫穿 LevelⅠ 到 LevelⅢ 的全級別考核內(nèi)容。無論是基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)清洗、可視化，還 ...

企業(yè)名稱：億達信息招聘崗位：車型庫數(shù)據(jù)運營（數(shù)據(jù)分析崗位招聘信息）: 2025-05-19; 企業(yè)名稱：億達信息招聘崗位：車型庫數(shù)據(jù)運營薪酬待遇：10-15K 工作地址：北京朝陽區(qū)北辰·新空間職位描述： 1、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)維護更新（增、刪、改、查） - 差異、定制數(shù)據(jù)的更新，新能源OTA和 ...

如何使用機器學(xué)習(xí)進行分類和回歸預(yù)測？: 2024-03-21; 機器學(xué)習(xí)是一種利用統(tǒng)計學(xué)和計算機科學(xué)的方法，通過從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和關(guān)系來進行分類和回歸預(yù)測的技術(shù)。在本文中，我們將介紹使用機器學(xué)習(xí)進行分類和回歸預(yù)測的基本步驟和常見算法。分類和回歸是機器學(xué)習(xí)中兩個最 ...

如何利用機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測信用卡欺詐？: 2024-03-12; 隨著電子支付和在線購物的普及，信用卡欺詐成為一個嚴重的問題。傳統(tǒng)的欺詐檢測方法往往無法有效應(yīng)對不斷變化的欺詐手段。然而，借助機器學(xué)習(xí)算法，我們可以預(yù)測信用卡欺詐并采取相應(yīng)措施，以保護用戶的財務(wù)安全。 ...

大數(shù)據(jù)處理平臺如何提高數(shù)據(jù)處理效率？: 2024-02-23; 隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)處理已經(jīng)成為許多組織和企業(yè)日常運營不可或缺的一部分。為了更好地利用海量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)處理平臺扮演著重要的角色。那么，如何提高大數(shù)據(jù)處理平臺的數(shù)據(jù)處理效率呢？本文將從優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲 ...

怎么優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲和查詢效率？: 2023-07-14; 在當(dāng)今數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)成為企業(yè)和組織最重要的資產(chǎn)之一。然而，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長，數(shù)據(jù)存儲和查詢效率也變得至關(guān)重要。本文將介紹一些關(guān)鍵方法，幫助優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲和查詢效率，提升組織的數(shù)據(jù)管理能力。正文： ...

如何選擇合適的預(yù)測模型？: 2023-06-15; 預(yù)測模型是機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的重要組成部分，它們幫助我們了解數(shù)據(jù)背后的趨勢和模式，并為未來進行預(yù)測。選擇合適的預(yù)測模型可以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性，本文將介紹如何選擇合適的預(yù)測模型。確定 ...

python mysql插入大量數(shù)據(jù)如何優(yōu)化?: 2023-05-31; 在Python中使用MySQL插入大量數(shù)據(jù)時，可能會遇到性能問題。本文將介紹如何通過優(yōu)化代碼和數(shù)據(jù)庫設(shè)置來提高插入大量數(shù)據(jù)的性能。使用多值插入語句使用多值插入語句可以顯著提高插入大量數(shù)據(jù)的性能。例如，下面的 ...

mysql數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)量達到千萬后是不是一定要分表？: 2023-05-31; 隨著數(shù)據(jù)量不斷增加，MySQL 數(shù)據(jù)庫中的表會變得越來越大。對于千萬級別的數(shù)據(jù)量，這可能會導(dǎo)致查詢和更新變慢，甚至影響整個系統(tǒng)的性能。因此，在這種情況下，考慮使用分表技術(shù)是一個不錯的選擇。分表可以將大 ...

MySQL把主表拆分多個表后,如何解決查詢效率問題?: 2023-04-28; 在MySQL中，主表拆分成多個子表可以提高數(shù)據(jù)庫的可維護性和擴展性。但是，這種做法可能會導(dǎo)致查詢效率下降。因此，在使用這種技術(shù)時需要注意一些問題以確保查詢效率。一、索引的優(yōu)化在拆分主表后，可能需 ...

如何通俗地理解Hive的工作原理？: 2023-03-23; Hive是一個基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，可以讓用戶通過類SQL語言查詢和分析大規(guī)模的分布式數(shù)據(jù)集。下面將介紹Hive的工作原理及其通俗易懂的解釋。首先，我們需要了解Hadoop和MapReduce的概念。Hadoop是一個開源的分 ...

MapReduce和Spark的區(qū)別是什么？: 2023-03-23; MapReduce和Spark是兩個廣泛使用的分布式計算框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。雖然它們都可以在大數(shù)據(jù)集合上運行，但它們之間有一些關(guān)鍵區(qū)別。 MapReduce最初由Google開發(fā)，旨在通過分布式計算來處理大數(shù)據(jù)集。它將任務(wù)分 ...

網(wǎng)飛是如何利用大數(shù)據(jù)做出熱門電視劇的？: 2021-01-18; CDA數(shù)據(jù)分析師出品【導(dǎo)讀】收集更多的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致更好的決策嗎？像亞馬遜、谷歌和網(wǎng)飛這樣有競爭力、精通數(shù)據(jù)的公司已經(jīng)認識到，單靠數(shù)據(jù)分析并不總能產(chǎn)生最佳結(jié)果。在文中，數(shù)據(jù)科學(xué)家塞巴斯蒂安·韋尼克分 ...

大數(shù)據(jù)正在改變制造過程的三種方式: 2018-04-09; 大數(shù)據(jù)正在改變制造過程的三種方式如今，從電子商務(wù)和健康護理到金融科技和體育行業(yè)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用無處不在。官方的統(tǒng)計數(shù)據(jù)也反映了這一觀點：到2020年，全球大數(shù)據(jù)市場規(guī)模預(yù)計將超過570億美元。制造業(yè) ...

spss-數(shù)據(jù)抽取-拆分與合并: 2017-10-20; spss-數(shù)據(jù)抽取-拆分與合并數(shù)據(jù)抽取也成為數(shù)據(jù)拆分，是指保留、抽取原數(shù)據(jù)表中某些字段、記錄的部分信息，形成一個新字段、新紀(jì)錄。分為：字段拆分和隨機抽樣兩種方法。一：字段拆分如何提取“身份證號 ...

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