上海数据分析网

3月10日19:00,CGFT专家说「第11期」再次开讲,邀请刘志毅.

8月28日,上海数据分析网大数据沙龙再次开讲,邀请中国商业.

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数据分析对工作和日常生活都可以起到相当大的辅助作用。本人从事眼镜框架设计,日常业务除了设计还有一些历史数据的分析和潮流判断。通过数据分析更加宏观的了解一些款式的销售情况,分布.

我是做游戏策划的,之前工作中一直觉得团队在讨论玩法,活动,定价这些方面很多时候并没有事实依据,处于无的放矢的状态。所以我就想学习一下数据分析。学习之后感觉,对如何通过判断功能开.

来自山西的女孩,目前从事软件测试工作,喜欢沉浸在新知识的海洋。毕业多年,曾从事过客服、财务、数据信息、市场等工作,工作中逐步接触到数据分析,被数据分析的魅力深深折服。兴趣是最.

毕业于郑州大学,专业为水利水电建筑工程,毕业后入职上海水务局,从事水利工程建设管理工作,取得水利工程工程师职称,自学了计算机课程,通过考试获得高级程序员证书。后转投IT行业,现就.

2014年的冬天,一个偶然的机会我参加了CPDA的讲座,让我对数据分析的世界有了更加清晰的认识。会后,我报名参加了CPDA的学习,成为了第16期的一名学员。之前在公司做业务助理,数据处理也局限于.

碰巧赶上疫情,原本线下面授课改成线上教学,首先表扬一下协会的教学软件APP学习通,非常先进,可以线上与老师互动,随时提问。面授课程主要对接科目二、科目三的考试内容,重要性不言而喻,.

目前在佛吉亚汽车零部件有限公司IT技术支持团队工作。负责组员日常工作任务分配,KPI数据分析及考评。通过CPDA的学习,拓宽了我数据分析思维的广度。同时有机会可以把所学知识决策树应用于员工.

遥想年末沪里寒夜苦修唯盼统计经营投资通晓一举官方协会证书同拿尽得数据豪杰群里共伴——蔡博生.

在学习CPDA过程中认识到很多朋友,跟任课老师也能很好沟通。对于大学所学的技术经济学,运筹学,ERP管理,生产运作管理的课程整合成完整的CPDA,让我学得很愉快,很轻松。数据分析最终目的是要.

学了CPDA之后,更觉得数据分析是一套非常完整的体系。数据采集与存储、清洗与加工、挖掘与分析、展现与汇报,每个环节都非常重要。战略管理、数据分析、量化经营、量化投资这些课程对于自己的.

CPDA的课程不仅让我对现代企业数据分析的框架有了更深一步的认识。虽然是数学专业出身,但是对于很多分析方法在企业实例中的应用还是了解甚少。原来数据分析不仅仅可以用在单纯的数据型决策方.

CPDA的课程呈现给我们一个以经济学、统计学、管理学为学科基础打破学科边界,进行学科融合创新的一门新兴学科。并以数学模型、科学的思维逻辑为导向应用到现代产业中,让我对企业数据分析的框.

在没上CPDA的课之前,就一直觉得说数据分析只跟数学有关。上课以后才发现真正的数据分析需要的知识储备要求是非常高的,这不是一个单纯数学的游戏,而是多方面的知识与实际的相结合,最终达到.

作为国际万达,百年企业。万达非常重视信息化投入。随着地理识别技术(LBS)、智能停车库系统以及OTO电商等先进的应用不断上马,如何将在手的一手资料,通过一系列的数据分析技术,剔除噪音,.

虽然我参加培训的初衷偏重“投资项目数据分析”中的分析,课程的实际重点在于“投资”,但,每次上完课都有接触了新事物、学到新知识的小满足感。经济学、财务管理、风险分析、乃至当前很“.

5月13日,周六,坐标上海,阔别2年的CPDA线下班终于回归了!!!二十多位来自不同行业的学员齐聚CPDA课堂.

第69期上海CPDA课程5月28日结束了三周面授课程,二十多位来自不同行业的CPDA学员互相鼓励,共同成长让我们.

狮子山下,香江之畔,在香港这个全球最重要的金融中心里,无数追逐梦想的人们,正在不断续写着这座城.

2021年3月25-28日,由上海交通大学继续教育学院和上海科学技术交流中心联合主办,中国航空学会协办的“军民.

