《Python数据分析极简入门》第2节8-1Pandas数据重塑-数据变形数据重塑(Reshaping)数据重塑，顾名思义就是给数据做各种变形，主要有以下几种：df.pivot数据变形df.pivot_table数据透视表df.stack/unstack...
统计学基础-理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。数据处理和分析能力-数据清洗、数据转换以及数据挖掘等技能对于从大规模数据集中提取...
数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能，还需要不断学习和适应不断发展的技术和工具。本文将探讨数据分析师所需具备的关键能力，并介绍如何通过学习和实践提升这...
数据分析师的工作职责涉及多个关键方面，从数据的获取到处理、分析再到可视化，旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数据分析师的日常工作内容以及他们在组织中所扮演的关键角色。数据收集与整理数据收...
数据分析师：洞察力量的引擎数据分析师的兴起数据分析师行业目前正处于快速发展阶段，市场需求持续增长，薪资水平也有所提升。在互联网、金融、零售、医疗和旅游等领域，企业迫切需要专业人士从事数据采集、分析和...
数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能，涵盖了广泛的工具和技术。其中，掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将讨论在Excel、Python和SQL中常用的函数，以及一些高级数据分析和数据可视化函数，探索...
“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念，其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、存储、处理、分析和共享等环节，还涵盖了质量管理、安全保护和合规性管理等多方面内容...
一、引言背景介绍随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业的技术变革，也为企业和政府带来了前所未有的机遇和挑战。然而，在海量和复杂的数据环...
《Python数据分析极简入门》第2节7Pandas分组聚合分组聚合（groupby）顾名思义就是分2步：先分组：根据某列数据的值进行分组。用groupby()对某列进行分组后聚合：将结果应用聚合函数进行计算。在agg()函数里...
数据分析需要学习的内容非常广泛，涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容：数学和统计学基础：数据分析的基础是数学和统计学，包括高等数学、概率论、统计推断等。这些知识帮...
数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力，以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力：统计学基础：数据分析师需要掌握统计学的基本原理和方法，包括描述性统计、推断统计、假设...
数据分析师需要学习的课程内容非常广泛，涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需要学习的主要课程：数学知识：包括概率论和统计学基础，这是数据分析的核心。编程...
《Python数据分析极简入门》第2节6Pandas合并连接在pandas中，有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、concat()、merge()。追加(Append)append()函数用于将一个DataFrame或Series对象追加到另...
《Python数据分析极简入门》第2节5Pandas数学计算importpandasaspdd=np.array([[81,28,24,25,96],[&n...
数据分析涉及多个方面的学习，包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面：基础知识：数据分析的基本概念，如数据、统计量、概率和分布等。数学和统计学是数据分析的基础，包括概率论、线性代...
数据分析适合在多个单位工作，包括但不限于以下领域：金融行业：金融行业对数据分析人才的需求非常大，数据分析师可以从事经济分析、市场调研、客户研究等工作。此外，金融机构如投行、保险公司等也需要数据分析...
数据分析师需要掌握多种技能，以确保能够有效地处理和分析数据，并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能：统计学基础：统计学是数据分析的核心，数据分析师需要具备扎实的统计学知识，包括描...
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，就是为了了解市场需...
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，重点是算法...
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（StructuredQueryLanguage）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（StructuredQueryLanguage）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（BusinessIntelligence）报表是帮助企业管理层做出决策的重要工具。通过使用SQL（StructuredQueryLanguage），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...
CDA数据分析师出品作者：郭荫娇CDALevelⅠ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...
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...
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...
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...
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。MicrosoftExcel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。...
对于数据分析赛道的求职者，在面试过程中，有一些问题是必须要与HRBP来确认沟通的。在这些问题中，根据我多年职业咨询指导的经验，以下三个问题比较普遍，需要大多数数据分析求职者引起重视。问题一：咱们公司有...
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...
1、APP近期上线了一个拉新活动，并在各个渠道进行了推广投放，如何评估活动效果？如果要对一个活动效果进行分析，无非是要回答以下3个问题：（2）如果可以继续做，活动的做的好的方面是哪些？问题或者瓶颈环...
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...
企业名称：某头部互联网企业平台（猎头岗位）招聘岗位：数据策略薪酬待遇：30-45K·15薪工作城市：北京1.指标搭建：建立科学的、高可解释性的数据指标分析体系，提升团队分析数据、输出策略的效率；2.业务策...
企业名称：北京信必优信息技术有限公司招聘岗位：数据处理及质量运营（驻场小米总部）薪酬待遇：12-15k（可以比15高，具体可以面议）工作地址：北京海淀区小米科技园D栋12工作内容1.跟进手机稳定性测试和稳定...
企业名称：中电金信（外包公司）招聘岗位：数据埋点分析（APP）薪酬待遇：15-20k（）工作地址：北京石景山区中国光大银行金融科技中心岗位职责：1、负责根据需求对数据埋点规划，输出埋点方案；2、通过...
企业名称：北京东方国信科技股份有限公司招聘岗位：数据分析师（外派运营商）薪酬待遇：8-12k工作地址：兰州七里河区甘肃联通大厦事业部岗位描述1、负责通过用户数据分析，精细化分层，配置营销策略，达成销售...
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...
2024年10月23日，由北信科管理科学与工程学院商务智能系主任吴丽花老师带队，电子商务专业教师马...
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...
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...
2023年11月15日，CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在广西右江民族医学院举办了...
2023年11月15日，“CDA进校园-广西站”在广西百色学院举办。百色学院坐落于中国著名的红色革命圣地百色，前身是建...
2023年10月26日，CDA数据科学研究院与北方民族大学联合举办的《数字化与智能化》主题宣讲会在北...
2023年11月29日，在全球化和数字化的大背景下，一场以“数字化与智能化”为主题的宣讲活动在宁夏大...
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：●...
2023年4月2日，由CDA主办的CDAS2023中国企业数字化转型最佳实践案例高峰论坛在北京西直门宾馆会议中心举行，本届CDAS高峰论坛...
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...
2023年8月30日工业和信息化部公布了第一批中小企业数字化转型试点城市名单，消息一出这势必又将开启新一轮的中小企业数...
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...
2024年2月CDAlevel1新增
数据分析认证考试是一个常见的行业认证考试，旨在验证个人在数据分析方面的技能和知识。该考试由多家机构提供，如Microsoft、I...