透过应用看行业 大数据如何带来思维创新 大数据正在逐渐成为我们茶余饭后谈论的热点问题，不单是在工作当中，在生活上的很多大数据应用也带给我们很大的启发和改变，我们可以举一些很简单的例子，在以前 ...
2015-10-04
数据分析：专车司机究竟是一群怎样的人 专车司机来自于学历较高、职业和家庭稳定的年青中产阶层，本地兼职“候鸟型”司机为主，寻求经济报酬之外，也在寻求社交的需要 近两年来，互联网技术不 ...
2015-10-04用好大数据 转型更轻松,制造业,转型 采访中，胡道发反复提到一点，金旅将信息中心更名为企业管理信息部，代表着公司高层对信息价值的认识产生根本性改变。这对装备制造业乃至制造业整体而言，借鉴意义都 ...
2015-10-04大数据时代,人类生活面临颠覆 对于IT领域来说，最近有很多非常新的概念，比如云计算、物联网，当大家刚刚对这些概念开始有清晰的认知时，又一个全新概念出现了——大数据。什么是大数据？大数据概念究竟 ...
2015-10-04反思O2O演化的三个时代 大数据与智能化才是未来所在 O2O，从人人追捧突然间变成了过街老鼠、人人喊打，这并非是一种正常现象。资本的过度虚高，创业者的过度神化，造成了今日大批O2O倒闭的悲剧。其实99% ...
2015-10-04阿里巴巴分析企业如何利用大数据解决问题 从以前必须求老板看看他做的数据，到现在老板会挑剔他准备的数据没有用，他认为，这是企业利用数据进化的结果，他发现美国许多企业不只拥有数据科学家，甚至还多 ...
2015-10-03电商用户的数据挖掘与可视化展现 进入到大数据时代，电商用户数据的暴增与数据的社会化在很大程度上模糊了O2O电商企业数据的边界，这些由用户创造的海量数据远远超越了目前人力所能处理的范畴。庞大的数 ...
2015-10-03大数据之有指导数据挖掘方法的模型 数据挖掘的目的，就是从数据中找到更多的优质用户。 什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定义 ...
2015-10-03R语言企业级大数据挖掘应用 为什么要使用R语言 在互联网企业，在分析端使用闭源的商用软件几乎是不可能的，原因很简单：成本太高，不管是使用，还是研发及维护。 但我个人觉得这可能还不是最主要的原因 ...
2015-10-03大数据时代下的数据挖掘与可视化展现 全世界每天都有几十亿人使用计算机、平板电脑、手机和其它数字设备产生海量数据。在这个各个行业和领域都已经被数据给渗透，数据已成为非常重要的生产因素的大数据 ...
2015-10-03驳“网站SEO等于数据分析师” 笔者最近在站长站看到了许多关于网站SEO等同于数据分析师的说话，作为一个沉浸SEO5年的站长来说，这无疑是个非常搞笑的说法，假如数据分析就能做SEO，那我们SEOer要靠什么吃饭 ...
2015-10-03大数据产业调研及分析报告 大数据引发了全球范围内深刻的技术与商业变革，已经成为全球发展的趋势以及国家、企业间的竞争焦点，直接关系到国家安全、社会稳定、经济发展和民生幸福等诸多方面。我国在经 ...
2015-10-03大数据平台建立，数据的平等性如何保障 随着大数据的概念化，其本身结构性正在逐步建立完善，为其服务的云计算技术也逐步更新完善中，一切都是有条不絮，走得都很合理。 对于大数据的数据库建立， ...
2015-10-03走在数据分析师的成长道路上 大数据时代纵观全球,数据分析行业已发展到什么阶段？我国数据分析行业又占什么样的地位？ 我们不妨从政策的角度来感受下： 在美国，奥巴马ZF推出 ...
2015-10-03《ibm spss modeler数据与文本挖掘实战》_数据分析师书籍推荐 《ibm spss modeler数据与文本挖掘实战》 图书简介： 本书主要包括两部分内容：在数据挖掘部分，重点介绍了各种数据挖掘方法的基本原理及应用 ...
2015-10-03SPSS：质量信息管理的助手 目前，企业的各种质量数据量越来越大，对质量数据的处理工作量就异常巨大，软件研究人员把它们称作海量数据。海量数据有以下两个特点：首先，数据量庞大，由于企业规模扩张、产品 ...
2015-10-02优秀数据分析师应该具备的5点素质 多数时候非专业人士无法有效处理收集到的数据，这正是数据科学家供不应求的原因。据统计，从2003到2013年，数据行业取得了年平均约23%的高速增长，比行业平均水平高了5 ...
2015-10-02怎样判断一个人是否适合做数据分析 网友问：部门要找几个人做数据分析。现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样 ...
2015-10-02没有数据分析大数据什么也不是 商业人士想要通过大数据来了解客户的需求，但他们必须意识到没有数据分析“大海捞针”，大数据很难对其有所帮助。 在当今商业社会，客户的需求正在变得越来 ...
2015-10-02大数据时代,相关部门掌握的数据越来越重要 大数据活在“云端”，唯有云计算能让大数据找到自己的轨迹和存在的真正价值。但是，大数据并不全是飘在天上的浮云，它也需要能源源不断输送数据的“根”。 那 ...
2015-10-02PowerBI 累计曲线制作指南：从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中，“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据：用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中，函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下，我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师：引领商业数据分析体系构建，筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天，企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析 在机器学习领域，随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性，被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中，t 统计量是常用的重要指标，其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中，数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量：数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中，流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中，商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师：数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天，数据已成为企业核心资产，而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中，开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据：从业务需求到技术实现 在数据分析场景中，连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制：数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中，数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选：从基础语法到实战应用 在数据分析工作中，基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域：从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年，数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率：计算方法与实践意义 在游戏行业中，流水（即游戏收入）是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级：数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代，数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA（Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局：从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下，用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券：CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中，数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战：实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中，保持不同环境（如开发库与生产库、主库与从库）的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验：数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域，统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中，t 检验和卡 ...
2025-08-08
