在实证研究中，层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量（如先引入人口统计学变量，再引入心理特质变量），观察模型R²的变化、F检验显著性及回归系数，判断新增变 ...
在实时数据分析、实时业务监控等场景中，“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实时监控交易风险时，传统“T+1”离线表已无法满足需求，SQL实时表应运而生。SQL实时表 ...
在数据量爆炸式增长的今天，企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结果反复推翻”的困境，核心原因在于缺乏统一的“基础范式”作为行动纲领。数据分析基础 ...
在主成分分析（PCA）、因子分析等降维方法中，“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— 有人误将载荷矩阵当作计算样本得分的依据，也有人将两者视为 “不同名称的同一矩阵” ...
大数据早已不是单纯的技术概念，而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据，零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金融企业的风险控制却呈现出截然不同的形态。其本质在于：大数据的价值落地，始终围绕行 ...
在数据驱动的时代，“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑，但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” 的表层。事实上，数据分析是一套包含 “定义、目标、流程、方法” 的完整体系，而CDA（ ...
金融统计不是单纯的 “数据计算”，而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估，到投资组合的收益波动分析，再到监管合规的数据报送，统计方法是金融机构控制风险、提升收益的核心 ...
这个问题很有实战价值，mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例，通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是：以 mtcars 数据集的 “每加仑里程（mpg）” 为因变量，“气缸数（cyl）、马力（hp） ...
在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量”，却说不清需要 “哪些用户数据、哪些销售数据”；技术部门收集了海量数据，却不知 ...
在大模型（如 Transformer、CNN、多层感知机）的结构设计中，“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少会导致 “欠拟合”（模型容量不足，无法捕捉复杂规律），个数过多则会引发 “过拟合” ...
形成购买决策的四个核心推动力的是：内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗”“别人怎么看”“买起来麻烦吗” 四个维度，层层递进影响消费决策，共同构成从需求 ...
在数字经济时代，“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而，多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集数据” 的浅层阶段，面临 “数据碎片化难整合、业务与数据脱节、转型效果难量化” 的核 ...
在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “隐性特征”—— 它们隐藏在数据关联、行为模式或语义背后，比如 “用户潜在消费偏好” ...
在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一致答案；对数据分析而言，同类查询需返回可复用结果；对代码生成而言，相似需求需输出 ...
在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安全法》等法规要求，又要避免过度防护阻碍数据价值挖掘（如 “因担心泄露而限制客户数 ...
在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 / 恶性）”，从 “客户流失预测（流失 / 留存）” 到 “图像分类（猫 / 狗 / 汽车）” ...
在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答：“这两个变量之间有关联吗？”“不同群体在某个特征上的分布有差异吗？”—— 而交叉频 ...
在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户是否流失并明确流失原因”“判断客户是否办理贷款并提炼审批规则”。这类问题需要模型 ...
在分类变量关联分析中（如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”），卡方检验 P 值与 OR 值（比值比，Odds Ratio）是两个高频但易混淆的指标：有人误将 “P 值小” 等同于 “关联强度大”，也有人忽略 P ...
CDA 数据分析师的核心价值，不在于复杂的模型公式，而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵”，唯有扎根行业痛点，用专业方法破解实际问题，才能彰显数据的真正力量。本文结合零售 ...
在当今的数据挖掘领域，深度学习技术已经成为了推动科技进步的关键力量。其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）作为两种核心的深度学习模型，在图像识别、自然语言处理等多个领域发挥了重要作用。尽管这两 ...
在快速发展的数字化时代，数据成为企业竞争力的关键。为了有效管理和利用这些数据，企业通常会依赖两种核心技术：业务数据库和数据仓库。虽然这两者在功能上互补，但它们在设计理念、应用场景和技术特点上有着根本的 ...
在企业数据仓库的设计中，多维数据模型是实现高效数据分析和报告的关键。这种模型通过模拟决策支持场景中的数据组织方式，让用户能够容易地理解数据，从而支持复杂的查询和数据挖掘工作 ...
数据现在可是非常宝贵的资源呢！数据分析作为一种用处广泛的重要技能，各行各业都用得上。那你知道都有哪些实战项目吗？本文给您介绍六个常见的案例：项目1：市场调研分析市场调研分析，就是为了了解市场 ...
