机器学习和文本分析_数据分析师 当计算机更好地理解了自然语言，新的领域不断被开创，例如：用户应用的人机界面的提升，更为完善搜素引擎，Cortana和Siri这样的个人助理和一些分析给定文献的工具。例如 ...
2015-02-04放心吧，朋友圈广告推送没用大数据 今天，在网上看到了一篇文章—《被玩儿坏的概念：微信朋友圈广告真的用上了大数据？》，在文章中，通过结合大数据做的几个模型分析得出结论，这次推送并不是严格意义 ...
2015-02-04善于抓住大数据带来的新机遇_数据分析师 “大数据”是指信息量巨大的数据集合。与传统数据相比,大数据来源广、规模大,更容易发现事物间的相关性,实现对未来的合理预测,也被赋予了更多期待。美国未来学家 ...
2015-02-04大数据的价值 _数据分析师 不久前的上海国际电影节上，保利博纳总裁于冬关于“未来的电影公司都将为BAT（即互联网媒体百度、阿里巴巴和腾讯电影节新增设的“华语电影新焦点”单元也首次运用大数据技术遴 ...
2015-02-04十道面试题与十个海量数据处理方法总结(5) 八、外排序 适用范围：大数据的排序，去重 基本原理及要点：外排序的归并方法，置换选择败者树原理，最优归并树 扩展： ...
2015-02-04十道面试题与十个海量数据处理方法总结(4) 二、Hashing 适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存 基本原理及要点： hash函数选择，针对字符串， ...
2015-02-04十道面试题与十个海量数据处理方法总结(3) 10、一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。 方案1：这题是考虑时间效率。 ...
2015-02-04十道面试题与十个海量数据处理方法总结(2) 6、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这2.5亿个整数。 方案1：采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表 ...
2015-02-04十道面试题与十个海量数据处理方法总结 第一部分、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐 ...
2015-02-04
经典算法研究系列：一、A*搜索算法 启发式搜索算法 要理解A*搜寻算法，还得从启发式搜索算法开始谈起。 所谓启发式搜索，就在于当前搜索结点往下选择下一步结点时，可以通过一个启发函数来进行选择， ...
2015-02-04
浅谈：大数据几个争议点_数据分析师 “大数据”是近年来国内外业界与学界热议的一个话题。它不仅是对一种技术发展趋势的描述，也被视为蕴含着发展机遇的“下一个创新、竞争和生产力的前沿”。就像农业时代 ...
2015-02-03
大数据营销 要注意规避三大陷阱_数据分析师 应用大数据进行精准营销，要注意规避如下三大陷阱： 1，有数不一定有据; 2，大而不全; 3，内生变量模糊了因果关系。 无论基于大数据的精 ...
2015-02-03
大数据发展面临7个挑战_数据分析师 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。未来的大数据发展依然 ...
2015-02-03
大数据发展的八个趋势_数据分析师 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。未来的大 ...
2015-02-03
美国营销专家眼中成功数据分析的三个阶梯 随着数据时代的真正来临，努力维持现状几乎是每家企业都将面临的挑战。而今，如果大多数营销人员手中没有ipad或智能手机的话，那这个领域将是非常难以驾驭的。 ...
2015-02-03
常见的Hadoop十大应用误解_数据分析师 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 ...
2015-02-03
微信朋友圈广告运用大数据进行精准投放 1月25日晚间，第一批朋友圈广告在业界的高度关注中正式亮相，首批投放的品牌包括宝马中国、vivo智能手机和可口可乐。多数微信用户在浏览朋友圈之后表示，收到了部分 ...
2015-02-03
互联网大数据只是大数据的起点_数据分析师 昨天中国互联网协会数据分析研究工作组在中国互联网大数据年会成立，我作为研究工作组的专家成员做了一个简短的分享。分享的内容，放到朋友圈里面已经有106个 ...
2015-02-03
大数据带来四种思维：总体 容错 相关和智能 近年来大数据技术的快速发展深刻数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化： 第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据; 第二，由于是 ...
2015-02-03
谈谈AWS上超实用的大数据分析服务_数据分析师 AWS在云端为大数据分析提供了几个公共云交付选项。下面来看下AWS是否符合你所在企业的路线。 大数据的关键就是大。大量结构化和非结构化信息——通常是PB ...
2015-02-03在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16
