为什么机器学习真的可以学到东西 开始跟《机器学习基石》这门课，相对于Stanford那门课，这门明显难度大很多，我跟到第10个Lecture，才刚刚讲到Logistic Regression。前面费了很大力气在讲机器什么时候可以学习 ...
2016-08-01如何成为一名数据科学家并得到一份工作 大数据科学家被认为是21世纪最性感的职业，且未来薪水优渥。其工资高达10万美金每年，而市场对最优秀的数据科学家的需求正强劲。另一方面，很多20世纪流行的工作将会因为 ...
2016-08-01大数据分析如何帮助企业了解用户 大数据已经伴随着时代的脚步汹涌而来。越来越多的企业重视从大数据中挖掘潜在的商业价值。大数据的作用，体现为提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立起以知识管理 ...
2016-07-31商业智能同样更需要大数据分析 商业智能不是现在才被发明的词汇，早在上个世纪的九十年代就由加特纳集团所提出。当时，加特纳集团认为的商业智能就是需要用描述一系列数据概念的方法，通过某种在事实上的支持系 ...
2016-07-31
大数据分析绕不过去的13个问题 1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据 ...
2016-07-31
数据挖掘中的基于决策树的分类方法 1分类的概念及分类器的评判 分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别 ...
2016-07-31数据挖掘分类方法小结 数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的 ...
2016-07-31
大数据从业人员必备的五项专业技能 大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说，是物联网与互联网的融合产生了海量的数据，大数据计算技术完美的解决了海量数据的收集、存储 ...
2016-07-31
【R语言进行数据挖掘】回归分析 1、线性回归 线性回归就是使用下面的预测函数预测未来观测量： 其中，x1,x2,...,xk都是预测变量（影响预测的因素），y是需要预测的目标变量（被预测变量）。 线性 ...
2016-07-30
R语言常用数学函数 R语言的数学运算和一些简单的函数整理如下： 向量可以进行那些常规的算术运算，不同长度的向量可以相加，这种情况下最短的向量将被循环使用。 > x <- 1:4 ...
2016-07-30
如何将数据挖掘技术应用到客户内在需求管理 客户内在需求管理（Customer Relationship Management）是一种以客户为中心的经营策略，它以信息技术为手段，通过对相关业务流程的重新设计及相关工作流程的重新组合 ...
2016-07-30
企业营销数据分析的方法及策略 市场营销是为创造实现个人和组织的交易，而规划和实施创意、产品、服务构想、定价、促销和分销的过程。 网络营销是人类经济、科技、文化发展的必然产物，网络营销不受时间和空 ...
2016-07-30网站数据分析先要理清思路 在进行网站数据分析的过程中，需要有已经有的思路，思路很重要的，只有明确了思路才能进行一步一步的工作，确认我们自己需要收集的数据，不能说只是为了分析而分析，明确了网站数据分 ...
2016-07-30
在excel中复制自定义数字格式的显示值 我们在excel中无论如何的为单元格应用了什么样的数字格式，那么我们都只能改变单元格的显示内容，而不会去该百年单元格存储的真正内容，示意图excel没有直接提供给我们自 ...
2016-07-29
如何应用Excel制作会讲故事的销售漏斗管理分析仪 此文将从销售漏斗管理分析的业务背景、Excel平台上的实施方式以及销售漏斗管理分析仪的实现过程三方面内容进行说明，希望帮助有此类业务分析需求的朋友拓展思 ...
2016-07-29
想要做好数据科学，先做好这7步 《哈佛商业评论》曾宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家对它又不甚了解。 如何做好数据科学呢？ 微软高级数据 ...
2016-07-29
大数据挖掘是个什么鬼？先搞定以下五大关系 数据科学家”作为一个新兴的名词，他们主要是采用科学方法、运用数据挖掘工具来做大数据洞察的工程师。一个优秀的数据科学家需要具备诸如数据采集、模型算法、数学软 ...
2016-07-29
你真的知道数据挖掘的定义吗 我对做事的流程非常感兴趣。我想要知道一些可以把事情做好的好方法，甚至在可能的情况下可以知道做这些事情的最好方式。就算你的技能不强，理解相关方面的知识不深，这个过程也可以 ...
2016-07-29
关于数据分析，管理者常犯的4个错误 对于数据分析来说，管理者的作用也很大，如果只是一味地高谈阔论，并没有根据公司实际情况来制定数据战略，很容易走弯路。本文主要从四个方面来分析，管理者在公司数据应用 ...
2016-07-29在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20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 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16
