大数据时代零售思维、商业与管理变革 “智慧城市建设亟待强化数据公开、数据共享和信息挖掘，用大数据这根‘红线’串起智慧城市建设。”全国人大代表、郑州大学副校长张倩红说。 据了解，我国 ...
2015-11-06对大数据进行分析 先夯实基础再说 目前，随着大数据时代的发展，大数据的应用也日渐广泛，大数据主要就是那些数据量大、速度快、有很多的类型以及并不是所有的数据都是有价值的，怎么对大数据进行分析， ...
2015-11-06大数据安全时代 号角已吹响 从越来越多的安全产品及解决方案纷纷引入大数据分析技术，到今年的ISC互联网安全大会所提出的“数据驱动安全”的主题，再到如今一批致力于大数据安全的新兴安全公司创立，不可 ...
2015-11-06大数据时代下,如何挖掘长尾应用 上世纪末，意大利经济学者帕累托注意到19世纪英国人的财富和收益模式，经过大量调查和研究，帕累托发现：社会上20%的人占有80%的社会财富，这个定律被称为“二八定律”， ...
2015-11-06R语言入门基础教程：数组和列表 R语言入门基础教程：数组和列表 数组(array) 一维数据是向量，二维数据是矩阵，数组是向量和矩阵的直接推广，是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数 ...
2015-11-05R语言入门基础教程：因子和有序因子 因子(factor)和有序因子(ordered factor) 因子用来存储类别变量(categorical variables)和有序变量，这类变量不能用来计算而只能用来分类或者计数。 因 ...
2015-11-05基于大数据的精准营销与应用场景 大数据营销时代来临 营销学领域过去半个多世纪的发展让我们见证了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。随着近年来互联网、移动互联网、新社交媒体的发展，信息 ...
2015-11-05六个步骤：助你最大化大数据的商业价值 对于许多人们津津乐道的大数据企业或组织来说，通过大数据获取商业价值似乎总是如此容易：有了大数据，我们就能更深入地了解客户的行为，并运用这些知识来增加客户的 ...
2015-11-05大数据时代，营销的4大趋势 在有些人看来，营销是市场人员日思夜想的难题。却不知，营销是一个无底线的新鲜玩意，一个充满未知的想象黑洞，它是用来玩的。那么，面对日新月异的互联网趋势和大数据爆炸的时 ...
2015-11-05
数据分析六部曲 什么是数据分析？数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的目的？把隐藏在一大批 ...
2015-11-05大数据湖泊是数据分析存在的基础 大数据地位凸显，研究工具却处于刚起步阶段。然而，大数据发展速度过快，企业要想更好的发展，就必须要跟上去，否则就会被甩掉了，被市场淘汰。这是业内人士给企业用户 ...
2015-11-05大数据：大变革、大机遇 从来没有哪一次技术变革能像大数据革命一样，在短短的数年之内，从少数科学家的主张，转变为全球领军公司的战略实践，继而上升为大国的竞争战略，形成一股无法忽视、无法回避的历 ...
2015-11-05大数据产业化应用价值解析 大数据是当下科技应用的热土，传统企业在转型、升级等战略调整的同时，需要借助一些新兴科技作为企业发展的“左膀右臂”，助力企业增效、获益。随着IT的发展，社会经济“互联 ...
2015-11-05大数据时代,面临的七个挑战和八大趋势 大数据挑战和机遇并存，大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段，大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的 ...
2015-11-05大数据时代：大数据分析与应用案例 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的 ...
2015-11-04大数据之零售业的大数据分析 随着大数据时代的到来，大数据分析已经成为了零售业非常重要的一环，也是精细化运营的基础。零售业数据分析包括：下面将对这6个方面逐一解读。 1、商品分析 ...
2015-11-04大数据分析的5个方面 越来越多的应用涉及到大数据，不幸的是所有大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是描述了数据库不断增长的复杂性。那么大数据给我们带来了什么好处呢？大数据最大的好处在于 ...
2015-11-04大数据分析:社交营销如何助推娱乐内容 总体看，电视节目持续创造了视频繁荣，是互联网传播的核心内容之一。美兰德中国电视媒体网络传播监测与研究显示，前三季度全网视频每月点击量EPG电视节目300亿次, ...
2015-11-04
十大令人震惊的大数据真相 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 ...
2015-11-04企业如何正确看待电商大数据 大数据通俗讲是让人不在为过程而纠结，直接给人提供结果。比如谷歌公司的“流感趋势”预测模型是如何知道流感趋势的呢?它的核心价值就在于大数据的应用。谷歌通过分析发现， ...
2015-11-04Pandas 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 ...
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