
SPSS應(yīng)用—時(shí)間序列分析
預(yù)測(cè):是對(duì)尚未發(fā)生或目前還不明確的事物進(jìn)行預(yù)先的估計(jì)和推測(cè),是在現(xiàn)時(shí)對(duì)事物將要發(fā)生的結(jié)果進(jìn)行探討和研究,簡(jiǎn)單地說(shuō)就是指從已知事件測(cè)定未知事件。
為什么要預(yù)測(cè)呢,因?yàn)轭A(yù)測(cè)可以幫助了解事物發(fā)展的未來(lái)狀況后,人們可以在目前為它的到來(lái)做好準(zhǔn)備,通過(guò)預(yù)測(cè)可以了解目前的決策所可能帶來(lái)的后果,并通過(guò)對(duì)后果的分析來(lái)確定目前的決策,力爭(zhēng)使目前的決策獲得最佳的未來(lái)結(jié)果。
我們進(jìn)行預(yù)測(cè)的總的原則是:認(rèn)識(shí)事物的發(fā)展變化規(guī)律,利用規(guī)律的必然性,是進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè)所應(yīng)遵循的總的原則。
這個(gè)總原則實(shí)際上就是事物發(fā)展的
1-“慣性”原則——事物變化發(fā)展的延續(xù)性;
2-“類推”原則——事物發(fā)展的類似性;
3-“相關(guān)”原則——事物的變化發(fā)展是相互聯(lián)系的;
4-“概率”原則——事物發(fā)展的推斷預(yù)測(cè)結(jié)果能以較大概率出現(xiàn),則結(jié)果成立、可用;
時(shí)間序列預(yù)測(cè)主要包括三種基本方法:
1-內(nèi)生時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù);2-外生時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù);3-主觀時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù);
當(dāng)然今天我們主要討論內(nèi)生時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)——也就是只關(guān)注時(shí)間序列的下的預(yù)測(cè)問(wèn)題!
從數(shù)據(jù)分析的角度來(lái)考慮,我們需要研究:
序列是否在固定水平上下變動(dòng)?
此水平是否也在變動(dòng)?
是否有某種上升或下降的趨勢(shì)呢?
是否存在有季節(jié)性的模式?
是否季節(jié)性的模式也在變更呢?
是否存在周期性規(guī)律和模式?時(shí)間序列有一明顯的特性就是記憶性(memory),記憶性系指時(shí)間數(shù)列中的任一觀測(cè)值的表現(xiàn)皆受到過(guò)去觀測(cè)值影響。
時(shí)間序列主要考慮的因素是:
長(zhǎng)期趨勢(shì)(Long-term trend)
博易智訊的馬博士剛剛把這個(gè)產(chǎn)品測(cè)試版給我,還是中文版,先睹為快吧!
我們通過(guò)案例來(lái)說(shuō)明:(本案例并不想細(xì)致解釋預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)的假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題,1-太復(fù)雜、2-相信軟件)
假設(shè)我們拿到一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)集:某男裝生產(chǎn)線銷售額。一個(gè)產(chǎn)品分類銷售公司會(huì)根據(jù)過(guò)去 10 年的銷售數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)其男裝生產(chǎn)線的月銷售情況。
現(xiàn)在我們得到了10年120個(gè)歷史銷售數(shù)據(jù),理論上講,歷史數(shù)據(jù)越多預(yù)測(cè)越穩(wěn)定,一般也要24個(gè)歷史數(shù)據(jù)才行!
大家看到,原則上講數(shù)據(jù)中沒(méi)有時(shí)間變量,實(shí)際上也不需要時(shí)間變量,但你必須知道時(shí)間的起點(diǎn)和時(shí)間間隔。
當(dāng)我們現(xiàn)在預(yù)測(cè)方法創(chuàng)建模型時(shí),記?。阂欢ㄒ榷x數(shù)據(jù)的時(shí)間序列和標(biāo)記!
