腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
返回腾讯云官网
PPV课数据科学社区
专栏成员
举报
2119
文章
2528709
阅读量
188
订阅数
订阅专栏
申请加入专栏
全部文章(999+)
大数据(882)
数据分析(506)
其他(333)
数据挖掘(193)
机器学习(184)
编程算法(167)
人工智能(159)
python(130)
数据库(116)
r 语言(101)
数据可视化(81)
存储(72)
深度学习(66)
hadoop(66)
安全(59)
数据处理(42)
游戏(39)
微信(36)
sas(33)
开源(31)
java(27)
神经网络(27)
sql(25)
NLP 服务(22)
apache(22)
爬虫(22)
自动化(20)
机器人(20)
物联网(20)
spark(19)
搜索引擎(18)
分布式(17)
数据结构(17)
推荐系统(16)
线性回归(16)
tensorflow(15)
决策树(14)
ios(12)
云数据库 SQL Server(11)
nosql(11)
php(10)
android(10)
hbase(10)
互联网金融(9)
区块链(7)
mapreduce(7)
电商(7)
黑客(7)
https(7)
人脸识别(6)
matlab(6)
图像识别(6)
卷积神经网络(6)
hive(6)
监督学习(6)
比特币(5)
git(5)
erp(5)
numpy(5)
互联网(5)
自动驾驶(4)
oracle(4)
github(4)
api(4)
企业(4)
运维(4)
scrapy(4)
nat(4)
it(4)
javascript(3)
.net(3)
postgresql(3)
mongodb(3)
图像处理(3)
网站(3)
无人驾驶(3)
gui(3)
sql server(3)
seo(3)
keras(3)
迁移学习(3)
windows(3)
云计算(3)
excel(3)
程序员(3)
数据科学(3)
iphone(2)
ruby(2)
react(2)
json(2)
access(2)
TDSQL MySQL 版(2)
知识图谱(2)
o2o(2)
http(2)
互联网医疗(2)
网络安全(2)
强化学习(2)
pytorch(2)
scikit-learn(2)
模式识别(2)
无监督学习(2)
facebook(2)
架构师(2)
快捷键(2)
数学(2)
图表(2)
数字货币(1)
swift(1)
c++(1)
perl(1)
lua(1)
node.js(1)
html(1)
ajax(1)
嵌入式(1)
mvc(1)
打包(1)
ide(1)
sphinx(1)
linux(1)
unix(1)
云直播(1)
腾讯云测试服务(1)
es 2(1)
DevOps 解决方案(1)
金融(1)
出行(1)
大数据解决方案(1)
智能硬件(1)
工业物联(1)
express(1)
sass(1)
缓存(1)
shell(1)
html5(1)
jvm(1)
正则表达式(1)
面向对象编程(1)
dns(1)
hashmap(1)
openstack(1)
二叉树(1)
flash(1)
敏捷开发(1)
ntp(1)
anaconda(1)
系统架构(1)
架构设计(1)
信息流(1)
虚拟化(1)
特征工程(1)
学习方法(1)
验证码(1)
智能推荐平台(1)
汽车(1)
教育(1)
anova(1)
app(1)
aws(1)
bat(1)
dt(1)
export(1)
logic(1)
offset(1)
point(1)
project(1)
prompt(1)
shift(1)
stackoverflow(1)
t4(1)
ui(1)
whatsapp(1)
wifi(1)
word(1)
x11(1)
xls(1)
编程(1)
翻译(1)
行业(1)
流量(1)
软件开发(1)
手机(1)
数据(1)
腾讯(1)
搜索文章
搜索
搜索
关闭
【学习】安装SAS千百遍,仍待SAS如初恋?
sas
大数据
access
转自:StatsThinking 做人呢,最重要的就是开心。学SAS呢,最重要的就是亲自动手搞定SAS的安装。都曾有过被那个笨重臃肿的安装文件惨虐的经历吧?今天这篇文章,也许能澄清您的一些疑问,让您少
小莹莹
2018-04-20
4.5K
0
数据分析师职业要求
数据分析
access
1. 懂业务 从事数据分析工作的前提就是需要懂业务,即熟悉行业、公司业务及流程,甚至有自己独到见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的实用价值。 例如公司2011年的运营收入是1000万元,那么不熟业务的数据分析师看到的只是1000万这个数字,而熟悉业务的数据分析师,则看到的不仅是1000万这个数字,他还看到数字背后隐藏的信息,如1000万元是有哪几个业务收入构成,哪个业务收入占主要部分,哪个业务收入是最小占比,最高业务收入的地区又是哪个地区等信息。 这就是懂业务与不懂业
小莹莹
2018-04-18
654
0
没有更多了
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
立即查看
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
立即查看
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
立即体验
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
立即查看
领券
问题归档
专栏文章
快讯文章归档
关键词归档
开发者手册归档
开发者手册 Section 归档