前景非常好！世界经济论坛《2023年未来就业报告》显示，未来5年内增长最快的十大岗位包括了数据分析师和科学家、数字化转型专业人员。数据分析分两种：第一种技术流，即数据工程师，算法工程师等等，重点是算 ...
企业内部科技公司的挑战与机遇（一）以下文章来源于湘江数评 ，作者老杨当前在高度不确定的市场环境下企业数字化转型已进入一个两极分化的阶段，一方面头部企业由于数字化建设介入早、认知早、所体现的成果也早 ...
数据仓库是一个用于存储、管理和分析企业数据的关键组件。它为企业提供了一个集成的视图，将来自各个业务系统的数据整合在一起，以支持业务决策和数据驱动的分析。然而，在进行数据仓库设计时，需要考虑一系列关键问 ...
实时数据分析是一项重要的任务，可以帮助组织快速获取和分析实时数据，以支持决策制定和业务优化。SQL（Structured Query Language）是一种用于管理数据库的标准语言，可以有效地实现实时数据分析。在本文中，我们将 ...
在当今数据驱动的时代，大规模数据集的分析对于企业和组织来说至关重要。SQL（Structured Query Language）是一种广泛应用于数据库管理系统的查询语言，也是处理和分析大规模数据集的重要工具之一。本文将介绍如何使 ...
商业智能（Business Intelligence）报表是帮助企业管理层做出决策的重要工具。通过使用SQL（Structured Query Language），我们可以从数据库中提取、转换和汇总数据，以创建有用的商业智能报表。本文将介绍如何使用S ...
数据可视化是一种强大的工具，可以将复杂的数据转化为易于理解和吸引人的图形形式。对初学者来说，选择适合自己的数据可视化工具可能有些困惑。在本文中，我将介绍几个适合初学者使用的常见数据可视化工具。...
在当今竞争激烈的市场中，准确地预测销售量对企业的成功至关重要。传统的销售预测方法往往基于经验和直觉，但随着数据科学和机器学习的发展，我们可以利用先进的算法和大数据来提高预测的精度。本文将介绍如何使用机 ...
选择适合自己的机器学习算法是一个关键的步骤，它直接影响到模型的性能和应用效果。在选择算法时，需要考虑多个因素，包括问题类型、数据特征、模型复杂度以及可用资源等。下面是一些建议，帮助你选择适合自己的机器 ...
随着大数据时代的到来，数据分析成为了各行各业中不可或缺的重要工作。对于想要入门数据分析领域的人来说，掌握基本的数据分析技能和方法是至关重要的。本文将介绍一些关键步骤和方法，帮助初学者在入门阶段提升数据 ...
在当今信息时代，数据扮演着至关重要的角色。然而，由于各种原因，我们常常面临着数据不准确或缺失的情况。当数据不可靠时，它可能会导致错误的分析结果和错误的决策，进而对个人、企业乃至整个社会造成负面影响。为 ...
数据仓库是指用于集成和存储大量结构化和非结构化数据的中央存储系统。它为组织提供了一个一体化的数据视图，使其能够进行全面的数据分析和决策支持。建立和维护数据仓库需要以下步骤：需求分析：在建立 ...
市场分析是企业决策和业务发展的关键环节，而统计方法在市场分析中扮演着重要的角色。通过统计方法，我们可以收集、整理和分析大量的市场数据，从而获得有关市场趋势、消费者行为和竞争情况等方面的见解。下面将介绍 ...
在当今信息爆炸的时代，数据分析已成为企业和组织决策过程中至关重要的一环。无论是市场调研、运营优化还是战略规划，数据分析都能够提供有力的支持和指导。然而，对于初学者来说，数据分析是否需要具备编程技能呢？ ...
在数据清洗过程中，人们经常会遇到一些常见问题。下面是其中一些常见的问题:数据缺失: 数据集中可能存在缺失值，即某些观察结果或属性的值未被记录。这可能是由于技术故障、人为错误或用户不完整填写表单 ...
在当今商业环境中，数据已成为推动企业发展和决策的关键因素之一。对于提高商品销售量而言，充分利用数据分析和洞察力可以帮助企业深入了解消费者需求，优化产品定位和促销策略。第一：数据收集和分析收 ...
大家好，我叫李欣，是一名CDA Level II持证人。在这里很高兴跟大家分享一下我的备考心得。我是零售业的一名数据分析师，在一家知名的连锁超市工作。随着数据分析在零售业的应用越来越广泛，我决定考取CDA Level ...