這時(shí)候你要決定你的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的開(kāi)始時(shí)間,時(shí)間間隔,周期!在我們這個(gè)案例中,你要決定季度是否是你考 慮周期性或季節(jié)性的影響因素,軟件能夠偵測(cè)到你的數(shù)據(jù)的季節(jié)性變化因子。
定義了時(shí)間序列的時(shí)間標(biāo)記后,數(shù)據(jù)集自動(dòng)生成四個(gè)新的變量:YEAR、QUARTER、MONTH和DATE(時(shí)間標(biāo)簽)。
接下來(lái):為了幫我們找到適當(dāng)?shù)哪P?,最好先繪制時(shí)間序列。時(shí)間序列的可視化檢查通常可以很好地指導(dǎo)并幫助我們進(jìn)行選擇。另外,我們需要弄清以下幾點(diǎn):
此序列是否存在整體趨勢(shì)?如果是,趨勢(shì)是顯示持續(xù)存在還是顯示將隨時(shí)間而消逝?
? 此序列是否顯示季節(jié)變化?如果是,那么這種季節(jié)的波動(dòng)是隨時(shí)間而加劇還是持續(xù)穩(wěn)定存在?
這時(shí)候我們就可以看到時(shí)間序列圖了!
我們看到:此序列顯示整體上升趨勢(shì),即序列值隨時(shí)間而增加。上升趨勢(shì)似乎將持續(xù),即為線性趨勢(shì)。此序列還有一個(gè)明顯的季節(jié)特征,即年度高點(diǎn)在十二月。季節(jié)變化顯示隨上升序列而增長(zhǎng)的趨勢(shì),表明是乘法季節(jié)模型而不是加法季節(jié)模型。
此時(shí),我們對(duì)時(shí)間序列的特征有了大致的了解,便可以開(kāi)始嘗試構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的建立是一個(gè)不斷嘗試和選擇的過(guò)程。
PASW Statistics提供了三大類預(yù)測(cè)方法:1-專家建模器,2-指數(shù)平滑法,3-ARIMA
指數(shù)平滑法
指數(shù)平滑法有助于預(yù)測(cè)存在趨勢(shì)和/或季節(jié)的序列,此處數(shù)據(jù)同時(shí)體現(xiàn)上述兩種特征。創(chuàng)建最適當(dāng)?shù)?a href='/map/zhishupinghuamoxing/' style='color:#000;font-size:inherit;'>指數(shù)平滑模型包括確定模型類型(此模型是否需要包含趨勢(shì)和/或季節(jié)),然后獲取最適合選定模型的參數(shù)。
1-簡(jiǎn)單模型預(yù)測(cè)(即無(wú)趨勢(shì)也無(wú)季節(jié))
首 先我們采用最為簡(jiǎn)單的建模方法,就是簡(jiǎn)單模型,這里我們不斷嘗試的目的是讓大家熟悉各種預(yù)測(cè)模型,了解模型在什么時(shí)候不適合數(shù)據(jù),這是成功構(gòu)建模型的基本 技巧。我們先不討論模型的檢驗(yàn),只是直觀的看一下預(yù)測(cè)模型的擬合情況,最后我們確定了預(yù)測(cè)模型后我們?cè)儆懻摍z驗(yàn)和預(yù)測(cè)值。
從圖中我們看到,雖然簡(jiǎn)單模型確實(shí)顯示了漸進(jìn)的上升趨勢(shì),但并不是我們期望的結(jié)果,既沒(méi)有考慮季節(jié)性變化,也沒(méi)有周期性呈現(xiàn),直觀的講基本上與線性預(yù)測(cè)沒(méi)有差異。所以我們拒絕此模型。
2-Holt線性趨勢(shì)預(yù)測(cè)
Holt線性指數(shù)平滑法,一般選擇:針對(duì)等級(jí)的平滑系數(shù)lapha=0.1,針對(duì)趨勢(shì)的平滑系數(shù)gamma=0.2;
從上面的擬合情況看,Holt預(yù)測(cè)模型更平滑了,也就是說(shuō)Holt模型比簡(jiǎn)單模型顯現(xiàn)了更強(qiáng)的平滑趨勢(shì),但未考慮季節(jié)因素,還是不理想,所以還應(yīng)放棄此模型。
