如何利用大数据进行客户关系管理 近几年“大数据”一直被炒得很火热，如果你留心观察，会发现我们身边各行各业都在说“大数据”。大数据究竟是什么？至今没有一个被广泛采纳的明确定义。但 一般来说，大 ...
2015-11-08大数据市场未来将呈现三大发展趋势 随着移动互联网、物联网等的迅速发展，新数据源不断出现，而中国数据总量的不断增长，使大数据成为一种重要资源，有利于推动零售、旅游、医疗、金融、电信、政府公共 ...
2015-11-08大数据时代，相关部门掌握的数据越来越重要 那么，大数据的“根”在哪里? 共享是大数据的“根” 大数据与云计算，或许就像一枚神奇的金币的正反面，让许多人感觉“云里雾里”、亦真亦幻，却又能 ...
2015-11-08十大令人惊奇的大数据真相 如今，“大数据”是科技界当之无愧的热词，围绕着它有众多的新闻和炒作。最近的研究显示，2013年，全球范围内花费在大数据上的资金就高达近310亿美元。这项研究预测，这个数字 ...
2015-11-08大数据时代下，如何挖掘长尾应用 但在移动互联网时代，应用市场的应用并没有像“长尾理论”一样达到有效的分发，而更趋近于“二八定律”，艾瑞曾有报告指出：几乎每一个垂直细分领域，都是一到三款主流 ...
2015-11-08数据分析的要素有什么 数据分析是现在非常热门的一个词汇，大数据平台也是开始成为很多的企业和组织非常看重的一种模式，那么对于数据分析来说，也是涉及到很多的要素，这些要素对于数据分析的结果都是 ...
2015-11-07浅谈电子商务的数据分析 随着科学技术的发展，电子商务技术也在逐步的提升，人们在工作中需要的数据处理也越来越多。下面我们就以电子商务为例，为大家简单的介绍一下进行数据分析的目的与流程。 ...
2015-11-07大数据时代安全要怎样的分析技术 网络时代的发展日新月异，技术与体验的改变与改进正变得异常迅速。如今，我们的网络已经从千兆迈向了万兆时代，这便使得诸多网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升 ...
2015-11-07大数据的价值在于开放和跨界深度挖掘 在专家们看来，数据的开放和跨界融合，是大数据产业得以发展壮大的关键。发展大数据产业，也是推动互联网＋的必然需求。 大数据并不遥远 收集美国 ...
2015-11-07大数据分析与处理方法解读 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决 ...
2015-11-07“互联网+”的六大商业模式 “互联网+”企业四大落地系统（商业模式、管理模式、生产模式、营销模式），其中最核心的就是商业模式的互联网化，即利用互联网精神（平等、开放、协作、分享）来颠覆和重构整个 ...
2015-11-07大数据时代下商业模式的创新 近年来，无论商界还是政界，对大数据的高度关注与价值利用表现得越来越热切。大数据概念火热的背后，折射出在市场竞争相对饱和的新时期，企业获取新客户比维护老客户的成本要高 ...
2015-11-07
大数据营销时代,招商快车如何占尽先机 大数据时代背景下的全球经济，是一场以信息科技为核心的商业革命，它将颠覆传统经济形式、重构全球经济格局新兴产业链。在大数据营销时代，如何占尽先机，将大数据 ...
2015-11-07大数据全方面应用 推动社会变革转型 大数据成为国家竞争力的战略制高点。全球正处于新一轮科技革命和产业变革之中，通过对互联网、物联网等新一代信息技术所产生的海量数据进行分析，能够总结经验、发现规 ...
2015-11-07
大数据的搭档-商业逻辑 一个信息化的时代，一个大数据时代，市场营销也随互联网发展发生着翻天覆地的变化。那么在这么一个互联网的高速发展的时代，电商企业该如何更好的把这些资源给利用起来呢？ ...
2015-11-07大数据分析的四类陷阱 科技领域的人们正摩拳擦掌以迎接大数据（Big Data）时代的到来。大数据技术的本质是能够对数十亿的信息进行分析，从中获得有价值的洞见。例如惠普的研究人员就能根据Twitter来预测 ...
2015-11-06
说说什么数据分析 随着经济的快速增长，各个行业公司的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长。大部分公司管理者意识到数据所能够带来的具体潜力与价值，数据分析技术也被人们所广泛使用。与此 ...
2015-11-06数据分析与数据挖掘的区别 数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。 数据分析（狭义）： （ ...
2015-11-06做好大数据分析 城市安防才有保障 随着云端运算及物联网等科技的不断发展，大数据(Big Data)在智慧城市扮演的角色也越来越重要。但事实上，数据本来就是城市治理非常重要的依据，尤其是与城市安防的相关 ...
2015-11-06大数据 是一个革命性的概念 我和许多经理人讨论大数据现象时，也同样提到，我很喜欢大数据这个概念的一切，但唯独不喜欢这个名字。大数据是一个革命性的概念，它可能握有改变几乎各行各业的能力。不过，基 ...
2015-11-06Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型：特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中，“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中，不少团队陷入 “指标困境”：仪表盘上堆砌着上百个指标，DAU、转化率、营收等数据实时跳动，却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师：驾驭通用与场景指标，解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中，指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中，AB 实验系统（负责验证业务优化效果）与业务系统（负责承载用户交互与核心流程）并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并 ...
2025-09-23
