大数据浪潮袭来 企业该如何选择NoSQL 在当今这个大数据时代下，优秀的传统关系型数据库管理系统已经无法应对很多数据库处理任务。在今天的文章中，我们将一同探讨如何在各类NoSQL后备方案中找到适合自己 ...
2015-09-11大数据来袭应用交付市场呼唤高性能产品 一分钟内，微博、推特上新发的数据量超过10万，社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……近年来，随着云计算和大数据应用的广泛普及，及越来越多基于网络的 ...
2015-09-11大数据分析影响力报告 北京 – 全球领先的大数据分析和营销应用服务供应商Teradata天睿公司（Teradata Corporation，纽交所：TDC）日前发布全球性报告，揭秘六大行业大数据分析计划当前实施状况。该报告 ...
2015-09-11大数据安全怎么保证 当前，我国亟须依据《关于促进大数据发展的行动纲要》，综合采取战略、政策、法律等多种工具，构建起包括法律、行政、技术、行业、社会等在内的大数据安全保护体系，加大大数据的 ...
2015-09-11信息时代:靠大数据运用和保护知识产权 这是一个信息时代，一个因信息互联而变得“无国界”的时代。在这样的时代，数字内容的生产方式被改变。在9月10日下午举行的一场分论坛上，与会嘉宾和台下观众共同 ...
2015-09-11机器人写稿？是大数据分析！ 据悉，“机器人写稿”并非首次出现，其背后的原理仍是大数据分析。从“写稿”能力来看，机器人目前仍集中在搜集整理信息上，与人类思考、分析、挖掘故事的能力相比，还差 ...
2015-09-11
用Excel做数据分析—回归分析 在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常 ...
2015-09-10
用Excel做数据分析—移动平均 某化工反应过程，每隔2分钟对系统测取一次压力数据。由于反应的特殊性，需要考察每8分钟的压力平均值，如果该压力平均值高于15MPa，则认为自属于该平均值计算范围内的第一 ...
2015-09-10大数据如何在劳动力管理上创造价值 当前，中国经济已经进入转型升级的新常态，人力资源结构也随之发生变化，其中老龄化导致劳动力结构性短缺，大量、廉价劳动力的时代已经结束。“90后”、“00后”步入 ...
2015-09-10在大数据时代，商业模式正发生大变革 大数据的“喧闹”已有几年，业界认为，现在是认真冷静下来思考一些关于大数据根本性问题的时候了。近日，国内专注于大数据应用产品的“据说研究院”负责人接受本 ...
2015-09-10零售大数据应用 线下与线上资源打通是趋势 零售业现状 随着我国经济结构调整步伐的加快，2014年，我国零售业的发展形态出现了进一步的变化。根据商务部的数据，2014年全国实现社会消费品零售 ...
2015-09-10分析一家传统行业如何用O2O来拥抱大数据 当前，传统产业纷纷跨界互联网，尤其是零售百货业更积极地向O2O转型，利用大数据来提升产业效率，其转型背后原因，一来从供给端看，传统产业生产效率低，加之日 ...
2015-09-10大数据管理局:追赶高速运转的大数据行业 几年前，大数据似乎还是科学家才会关心的事，但如今，它已触手可及。 例如，著名职场社交网站LinkedIn公布的2014年最受雇主喜欢、最炙手可热的25项 ...
2015-09-10市场潜力凸显 大数据已成转型新力量 9月5日，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》）对外公开。《纲要》提出了未来5至10年我国大数据发展和应用要实现的目标，这是我国发布的首个 ...
2015-09-10以大数据大健康产业为引领带动传统产业转型升级 近日，区政府常务会议举行。区委副书记、区长唐兴伦出席会议。 唐兴伦指出，习近平总书记视察贵州时对贵州提出了“守底线、走新路”的要求，乌当区 ...
2015-09-10大数据推动高等教育变革 随着互联网和物联网的快速发展和广泛应用，世界处于各种数据指数式增长的环境中，进入大数据时代。大数据日益成为推动各个领域变革的强劲力量。从高等教育领域来看，大数据在教 ...
2015-09-10四大数据分析 帮你彻底挖掘市场潜能 数据分析的作用越来越大，企业运用的次数也越来越多。不少企业不仅意识到了该分析方法的重要性，同时对其分析方法也产生极大的兴趣。而从目前众用户的使用方法来看， ...
2015-09-09大数据背后是个万亿市场 大数据的商业应用将会帮助企业解决这些问题；大数据的有效利用将会提高社会消费水平，将会帮住企业提高效率、洞察客户、增加收入。大数据商业应用未来是万亿级的大市场，大数据 ...
2015-09-09如何才能将大数据真正应用起来 在这个信息爆炸的时代，每天都有大量各种各样的信息数据产生，怎么发掘这些海量数据的价值成为所有人关注的重点。因此，上至政府部门，下至平头百姓，各行各业对大数据 ...
2015-09-09大数据可分析人的性格 大数据时代“隐私已死” 如今,网络已成为一种生活方式,在浏览网页、进行网络社交过程中,庞杂的网络数据中包含大量的私人信息,对此,有美国学者宣称“隐私权已经死了”。网络的开放性、 ...
2015-09-09在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 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