3-簡(jiǎn)單季節(jié)性模型
當(dāng)我們考慮了季節(jié)性變化后,簡(jiǎn)單季節(jié)性預(yù)測(cè)模型基本上較好的擬合了數(shù)據(jù)的大趨勢(shì),也就是考慮了趨勢(shì)和季節(jié)。
4-Winters相乘法預(yù)測(cè)模型
我們?cè)俅芜x擇Winters預(yù)測(cè)模型,實(shí)際上這時(shí)候非統(tǒng)計(jì)專業(yè)人士其實(shí)已經(jīng)可以不用考慮Winters模型的原理了,因?yàn)閷?duì)于大部分經(jīng)營(yíng)分析人員,如果期望把每一個(gè)預(yù)測(cè)方式的細(xì)節(jié)都搞清楚,并不容易,也容易陷入數(shù)量層面的糾葛中,我們只要相信軟件算法就可以了。
此時(shí),在數(shù)據(jù)集的時(shí)間跨度為10年,并且包含 10 個(gè)季節(jié)峰值(出現(xiàn)在每年十二月份)中,簡(jiǎn)單季節(jié)模型和Winters模型都撲捉到了這10個(gè)峰值與實(shí)際數(shù)據(jù)中的10個(gè)年度峰值完全匹配的預(yù)測(cè)結(jié)果。此時(shí),我們基本上可以得到了一個(gè)比較滿意的預(yù)測(cè)結(jié)果。
此時(shí)也說(shuō)明,無(wú)論采用指數(shù)平滑的什么模型,只要考慮了季節(jié)因素,都可以得到較好結(jié)果,不同的季節(jié)性指數(shù)平滑方法只是細(xì)微差異了。
但是,我們仔細(xì)看預(yù)測(cè)值和擬合值,還是有一些上升和下降的趨勢(shì)和結(jié)構(gòu)沒(méi)有撲捉到。預(yù)測(cè)還有改進(jìn)的需求!
5-ARIMA預(yù)測(cè)模型
ARIMA 模型是自回歸AR和移動(dòng)平均MA加上差分考慮,但ARIMA模型就比較復(fù)雜了,對(duì)大部分經(jīng)營(yíng)分析人員來(lái)講,要搞清楚原理和方程公式,太困難了!期望搞清楚 的人必須學(xué)過(guò)隨機(jī)過(guò)程,什么平穩(wěn)過(guò)程、白噪聲等,大部分人頭都大了,現(xiàn)在有了軟件就不問(wèn)為什么了,只要知道什么數(shù)據(jù)In,什么結(jié)果Out,就可以了。
我們采用專家建模器,但指定僅限ARIMA模型,并考慮季節(jié)性因素。
此時(shí),我們看到模型擬合并相比較簡(jiǎn)單季節(jié)性和Winters模型沒(méi)有太大的優(yōu)勢(shì),結(jié)果可接受,但是大家注意到?jīng)]有,實(shí)際上我們一直沒(méi)有考慮自變量的進(jìn)入問(wèn)題,假如我們有其它變量可能會(huì)影響到男裝銷售收入,情況又會(huì)發(fā)生什么變化呢?
本想早點(diǎn)完成這個(gè)時(shí)間序列的主題,但最近一直非常多的事情,又耽擱了這么長(zhǎng)時(shí)間。朋友們問(wèn)的問(wèn)題沒(méi)有收尾總是不好,抓緊時(shí)間完成吧。
因?yàn)?,后天要參加中?guó)電信集團(tuán)的一個(gè)EDA論壇,要仔細(xì)準(zhǔn)備發(fā)言稿!在交流的過(guò)程中,發(fā)現(xiàn)大家都對(duì)預(yù)測(cè)問(wèn)題非常關(guān)注,尤其是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,有時(shí)候分類問(wèn)題 與預(yù)測(cè)問(wèn)題在表達(dá)上區(qū)分不開(kāi),有時(shí)候分類就是預(yù)測(cè),比如通過(guò)判別分析、C5.0規(guī)則或Logistics回歸進(jìn)行監(jiān)督類建模,得到的結(jié)論說(shuō)該客戶是什么類 別等級(jí),似乎也可以說(shuō)是預(yù)測(cè);當(dāng)然,如果能夠預(yù)測(cè)該消費(fèi)者什么時(shí)候流失,也就是進(jìn)行了分類;這樣說(shuō)吧,其實(shí)有時(shí)候并不需要嚴(yán)格區(qū)分分類和預(yù)測(cè),關(guān)鍵是時(shí)間 點(diǎn)。從這也可以看出,預(yù)測(cè)問(wèn)題內(nèi)涵和外延是非常寬泛的,但研究者心中要有數(shù),這決定了你得到的結(jié)果該如何應(yīng)用。
