在運營中，為什么文本分析遠比數值型分析重要？一個實際案例，五點分析（下） 本文是《數據分析中，文本分析遠比數值型分析重要！》的下篇，以一個實際案例來聊聊文本分析在實際運營中如何落地。行為脈絡如下： ...
2016-09-27
數據分析中，文本分析遠比數值型分析重要 本文從業務的角度來談談基于大數據的文本分析及其在商業場景中的應用，后面會附上一些實例及開放的工具，力求讓理論落地，服務于實踐。本文是《數據分析中，文本分析遠 ...
2016-09-27運營要關注數據？不，重在分析！ 我希望當所有人在討論數據分析這件事情的時候，所關注的不僅僅是核心KPI指標與輔助指標之間的關聯。而更應該考慮，數據背后的價值和展現出來的問題與機遇。這才是數據分析的初 ...
2016-09-27數據缺失值的4種處理方法 一、缺失值產生的原因 缺失值的產生的原因多種多樣，主要分為機械原因和人為原因。機械原因是由于機械原因導致的數據收集或保存的失敗造成的數據缺失，比如數據存儲的失敗，存儲器 ...
2016-09-27
數據科學家在大數據分析中的作用 大數據科學家的工作從企業的業務問題開始，下一個步驟是創建分析計劃，即一些企業稱之為“數據分析計劃?！碑斎?，你需要考慮到數據科學家的不同專業背景，如有數學界、軟件工程 ...
2016-09-27
成為一位卓越數據科學家必須要具備四大特征 對于那些希望在大數據時代掘金的公司來說，成功的關鍵是找到數據科學家， 并圍繞數據科學家搭建團隊。如今優秀的數據科學家一將難求， 而卓越的數據科學家更是燦若晨 ...
2016-09-26數據挖掘在電子商務客戶關系中的應用 一、引言 隨著因特網的出現，電子商務大潮正在全球范圍內急速改變傳統的商業模式，傳統企業管理的著眼點往往在后臺，ERP系統幫助他們實現了這種內部商業流程的自動 ...
2016-09-26數據挖掘絕不能犯這11大錯誤 1. 缺乏數據（Lack Data） 對于分類問題或預估問題來說，常常缺乏準確標注的案例。 例如： 欺詐偵測（Fraud Detection）：在上百萬的交易中，可能只有屈指可數的欺詐交易 ...
2016-09-26
數據分析模塊建立五步走 必須采取有效的項目管理流程，以創造一個成功的大數據分析程序是十分重要的，也不能過分的夸大。以下的五點建議，可供企業參考借鑒，以幫助企業確保順利實現部署： 首先，決定要收集 ...
2016-09-26
運用數據挖掘進行客戶關系管理絡 在當今市場上，商業的成功離不開有效的客戶關系管理(Customer Relationship Management，CRM)?？蛻絷P系管理的本質是更有效地進行競爭?？蛻絷P系管理的目標是縮減銷售周期和銷 ...
2016-09-26
【觀點見解】解讀大數據的5個誤區 大數據并不會給你帶來大麻煩，事實上，大數據能夠幫助你盡量減少業務問題，還能幫助你作出戰略性決策。但如果不搞清楚對大數據的一些誤區，也可能會給你帶來不必要的麻煩。下 ...
2016-09-26
基本描述數據匯總的圖形顯示 除了在大部分統計或圖形數據表示軟件包中使用的條形圖、餅圖和線圖之外，還有一些常用的圖用于顯示數據匯總和分布，包括直方圖、分位數圖、q-q圖、散布圖和局部回歸（loess）曲線。 ...
2016-09-25
描述性數據匯總 對于成功的數據預處理，獲得數據的總體印象是至關重要的。描述性數據匯總技術可以用來識別數據的典型性質，突顯哪些數據值應當視為噪聲或離群點。因此，在討論具體的數據預處理之前，我們首先介 ...
2016-09-25
數據挖掘領域的主要研究內容 數據挖掘(data mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。 與數據挖掘相近的同義 ...
2016-09-25
列舉數據挖掘領域的十大挑戰問題 數據挖掘（Data Mining，DM）又稱數據庫中的知識發現（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和數據庫領域研究的熱點問題，所謂數據挖掘是指從數據庫的大量數 ...
2016-09-25
實施數據挖掘項目考慮的問題 問題一 談到數據挖掘應從以下三方面加以考慮，一是用數據挖掘解決什么樣的商業問題，二是為進行數據挖掘所做的數據準備，三是數據挖掘的各種分析算法。 數據挖掘的分析算法主要 ...
