工業大數據分析的誤區與建議 作為數據價值變現的核心技術手段之一，大數據分析的作用被廣泛宣傳甚至神化。對于工業大數據分析，產業界存在有不少困惑。是否把商業大數據分析照搬過來就是就足夠了？只要有了海 ...
2016-09-11
SAS中數據集的合并 數據集的合并分為兩種情形：第一種是縱向合并，即把具有相同變量的數據集合并起來；另一種是橫向合并，把記錄數目相同的數據集合并起來。 1 縱向合并 縱向合并的方法很簡單，就是使 ...
2016-09-10SPSS的Frequencies過程 第一、選擇Statistics 第一組： Percentile Value（百分位數組） Quartiles：四分位數 Cut points for equal groups：將數據平分為所設定的相等等分，本例輸入6 ...
2016-09-10數據挖掘技術在信用卡業務中的應用案例分享 信用卡業務具有透支筆數巨大、單筆金額小的特點，這使得數據挖掘技術在信用卡業務中的應用成為必然。國外信用卡發卡機構已經廣泛應用數據挖掘技術促進信用卡業務的發 ...
2016-09-10
數據挖掘過程中：數據預處理 在數據分析之前，我們通常需要先將數據標準化（normalization），利用標準化后的數據進行數據分析。數據標準化也就是統計數據的指數化。數據標準化處理主要包括數據同趨化處 ...
2016-09-10
零售業中常見數據分析 財務分析： 1）分析企業的財務狀況，了解企業資產的流動性、現金流量、負債水平及企業償還長短期債務的能力，從而評價企業的財務狀況和風險。 2）分析企業的資產管理水平，了解企業 ...
2016-09-10幾種常見的缺失數據插補方法 （一）個案剔除法(Listwise Deletion) 最常見、最簡單的處理缺失數據的方法是用個案剔除法(listwise deletion)，也是很多統計軟件（如SPSS和SAS）默認的缺失值處理方法。在這 ...
2016-09-10數據挖掘過程中:數據預處理 在數據分析之前，我們通常需要先將數據標準化（normalization），利用標準化后的數據進行數據分析。數據標準化也就是統計數據的指數化。數據標準化處理主要包括數據同趨化處理 ...
2016-09-09數據挖掘系統的分類 數據挖掘是一個交叉學科領域，受多個學科影響，包括數據庫系統、統計學、機器學習、可視化和信息科學。此外，依賴于所用的數據挖掘方法，可以使用其他學科的技術，如神經網絡、模糊和/或粗 ...
2016-09-09
數據挖掘算法之關聯規則挖掘(一)apriori算法 關聯規則挖掘算法在生活中的應用處處可見，幾乎在各個電子商務網站上都可以看到其應用 舉個簡單的例子 如當當網，在你瀏覽一本書的時候，可以在頁面中看到一 ...
2016-09-09
SPSS數據錄入對格式的要求 數據準備是開始數據分析的第一步，不過很多初學者就卡在這個問題上。錄入的數據不符合SPSS對數據格式的要求，導致無法正確進行后續的一系列分析過程。 首先來看一下SPSS的數據存 ...
2016-09-09
SPSS輸出的結果都要寫到文章中嗎 經常有人問到，SPSS輸出的結果都要寫到文章中嗎？文章中應該寫什么呢？比如，均值、中位數、眾數、標準差、百分位數、最小值、最大值等等，都要出現在文章中嗎？洋洋灑灑那么多 ...
2016-09-09
統計學和數據挖掘關系 1． 簡介 統計學和數據挖掘有著共同的目標：發現數據中的結構。事實上，由于它們的目標相似，一些人（尤其是統計學家）認為數據挖掘是統計學的分支。這是一個不切合實際的看法。因為數 ...
2016-09-08
一個資深數據人對數據挖掘解讀 在銀行做了兩年的數據分析和挖掘工作，較少接觸互聯網的應用場景，因此，一直都在思考一個問題，“互聯網和金融，在數據挖掘上，究竟存在什么樣的區別”。在對這個問題的摸索和理 ...
2016-09-08大數據挖掘中易犯的11大錯誤 0.缺乏數據(LackData) 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(FraudDetection)：在上百萬的交易中，可能只有屈指可數的欺詐交易，還有很 ...
2016-09-08
數據科學家、數據工程師、數據分析師，如何區分這三個大數據熱門職業 隨著大數據的愈演愈熱，相關大數據的職業也成為熱門，給人才發展帶來帶來了很多機會。數據科學家、數據工程師、數據分析師已經成為大數據行 ...
2016-09-08App數據分析的目的及運營該關注那些數據 有很多朋友說不知道數據運營該從哪里入手，該怎么運用統計平臺的那些功能？產品初期應該關注哪些數據指標，怎樣通過數據來準確定位產品問題并指導產品優化。 首先， ...
2016-09-08大數據分析的五個基本方面 1. Analytic Visualizations（可視化分析） 不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結 ...
2016-09-08有效數據分析的10個途徑，讓你更了解用戶體驗、行為及需求 收集和分析正確的數據、切實的理解用戶體驗及用戶行為已成為當務之急，下面將分享10個大數據的使用方法，可以幫助機構從用戶交互中獲得見解、提高用戶 ...
2016-09-07
數據建模那點事兒 今天要說內容是建模。為啥我作為一個數學能力并不強的人要在這獻丑講建模的事呢？其實我的目的很簡單，就是為了告訴大家一個事實：數據分析中的建模，并沒有想象中那么高深莫測，人人都有機會 ...
2016-09-072025 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