前面的博文提到,如果我們考慮時(shí)間序列預(yù)測(cè)包含有預(yù)測(cè)和干擾變量如何解決的問(wèn)題。
從方法角度講,過(guò)去沒(méi)有統(tǒng)計(jì)分析軟件要完成預(yù)測(cè)可以說(shuō)是困難的,現(xiàn)在有了軟件工具就方便多了。
從技術(shù)角度講:
預(yù)測(cè)模型如果能夠排除因?yàn)楫惓T蛟斐傻臅r(shí)間點(diǎn)事件和時(shí)間段時(shí)間,就好了。例如某天停電沒(méi)有開(kāi)業(yè),或者某一段時(shí)間比如發(fā)生甲型H1NI一周沒(méi)有營(yíng)業(yè)收入,這些事件必須能夠告訴模型未來(lái)不會(huì)再發(fā)生了;
當(dāng)然,我們也要把未來(lái)會(huì)重復(fù)發(fā)生的干擾因素納入模型,例如:我們學(xué)校某天要開(kāi)運(yùn)動(dòng)會(huì),小賣部的可樂(lè)銷量一定提高,或者我們學(xué)校7-8月份放暑假,銷量一定減少,像這樣的時(shí)間點(diǎn)和時(shí)間段事件未來(lái)會(huì)重復(fù)出現(xiàn),我們?nèi)绻軌蚋嬖V模型,那么預(yù)測(cè)會(huì)更準(zhǔn)確。
當(dāng)然如果我們建立的模型能夠預(yù)測(cè)未來(lái),并能夠?qū)⑽磥?lái)可預(yù)見(jiàn)的事件,包括時(shí)間點(diǎn)和時(shí)間段干擾納入預(yù)測(cè)是非常好的事情啦!
甚至,我們應(yīng)該能夠把預(yù)測(cè)模型中的,預(yù)測(cè)未來(lái)周期內(nèi)的不可預(yù)見(jiàn)的時(shí)間點(diǎn)和時(shí)間段隨時(shí)干預(yù)預(yù)測(cè)結(jié)果,這就需要考慮如何將預(yù)測(cè)模型導(dǎo)入生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)了。
下面的數(shù)據(jù)延續(xù)前兩篇的案例,只是增加了自變量,(因?yàn)槭诸^這個(gè)案例沒(méi)有干預(yù)因素變量)
在我們?cè)黾恿?個(gè)自變量后,采用預(yù)測(cè)建模方法,選擇專家建模器,但限制只在ARIMA模型中選擇。
確定后,得到分析結(jié)果,我們現(xiàn)在來(lái)看一下與原來(lái)的模型有什么不同。
從預(yù)測(cè)值看,比前一模型有了改進(jìn),至少這時(shí)候的模型捕捉了歷史數(shù)據(jù)中的下降峰值,這可以認(rèn)為是當(dāng)前比較適合的擬合值了。
如果我們觀察預(yù)測(cè)結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)模型選擇了兩個(gè)預(yù)測(cè)變量。注意:使用專家建模器時(shí),只有在自變量與因變量之間具有統(tǒng)計(jì)顯著性關(guān)系時(shí)才會(huì)包括自變量。如果選 擇ARIMA模型,“變量”選項(xiàng)卡上指定的所有自變量(預(yù)測(cè)變量)都包括在該模型中,這點(diǎn)與使用專家建模器相反;
當(dāng)確定了最終選擇的預(yù)測(cè)模型和方法后,我們就可以預(yù)測(cè)未來(lái)了,當(dāng)然你要指定預(yù)測(cè)未來(lái)的時(shí)間點(diǎn),這里我們時(shí)間包括年、季度和月份;假定我們預(yù)測(cè)未來(lái)半年的銷售收入。
我們分別設(shè)定:預(yù)測(cè)值輸出,95%置信度的上下限。注意:SPSS中文環(huán)境有個(gè)小Bug,必須改一下名字!
