大数据营销价值的10大来源 营销是一门学问吗？当然是，从人类有交易活动开始，营销便一直存在，且随着时代的变化而不断产生新的形式。进入大数据时代，市场营销也随之而慢慢进化。 在某些方面，当前的市场营销 ...
2016-03-17指点迷津的现代数据架构之道 企业要将大数据纳入到其核心企业数据架构，势必需要改动或购置大数据即服务技术。适合如今需求的现代数据架构应当包括以下这几个部分。 本文评析了现代数据架构所需要的几个部 ...
2016-03-17数据分析工作常见的七种错误及规避技巧 这在大多数情况下是正确的,但是对于数据科学家而言,犯错误能够帮助他们发现新的数据发展趋势和找到数据的更多模式。说到这儿,有一点很重要:要明白数据科学家有一个非常边 ...
2016-03-17
初学者面试数据分析岗必要准备 因为在之前的回答里提到，建议希望成为数据分析师的知友们在学习过相关知识以后，做一份自己的数据报告，作为求职的敲门砖，展示已有能力。后来发现，我这个建议自以为干货， ...
2016-03-16现代数据架构之道：包括数据仓库与语义层等四个部分 鉴于许多企业组织在竭力采用易于使用的数据分析技术让大数据广泛可用，它们应考虑将部分功能外包到云端。如果选择一种大数据即服务解决方案，可以处理像hado ...
2016-03-16
数据处理流程、分析方法和实战案例(二) 四、数据分析方法 接下来看一下互联网产品采用的数据分析方法。 对于互联网产品常用的用户消费分析来说，有四种： 第一种是多维事件的分析，分析维度之间 ...
2016-03-16
数据处理流程、分析方法和实战案例(一) 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 ...
2016-03-16
产品经理学习数据分析，可以先看看这些建议 大数据时代的到来，对产品经理提出了更加严格的数据分析要求。一个懂数据分析的产品经理可以利用数据驱动产品设计优化，并提升客户体验。 那么，产品经理到底该关 ...
2016-03-16高效能数据分析的七个习惯 1．相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它 ...
2016-03-16
高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。 ...
2016-03-16
SPSS聚类分析是否需要对数据进行标准化处理？ 为了从不同的角度反映一组数据的特征，我们往往追求更多的指标，这些数据单位不同，数量级也不同，这就需要我们在开始分析之前对数据进行标准化处理。聚类分析就经 ...
2016-03-15
基于大数据算法的数据搜索，你有没有被看不起？ 随着大数据的普及，数据信息被挖掘的程度在不断加深。当数据分析产品越来高级，人们对数据分析的需求也越来越大，个人数据在社会中的流传越来越多。 基 ...
2016-03-15
你能正确评估数据吗？ 在数据界，数据分析、机器学习或是数据科学的主要目的，就是建立一个能预测未来数据的系统。在普通情况中，你很难发现监督学习（例如分类）和无监督学习（例如聚类）之前的区别，你通常会 ...
2016-03-15让企业利用数据更高效 我们从很多数据指标中都可以看到组织内部正在发生的未来趋势。然而，更为常见的情况是，组织花费了很多时间和金钱在过于深入研究一个问题上，而这样的深入并无必要。设想一下：你真的需要 ...
2016-03-15数据工作别大意！四个小要点教你少走弯路 和数据相关的工作是很精确的，有时候甚至略显枯燥。在工作中大部分人都想多做些出彩的事，其实，少犯错误远比你想的重要，因为错误一旦发生，你就要耗费大量的工程时间 ...
2016-03-15
来自田渊栋的知乎专栏，CDA数据分析师已获得作者授权 原文标题：AlphaGo的分析 最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章，写一些分析给大家分享。 AlphaGo这个系统主要由几个部分组成： 1.走棋网络（P ...
2016-03-15
本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科学教育和知识分享 ...
2016-03-14
产品经理与产品运营经理的区别？ 虽然我跟朋友有着70%的相同工作，但是，还是有区别。不厌其烦解释N遍以后，我觉得，还是要好好跟大家伙解释一下这个。 对公司来说，职位仅仅是一个Title，公司需要做的 ...
2016-03-14如何通过统计分析工具做好app的数据分析和运营;如何通过统计分析工 每个女演员挑战武则天这个角色都绕不过“剃头”这道坎儿，作为对角色的牺牲、对艺术的奉献，每次女演员的“剃头”壮举也必被热炒，可是范冰冰 ...
2016-03-14
用户在线行为学,从点击数据背后说起 在国内，消费者在线行为学领域找不到腕儿的原因有多种： 碍于实践及专注问题，传统行为学（消费者心理学）领域就没有出现专家； 互联网数据分析技术（GA/Ominture等） ...
2016-03-14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在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15
