大数据时代下工作的几点建议_数据分析师考试 近年来,伴随“物联网”、“云计算”和“大数据”等词汇进入公众视野,一个大数据时代正大踏步向我们走来。在这一背景下,我们应如何创新社会管理方式、做好 ...
2015-07-20大数据营销带来哪些好处_数据分析师考试 如果说,互联网是企业之车的左轮,那么在互联网时代,大数据将成为企业之车的右轮,两者共同构成推动企业持续前进的核心竞争力,缺一不可。大数据应用,将和云计 ...
2015-07-20“大数据”研判“小城事”_数据分析师考试 在前期取得有目共睹的成效上,“共建美丽新苏州、同享美好新生活”城市环境综合整治提升行动已经进入长效管理阶段。近日,我市市容市政部门结合今年以来的“数 ...
2015-07-20大数据时代下我国电子商务的发展机遇与挑战_数据分析师考试 大数据时代已经到来,认同这一判断的人越来越多。随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展,手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的传 ...
2015-07-20大数据时代,统计学还有用吗_数据分析师考试 在数据“爆炸”的时代,大数据常常被寄予厚望。到底,什么样的数据才算大数据,怎样才能用好大数据,传统统计学还有用武之地吗?清华大学统计学研究中心前不 ...
2015-07-20“大数据”提升生产组织效率_数据分析师考试 包头电务段自主研发电务生产调度指挥系统,将管辖范围内的1437公里线路上的设备信息以及各岗位人员信息全部录入生产调度指挥系统,实时显示的生产管理平台、 ...
2015-07-20环境大数据应用“含苞待放”_数据分析师考试 近期,大数据的“倩影”频繁出现在国家出台的各项方案和指导意见中,也成为环保系统热议的内容。 据了解,北京、武汉等不少省市的数据资源中心早 ...
2015-07-20大数据能否破解数据造假难题_数据分析师考试 大数据是近年来的一个热词。什么是大数据分析?通俗地讲,就是运用一些数据分析软件工具,对海量的、混杂的数据进行分析,在融合丰富的实践基础上,运用创造 ...
2015-07-19大数据下的营销价值_数据分析师考试 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 ...
2015-07-19大数据时代的小数据营销过时了吗_数据分析师考试 在大数据大行其道之时,我们积累了几十年、上百年的小数据处理方法是否就意味着过时了呢? 要回答这个问题,我们还是要先从小数据的定义入手。 ...
2015-07-19零售企业如何让大数据开花结果_数据分析师考试 互联网时代的到来,改变了整个消费市场,消费者的消费习惯也呈现出个性化、多样化的趋势,零售商也开始学习互联网思维,以消费者的需求为中心。就是在这样 ...
2015-07-19大数据时代传统媒体转型的关键_数据分析师考试 互联网技术既催生了更多的数据,又倒逼政府和机构开放更多的数据,把我们带入大数据时代。目前,世界已经进入“泽字节”时代,国外媒体更把2013年称为“ ...
2015-07-19大数据是种思维方法_数据分析师考试 迎接大数据时代,需要形成“大数据思维”。大数据不仅是一种应用性很强的实用工具,而且是一种重要的思维方法。 没有大数据,发现与选拔人才都很难做到“全信 ...
2015-07-19大数据与人才的发现评价_数据分析师考试 目前,对于什么叫大数据,以及大到什么程度才叫大数据,数据科学家的认识还未统一。有一种意见认为,在不同的领域应该有所不同。但是,大数据有几个特征是明显的 ...
2015-07-19大数据应成教育改革之翼_数据分析师考试 近年来,随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇,教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域,有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化 ...
2015-07-19大数据能为社会心理学带来什么_数据分析师考试 社会心理学是以科学的方法研究人们的思想、情感和行为如何受到他人影响的一门学科,它以社会现象为研究导向,旨在探寻个体和群体社会心理现象的发生、发展 ...
2015-07-19大数据运用将改变汽车行业传统推广模式_数据分析师考试 如何让更多汽车厂商、经销商在“互联网+”时代抛弃旧有营销思维、重塑汽车营销新模式?在日前举行的腾讯广点通媒体socialday活动中,与会人士围绕 ...
2015-07-19大数据下的营销价值_数据分析师考试 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 ...
2015-07-18大数据是否可重复数据删除_数据分析师考试 我们所谈论的“文本”大数据,如日志或者从不同的来源(如网络、信贷机构、Facebook)收集的信息,它们都是高度可压缩的。事实上,大多数数据仓库产品都是基于 ...
2015-07-18大数据时代国内厂商的路在何方_数据分析师考试 近几年中,web和企业已经见证了数据膨胀。这一现象有很多种原因,例如,便宜的terabyte量级的存储硬件的商品化,随着时间的推移已接近临界规模的企业数据 ...
2015-07-18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