上海第59期CPDA课程于3月20日顺利开课!.

当具备了基本的分析能力以后,你就会开始去寻找数据分析的方法论,而且同时你还会徘徊在业务适用与理论.

也许会有人感叹,你真有毅力,把CPDA教材看那么多遍,包括每期改版你都买来继续看,但其实看那么多遍是有.

大家好,我叫周召安,目前在海南智企数据分析师事务所任职,很高兴今天能够在这里跟大家进行网络交流。.

「第58期CPDA数据分析课程」11月21日第一周正式开课!.

上海交通大学“大数据赋能超大城市治理和应急安全高级研修班”9月29日下午圆满收官!.

「第56期CPDA数据分析课程」7月04日第一周正式开课!.

「第55期CPDA数据分析课程」5月23日第一周正式开课!.

「第54期CPDA数据分析课程」4月19日下午圆满收官!.

3月7日,CPDA在线学习班顺利开课啦!现在想想,还有点小激动呢!下面就跟着小编,一起来回顾一下第一周的.

12月21日,上海CPDA第52期开课&第四季度CPDA统考顺利结束!.

上海CPDA第51期10月26日正式开课,本期学员来自食品、医药、金融、汽车、房地产等多个不同的行业领域.

上海CPDA第50期8月31日正式开课,本期学员来自金融、医药、零售、汽车、制造等多个不同的行业领域,.

8月10日,上海受到台风影响,出现大风伴随强阵雨的恶劣天气,但这未曾阻止学员上课的热情。.

上海CPDA第49期7月20日正式开课,本期学员来自物流、金融、零售、教育、服务、汽车、制造等多个不同.

2019年第二次全国数据分析师考试于6月30日正式落幕,长久以来的勤奋付出即将揭晓答案。.

6月30日下午,由上海交通大学继续教育学院与上海数据分析网共同举办的第33期人工智能沙龙活动圆满落幕.

5月19日下午,由上海交通大学继续教育学院与上海数据分析网共同举办的人工智能沙龙活动圆满落幕,这次.