CDA数据分析师 出品编辑：Mika作者：杨迅 CDA Level Ⅰ 持证人大家好，我叫杨迅，是一名CDA Level Ⅰ 持证人，今天很高兴跟大家分享一下我的CDA认证备考经验。& ...
大家好，我叫李明，是一家金融公司的风险管理经理。今天很高兴能够和大家分享我取得CDA Level II认证的备考经验和一些个人建议。我是如何备考的在备考CDA Level II的过程中，我首先制定了一个详细的学习计 ...
大家好，我是张晓明，一名在金融行业工作的数据分析师。最近我成功地通过了CDA Level II的认证考试，想借此机会分享一下我的备考经验，同时也给即将参加CDA考试的朋友们一些建议。我是如何备考的在我决定报 ...
大家好，我叫陈思宇，是一名CDA Level I 持证人。在这里很高兴跟大家分享一下我的备考心得。我是金融工程专业的大四学生，就读于上海财经大学金融学院。我是如何备考的因为我已经是大四的学生，学校的课 ...
大家好，我是张琳，目前在一家领先的电商平台担任数据分析师。今天我很高兴能和大家分享我的CDA Level II认证备考经验。我在电商领域工作，主要负责用户行为分析、市场趋势预测以及产品推荐算法的优化等工作。由 ...
数据分析师如何提高专业水平？介绍数据分析的基本定义和重要性数据分析是指利用统计学、数据挖掘和机器学习等技术，对大规模数据进行分析、挖掘和建模，以揭示数据背后的信息和规律，支持决策和创新 ...
图中提供了不同注册日期的注册用户人数及在注册后的每日登录人数的统计数据，请回答以下问题：4）留存率指标使用的是哪种计算规则？B. 差异百分比D. 无法确定每日登录人数/首日 ...
在Excel中去除重复数据是一项常见的任务，它可以帮助我们清理数据并提取关键信息。下面是一个简单易懂的步骤，可帮助您在Excel中有效地去除重复数据。第一步：选择要处理的数据范围 在Excel工作表中，首先选择包 ...
CDA数据分析师 出品作者：郭荫娇 CDA Level Ⅰ 持证人*我报考CDA认证的契机根据已毕业师兄师姐，我了解到不少企业把CDA证书作为内部数据分析人才的评定标准，有的 ...
编辑：Mika大家好，我叫唐一楠，是一名CDA Level Ⅰ 持证人。在这里很高兴跟大家分享一下我的备考心得。大四上学期考研失利后，我打算找 ...
在当今数字化的时代，网店经营者需要利用大数据和数据分析来优化业务运营，提升销售额。通过深入挖掘和分析海量数据，网店可以获得有关消费者行为、产品趋势、市场竞争等方面的洞察，并基于这些信息制定决策，改进营 ...
数据分析是当今数字时代中备受关注的热门领域之一。随着大数据的兴起和企业对数据驱动决策的需求增加，数据分析师成为许多公司迫切需要的人才。如果你想进入数据分析行业，并且获取宝贵的实习机会，下面是一些有用的 ...
在当今数字化时代，大规模数据处理已成为许多企业和组织中不可或缺的任务。然而，随着数据量的不断增长，如何提高数据处理的效率成为一个关键问题。本文将探讨几种提高大规模数据处理效率的策略，并介绍其原理和实施 ...
在商业领域，准确地预测销售额对于企业的决策和规划至关重要。回归分析是一种强大的统计工具，可以帮助我们理解和预测变量之间的关系。本文将介绍如何运用回归分析技术来预测销售额，并探讨其方法和应用。第一： ...
预测原材料和零部件的需求量对于企业来说至关重要。这有助于制定合理的采购计划，确保供应链的顺畅运作，并避免因短缺或过剩而导致的生产延误或资金浪费。以下是一些方法和策略，可以帮助企业进行原材料和零部件需求 ...
在当今信息时代，数据成为决策和分析的关键。Microsoft Excel作为广泛使用的电子表格工具，提供了强大的功能来处理和分析数据。其中，数据模型是Excel中非常有用的功能之一。本文将向您介绍如何在Excel中创建数据模 ...
随着信息时代的到来，我们正面临着海量高维数据的挑战。高维数据具有复杂性和巨大的信息量，因此需要采用有效的分析和可视化方法来揭示其潜在模式和关联。本文将介绍一些应对高维数据分析和可视化的策略，帮助读者更 ...