在選項(xiàng)中,選擇你的預(yù)測(cè)時(shí)間,預(yù)測(cè)期將根據(jù)你事先定義的數(shù)據(jù)時(shí)間格式填寫。(后面的模型為了讓大家看清楚,實(shí)際上我預(yù)測(cè)了一年的數(shù)據(jù),也就是2010年的4個(gè)季度的12個(gè)月)。
自變量的選擇問(wèn)題,在預(yù)測(cè)未來(lái)半年的銷售收入中,ARIMA模型可以把其它預(yù)測(cè)變量納入考慮,但如何確定未來(lái)這些預(yù)測(cè)變量的值呢?
主要方法可以考慮:1)選擇最末期數(shù)據(jù);2)選擇近三期數(shù)據(jù)的平均;3)選擇近三期的移動(dòng)平均
這里我們選近三期移動(dòng)平均作為預(yù)測(cè)自變量數(shù)值。
上面就是預(yù)測(cè)結(jié)果!于此同時(shí),SPSS活動(dòng)數(shù)據(jù)集中也存儲(chǔ)了預(yù)測(cè)值!
最后,我們要解決時(shí)間序列預(yù)測(cè)的檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)問(wèn)題!說(shuō)實(shí)在話,我比較關(guān)注偏好商業(yè)應(yīng)用,就是看得見(jiàn)就做得到!從上面的分析,我們基本上就知道了哪種預(yù)測(cè)模型 更好,也就不去較真只有專業(yè)統(tǒng)計(jì)學(xué)者才關(guān)心的統(tǒng)計(jì)和檢驗(yàn)問(wèn)題,把這些交給統(tǒng)計(jì)專家或?qū)W術(shù)研究吧?。ㄈ绻闶菍憣W(xué)術(shù)論文,就必須強(qiáng)調(diào)這一點(diǎn)了!)
實(shí)際上我們可以通過(guò)軟件得到各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)圖表!
最后我們看一眼統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)指標(biāo)結(jié)果:
大家可以把我們前面做的結(jié)果進(jìn)行相互比較,或許你能夠看出哪些指標(biāo)更好,哪些指標(biāo)該如何評(píng)測(cè)了!
我看出來(lái)了,比如:Sig值越大越好,平穩(wěn)得R方也是越大越好吧!
Sig.列給出了 Ljung-Box 統(tǒng)計(jì)量的顯著性值,該檢驗(yàn)是對(duì)模型中殘差錯(cuò)誤的隨機(jī)檢驗(yàn);表示指定的模型是否正確。顯著性值小于0.05 表示殘差誤差不是隨機(jī)的,則意味著所觀測(cè)的序列中存在模型無(wú)法解釋的結(jié)構(gòu)。
平穩(wěn)的R方:顯示固定的R平方值。此統(tǒng)計(jì)量是序列中由模型解釋的總變異所占比例的估計(jì)值。該值越高(最大值為 1.0),則模型擬合會(huì)越好。
檢查模型殘差的自相關(guān)函數(shù) (ACF) 和偏自相關(guān)函數(shù) (PACF) 的值比只查看擬合優(yōu)度統(tǒng)計(jì)量能更多地從量化角度來(lái)了解模型。合理指定的時(shí)間模型將捕獲所有非隨機(jī)的變異,其中包括季節(jié)性、趨勢(shì)、循環(huán)周期以及其他重要的因 素。如果是這種情況,則任何誤差都不會(huì)隨著時(shí)間的推移與其自身相關(guān)聯(lián)(自關(guān)聯(lián))。這兩個(gè)自相關(guān)函數(shù)中的顯著結(jié)構(gòu)都可以表明基礎(chǔ)模型不完整。 如果你一定要理解RMSE或者M(jìn)AE等統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量,只好找來(lái)教科書好好學(xué)習(xí)了!我想,等我要寫教科書的時(shí)候,一定會(huì)告訴大家如何檢驗(yàn)這些統(tǒng)計(jì)量,并給出各種計(jì)算公式!但我的學(xué)生或讀者大部分是文科或企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析人員,講這些東西他們都會(huì)跑了!
大家不要忘了,SPSS時(shí)間序列預(yù)測(cè)模塊還包含模型應(yīng)用,也就是可以把預(yù)測(cè)模型轉(zhuǎn)存為XML模型文件,以后預(yù)測(cè)的時(shí)候就可以不用原始數(shù)據(jù)了!
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2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時(shí)間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時(shí)間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國(guó)內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門控機(jī)制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開(kāi)啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03