2016-09-25數據挖掘研究的機遇及挑戰 隨著計算機的大量應用和數據量的急速增長，數據挖掘發揮著越來越重要的作用．數據挖掘經過近二十年的 發展．取得了很大的突破，包括了數據庫技術、人工智能技術、數理統計、可視化技 ...
2016-09-25五大觀點解析數據分析 1.數據是有立場的，立場決定解讀 數據對于業務來講，是KPI的衡量標桿，也是行動指南。但一旦涉及到立場和方向性的東西，必然有利益觸發點的問題。比如同樣的一次活動的網站轉化率是1.2 ...
2016-09-24
如何做好數據分析 在這里，我將題主的“快速”理解為如何在最短的時間內高效率的成為數據分析師。我想這才是題主的初衷吧！ 首先，成為任何一個技術型工作的從業者最需要的就是掌握相關的專業技能，因此也 ...
2016-09-24
寫好一份數據分析報告十要點 先說說寫一份好的數據分析報告的重要性，很簡單，因為分析報告的輸出是是你整個分析過程的成果，是評定一個產品、一個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，既然這么重 ...
2016-09-242025 年，數據如同數字時代的 DNA，編碼著人類社會的未來圖景，驅動著商業時代的運轉。從全球互聯網用戶每天產生的2.5億TB數據， ...
2025-05-27CDA數據分析師證書考試體系（更新于2025年05月22日）
2025-05-26解碼數據基因：從數字敏感度到邏輯思維 每當看到超市貨架上商品的排列變化，你是否會聯想到背后的銷售數據波動？三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中，我們將探討 AI 為何能夠加速數據分析、如何在每個步驟中實現數據分析自動化以及使用哪些工具。 數據分析中的AI是什么 ...
2025-05-20當數據遇見人生：我的第一個分析項目 記得三年前接手第一個數據分析項目時，我面對Excel里密密麻麻的銷售數據手足無措。那些跳動 ...
2025-05-20在數字化運營的時代，企業每天都在產生海量數據：用戶點擊行為、商品銷售記錄、廣告投放反饋…… 這些數據就像散落的拼圖，而相 ...
2025-05-19在當今數字化營銷時代，小紅書作為國內領先的社交電商平臺，其銷售數據蘊含著巨大的商業價值。通過對小紅書銷售數據的深入分析， ...
2025-05-16Excel作為最常用的數據分析工具，有沒有什么工具可以幫助我們快速地使用excel表格，只要輕松幾步甚至輸入幾項指令就能搞定呢？ ...
2025-05-15數據，如同無形的燃料，驅動著現代社會的運轉。從全球互聯網用戶每天產生的2.5億TB數據，到制造業的傳感器、金融交易 ...
2025-05-15大數據是什么_數據分析師培訓 其實，現在的大數據指的并不僅僅是海量數據，更準確而言是對大數據分析的方法。傳統的數 ...
2025-05-14CDA持證人簡介： 萬木，CDA L1持證人，某電商中廠BI工程師 ，5年數據經驗1年BI內訓師，高級數據分析師，擁有豐富的行業經驗。 ...
2025-05-13CDA持證人簡介： 王明月 ，CDA 數據分析師二級持證人，2年數據產品工作經驗，管理學博士在讀。 學習入口：https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持證人簡介： 楊貞璽 ，CDA一級持證人，鄭州大學情報學碩士研究生，某上市公司數據分析師。 學習入口：https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持證人簡介 程靖 CDA會員大咖，暢銷書《小白學產品》作者，13年頂級互聯網公司產品經理相關經驗，曾在百度、美團、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做數據分析的小伙伴，都接到過一些高階的數據分析需求，實現的過程需要用到一些數據獲取，數據清洗轉換，建模方法等，這 ...
2025-05-06以下的文章內容來源于劉靜老師的專欄，如果您想閱讀專欄《10大業務分析模型突破業務瓶頸》，點擊下方鏈接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持證人簡介： 邱立峰 CDA 數據分析師二級持證人，數字化轉型專家，數據治理專家，高級數據分析師，擁有豐富的行業經驗。 ...
2025-04-29CDA持證人簡介： 程靖 CDA會員大咖，暢銷書《小白學產品》作者，13年頂級互聯網公司產品經理相關經驗，曾在百度,美團,阿里等 ...
2025-04-28CDA持證人簡介： 居瑜 ，CDA一級持證人國企財務經理，13年財務管理運營經驗，在數據分析就業和實踐經驗方面有著豐富的積累和經 ...
2025-04-27數據分析在當今信息時代發揮著重要作用。單因素方差分析（One-Way ANOVA）是一種關鍵的統計方法，用于比較三個或更多獨立樣本組 ...
2025-04-25