提高用户参与度是许多企业和组织在数字时代所面临的共同挑战。数据分析可以成为一种强大的工具，帮助我们了解用户行为、需求和偏好，以便优化产品和服务，并提高用户参与度。本文将探讨如何应用数据分析来实现这一目 ...
在当今信息爆炸的时代，数据已成为重要资源。然而，海量的数据中埋藏着无数宝贵的信息，我们需要通过数据挖掘的技术来发现其中有用的洞见。本文将介绍数据挖掘的关键步骤，帮助您更好地挖掘数据并揭示其中的价值。...
先说结论：数据分析工作并不难找，关键是看你是否真的能胜任这份工作。在大数据时代，数据分析已经成了企业的“金钥匙”，不论是互联网大厂还是传统企业，都在疯狂地寻找能用数据说话的“数据侠”。但是，是不是 ...
最近很多小伙伴在问：数据分析师是有争议的岗位吗？它薪资高吗？还是说它很难？咱们一个一个说。任何人力资源在市场上流动的水平也是遵循经济学原理的。供不应求，涨价。供过于求，低价。数据分析师的薪资水平确 ...
I提示词概述AI提示词就是我们跟GPT工具沟通时输入的描述信息 1.简单明了，减少歧义在工作中，我们平时向领导或老板汇报工作时，要言简意赅，精准表述，而不是啰啰嗦嗦地说出一堆跟主题无关的事情。下面这 ...
随着科技的迅猛发展和互联网的普及，数据分析已经成为现代商业领域中不可或缺的一部分。数据分析的应用范围越来越广泛，其中之一就是在销售领域。销售人员要懂一些数据分析技能，可以帮助他们更好地了解市场、客户需 ...
我本科是统计学，毕业于西安工程大学，这是一所双非公办本科，非985，非211，在大学里，我曾经不止一次畅想过自己未来的第一份工作，但我无论如何也不会想到我能加入字节跳动这么伟大的公司。我为何能成功入职字节跳 ...
大家好，2017年我有幸成为CDA持证人，就此开启了自己数据人转型之路,一路学思维、学技术，并成为了我们公司数字化转型的推行负责人，以下是这几年工作中的一些思考。供同行参考，指正！思考一：企业为什么要数 ...
在当今数字化时代，数据成为了企业决策和发展的关键要素。随着大量数据的产生和积累，数据分析行业迅速崛起，并成为各行各业中不可或缺的一部分。本文将探讨数据分析行业的未来就业前景。一、持续增长的需求...
岗位职责1.大模型场景落地:基于用户出行场景（导航/搜索/推荐），拆解大模型技术可赋能的业务价值点，设计可落地的AI功能模块；主导需求优先级评估，建立「技术可行性×用户价值×实现成本」三维决策模型；制定大模 ...
岗位说明负责网约车C端用户补贴效率相关项目的分析工作，希望具备基础的产品运营、项目推进、策略分析能力：1、策略分析：具备一定的行业Sense与数据敏锐度，跟踪竞品动态，通过数据分析挖掘增长空间，能够设计实 ...
岗位职责：1、协助做好SPV平台信息维护、行情监测等工作。2、协助招标人做好 数据采集、加工处理等工作。3、审核录入与资料整理工作4、报告数据编辑与整理工作（EXCEL使用熟练）5、领导交办的其他日常工作办公 ...
岗位职责1.负责商家供给方向的需求调研、对标分析、用户访谈以及badcase数据分析。2.协助完成产品功能的迭代和优化，通过数据分析和用户反馈提升产品的用户体验和市场竞争力。3.完成数据标注，准召校验，算法模型 ...
岗位职责：1、项目数据处理：利用信息化手段，收集、汇总、分析、维护、分发项目基础数据，保障数据的真实性与可用性，生成项目报表为项目管理工作提供数据基础；2、项目风险分析：基于项目基础数据与公司管理要求 ...
岗位职责• 利用 SQL、Python 等工具进行数据清洗、建模及可视化（如 PowerBI、Tableau），提升分析效率与准确性。• 对接业务部门需求，梳理业务流程与财务规则，推动业财数据系统化建设。任职要求1. 核心能 ...
职位介绍1、数字化战略规划：结合物业行业数字化趋势（如智慧物业、AIoT 应用、大数据赋能）与集团业务目标，制定集团数字化中长期战略与实施路径，明确数字化建设重点（如智慧运营平台、业主服务数字化、数据分 ...