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1.数据分析与数据挖掘概述数据分析与挖掘1.什么是数据分析与数据挖掘技术? 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提出一些有价值的信息。比如统计出平均数、标准差等信息,数据分析的数据量有可能不会太大。而数据挖掘,是指对大量的数据进行分析和挖掘,得到一些未知的有价值的信息等,比如从网站的用户或用户行为数据中挖掘出潜在需求信息,从而对网站进行改https://blog.csdn.net/weicao1990/article/details/79535991
2.数据挖掘VS数据分析:区别联系及应用嘲在数据科学的世界里,数据挖掘和数据分析是两大基础概念。尽管它们经常被混为一谈,但它们的目的、方法和应用场景存在明显的差异。作为一名在这个领域有多年实践经验的从业者,我经常见到新手对此感到困惑。今天,我们来深入探讨这两个概念的区别与联系,帮助 https://www.cda.cn/view/204818.html
3.《数据挖掘与数据分析(财会)》数据挖掘与数据分析概述数据挖掘与数据分析概述 目录CONTENTS1.1数据分析和挖掘概念的进化历程1.2数据挖掘1.3数据分析与挖掘的应用领域1.4数据分析与挖掘1.5数据挖掘的流程与挖掘经典算法1.6数据分析1.7SmartbiMining企业数据挖掘平据分析与挖掘工具1.8.常用的数1.9.数据挖掘与分析对财会工作的影响 https://m.book118.com/html/2023/1206/8104107102006013.shtm
4.论述数据挖掘与数据可视化分析的区别与联系数据挖掘和可视化之前在「数据分析岗」的文章提到,会写一期有关「数据挖掘岗」的文章。 本次结合最近学的统计推断,来波简单的实战。 首先请教了两位从事过数据挖掘的大佬,简单说了下什么是数据挖掘。 让小F和大家对数据挖掘有个认识,毕竟这可是大佬的切身体会!!! 当然也感谢我司的大佬给出的建议,小F也是受益颇多。 https://blog.51cto.com/u_16099170/9487255
5.什么是数据挖掘,与数据分析的区别。王利头数据挖掘与数据分析的区别 虽然数据挖掘和数据分析都涉及数据,但两者之间存在着关键区别: 目标:数据挖掘寻求发现隐藏模式和见解,而数据分析着重于提取已知或预定义的信息。 技术:数据挖掘利用更先进的算法和技术,而数据分析通常采用更通用的统计和可视化方法。 https://www.wanglitou.cn/article_47185.html
6.数据分析与数据挖掘课程的主要内容从两条主线开展,一条围绕数据科学的体系:数据收集、数据预处理、数据存储、数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据产品等;一条围绕着人工智能的诸多专题方向,简要包括:人工智能的宏观概念,数据分析基础,数据挖掘,机器学习,深度学习,神经网络,统计分析,前沿跟踪等。 https://i.study.uestc.edu.cn/DATAM/menu/teaching-programme
7.数据分析与数据挖掘的区别数据分析与数据挖掘是两个密切相关但有所区别的概念。 1. 定义 数据分析(Data Analysis) 数据分析是指对数据进行收集、清洗、转换和建模的过程,目的是发现数据中的模式、趋势和关联,以支持决策制定。数据分析可以是描述性的,也可以是预测性的。 数据挖掘(Data Mining) https://www.elecfans.com/d/3747485.html
8.数据挖掘与分析报告范文7篇.docx数据挖掘与分析报告范文 第一篇可以肯定,这东西跟数学和算法有关,而且很难既然很难,那么就要付出更大的努力去学习了,去图书馆找书,找了好久发现 老师经常说的 hadoop 都被借完了,只好找了本数据挖掘教程 dataminingatutorihttps://www.renrendoc.com/paper/234470348.html
9.数据挖掘与分析的六种经典方法论6、数据挖掘与分析的“七步法” “七步法”分为七个步骤,分别是:业务理解、数据获取、数据探索、模型构建、模型评估、策略输出、应用部署。“七步法”更侧重从乙方的视角来完成用数据挖掘及其应用的闭环。 -END-https://www.niaogebiji.com/article-30475-1.html
10.数据挖掘和数据分析的区别数据分析更多采用统计学的知识,对源数据进行描述性和探索性分析,从结果中发现价值信息来评估和修正现状。数据挖掘不仅仅用到统计学的知识,还要用到机器学习的知识,这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次,来发现未知的规律和价值。 数据挖掘的概念 https://www.dongao.com/cma/zy/202406204447304.html
11.数据挖掘与分析:概念与算法中文pdf扫描版[79MB]电子书下载《数据挖掘与分析:概念与算法》是专注于数据挖掘与分析的基本算法的入门图书,内容分为数据分析基础、频繁模式挖掘、聚类和分类四个部分,每一部分的各个章节兼顾基础知识和前沿话题,例如核方法、高维数据分析、复杂图和网络等。每一章最后均附有参考书目和习题。 https://www.jb51.net/books/693044.html
12.数据分析网【脑图】电商类APP的数据门户/数据产品的功能框架脑图 【地图】数据分析师职业发展必备知识地图 最新文章 行业资讯 大数据 数据分析 数据挖掘 人工智能 数据产品 数据报告 数据报告 艾媒咨询:2024年中国自助餐行业消费者行为洞察数据 近年来,中国自助餐行业发展迅速,消费者行为呈现出多样化趋势。随着消费者对健康饮食和个https://www.afenxi.com/
13.数据挖掘数据挖掘的定义 1.技术上的定义及含义 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。这个定义包括好几层含义:数据源必须是真实的、https://baike.esnai.com/view.aspx?w=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98
14.科学网—数据挖掘(Datamining)简介数据挖掘与常规数据分析方法最大的区别有两点:其一,前者自动化程度较高;其二,前者适用性高。这里说是区别,而不用优点,是因为这两点有时也会转化成为数据挖掘的缺点:其一,常规分析中靠大脑完成的推理,演算,假设和简化也是一种理解数据的过程,把这一过程让于计算机,也许真的会与宝藏擦肩而过;其二,普遍性的方法有时https://blog.sciencenet.cn/blog-200199-750526.html
15.数据向(三)数据建模数据挖掘数据分析异同在看数据建模相关概念时,有两种截然不同的说法,我尝试将它们总结如下: - 在大数据领域,指的是将业务抽象为数据表以及表与表之间关系的过程; - 在数据分析领域,更多的含义指的是“数学建模”,即找到输入和输出之间的规律的过程; 数据挖掘与数据分析 数据分析其实是更大的概念,但是如果单拎出来和数据挖掘进行对比时https://www.jianshu.com/p/19ba60261f17