工作职责1、负责部门资金系统群及数据需求管理，协同科技推进功能建设和维护，包括常规系统优化、新增业务需求以及数据支持类工作；2、承接集团系统对接工作，协调科技资源配合集团系统改造；&n ...
岗位需求：1、统招本科及以上学历，市场营销/数据科学/商业分析相关专业优先，5年以上电商用户运营经验，具备奢侈品/高端服务业背景优先2.具备较强的沟通能力和执行力，热爱和用户沟通；...
游戏行业，可居家办公，5险1金，周末双休岗位描述：1、负责海外游戏项目的数据埋点设计、深度事件配置，保障事件链路在广告归因(MMP)中的完整性与准确性;2、与产品、广告投放团队协作，制定用户行为分析模型，对用 ...
在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑：“为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
近日，福州大学学子在CDA数据分析师一级考试中斩获佳绩，充分展现了学校在数据分析领域的教学成果与学子们的卓越风采。本 ...
11月13日下午，黄山学院数据与统计学院院长胡建伟 ，副院长梁文娟，张晓亮和董晨刚老师四位老师一行到访CDA考察座谈 ，CDA数字化 ...
为推动高校数字化与智能化人才培养发展，CDA数据科学研究院在全国范围内开展了以“数字化与智能 ...
为推动高校数字化与智能化人才培养发展，CDA数据科学研究院在全国范围内开展了以“数字化与智能化——企 ...
1.考试中如果有问题，比如需要增加草稿纸，是举手示意监考人员吗？是的，请举手示意监考人员。考生入场时，监考人员会给 ...
每年6月与12月，来自全国各地的考生在20多所城市进行严格统考，获取专业技能，拿到高金证书。第十届CDA数据分析师认证考试现已结 ...
来自CDA考试中心的通知！2023 年 10 月 31 日实施 测试，更加注重考查各位考生在实际工作中 ...
大连商品交易所（以下简称“大商所”）正面临着数字化转型的迫切需求，这不仅是期货业高质量发展的内在刚需，也是服务实体经济 ...
亲爱的未来 CDA 数据分析师持证人们，在这个收获的季节，为了激励更多有志于数据分析领域的学子勇攀高峰，CDA 认 ...
为了提升全校各专业学生的大数据分析和数据处理能力，着力培养各专业学生的数字化技术和技能，优化各学院的人才培养结构，提升 ...
今天给大家推荐的书籍是2023版数字化人才认证 CDA 一级备考教材——《精益业务数据分析》，由CDA 数据科学研究院编写。本书自 ...
10月10日，电子科技大学成都学院举办了一场“从理论到实践：CDA 赋能电子科技大学成都学院学生数 ...
CDA数据科学研究院近期在南京审计大学，开展了“如何构建数字化审计，塑造职业技能新高地”的高 ...
在金融科技日新月异的今天，金融机构对于高效、安全的模型部署能力需求日益增长。为应对这一挑战，近日 ...
苏州银行为响应数字化转型战略要求，培养、储备一批数字化技术与转型实践结合的专业数字化应用人才，助 ...
为推动高校数字化与智能化人才培养发展，CDA数据科学研究院在全国范围内开展了以“数字化与智能化——企 ...
近日东部沿海省份某银行启动了一项旨在为数字化转型提供人才支撑的培训项目，引进了CDA数字化人才 ...
传统模型评估方法与利润最大化评估方法增益图与利润图目标类别不平衡的问题...
为推动高校数字化与智能化人才培养发展，CDA数据科学研究院在全国范围内开展了以“数字化与智能化——企业需要的职业技能”为 ...
2023年10月 CDA 标准课程更新 (v7.1.0)重大更新：●新开caie人工智能技术大课（LLM方向）其他课程更新：● ...
CDA助力工商银行金融科技人才培养科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力。工商银行2022年年报数据显示，2022年金 ...
文章来源于“潍坊银行微讯”抢答互动，课上积极发言沉迷学习，姿态千 ...
华夏银行是我国较早进行数字化转型、主动拥抱数字经济的国有商业银行，数字化人才引进、全员数字化能力培养提升等人才建设举措 ...
在知识星球里，很多同学问：“如何做出优秀的数据分析项目？不然简历和年终总结都不知道咋写”。我都做了详尽 ...