Hadoop 2.0 上深度学习的解决方案_数据分析师 波士顿的 数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动，且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析。数据科学大量使用机器算法，可以帮助我们在数据 ...
2015-01-20成功进行数据中心迁移的四大步骤_数据分析师 即使是看似简单的数据中心迁移也可能会影响到企业运作，危害到关键的业务职能和商业关系。尽管如此，公司完全可以做到成功迁移数据中心。GreenHouseData的数据 ...
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前端数据之美如何展示_数据分析师 随着 web 技术的蓬勃发展，前端的展示、交互越来越复杂，在用户的访问、操作过程中产生了大量的数据。由此，前端的数据分析也变得尤为重要。 当然，对于站长来说，你可 ...
2015-01-20![[数据分析师]信息图制作教程：关于数值的表现](https://pic.jg.com.cn/img/cda/a4f8f17f82687474703a2f2f7069632e7975706f6f2e636f6d2f333664736a5f762f446932664a5a304b2f57746a6b442e6a7067d86ba27e93.jpg)
[数据分析师]信息图制作教程：关于数值的表现 在信息图的制作和数据可视化过程中，数值的表现是核心，常见的资金量、人数、个数、面积体积等等数值都是信息图中核心要表达的内容。那么这些数值在信息图 ...
2015-01-20解答做大数据过程中遇到的13个问题 1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。 ...
2015-01-20从规划开始，公司or企业如何入手和实施大数据 很多公司的大数据规划付之阙如，本文将告诉你如何入手和实施。 问题所在 “大数据”及高级分析带来的技术挑战与组织挑战，很容易导致企业采用成本高 ...
2015-01-20中国大数据行业面临的五大挑战以及应对策略 《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》作者之一维克托·迈尔-舍恩伯格曾表示，如同望远镜让人类能够感知宇宙，显微镜让人类能够观测微生物一样，大数据 ...
2015-01-20大数据时代是不可逆转的趋势_数据分析师 2012年互联网界一个无法回避的新概念就是大数据的概念。根据全球信息咨询公司对于大数据的定义，可以总结出大数据所具有4v特点：volume(体量)，velocity(速度)，var ...
2015-01-20谁能用大数据写出那个神秘的小纸条 前两年有一部叫做《点球成金》的电影非常成功，我是在从香港飞往纽约的飞机上观看的。这部由真实事件改变的影片，讲述了全美职棒大联盟的球队奥克兰绿帽队，在经理比 ...
2015-01-19职业社交如何通过大数据颠覆招聘行业 自2012年上线刚满2年便获得1亿美金融资的今日头条，通过数据分析不同用户对新闻的偏好，进而对其推送订制式新闻的模式几乎惹怒整个传统媒体圈；不久前成功上市的万 ...
2015-01-19大数据应用+搜索引擎：重构信息传播方式 日前举行的戛纳国际创意节上，百度将“中国女人”与“大数据”带到了世界营销创意人的面前，演绎了一场“众里寻她”的启示秀——通过大数据对“女性消费与生活” ...
2015-01-19什么是“大数据”的真正含义_数据分析师 大数据是时下流行语，但它真正的意思是什么呢？是当数据成为大吗？ 最近在波士顿举行的一个大数据和高性能计算峰会上，亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学 ...
2015-01-19【数据分析师】关于大数据的八大热点问题 大数据的热点问题： 1.数据科学与大数据的学科边界 这一问题综合了两个问题，即大数据的基本内涵与数据的科学问题。前者关注的是大数据的基本定义 ...
2015-01-19数据分析开启大数据商业价值_数据分析师 云计算管理公司Adaptive Computing近期发表了它对2014年大数据发展的主要预测，其中，它提到更有效的大数据分析将增加企业的收入来源。如今，企业记录的信息已经 ...
2015-01-19大数据有什么时代意义_大数据对IT产业的影响_大数据发展脉络 大数据具有什么时代意义，它对IT产业的影响是什么，大数据的发展脉络又是怎样的？听听业内人士是怎么解答的。 大数据的时代意义 ...
2015-01-19sas基础_sas知识_sas基础知识(3)_数据分析师 11．QUIT 语句(退出语句) 格式为∶QUIT; 该语句结束交互式运行 SAS 的过程(注∶在使用时,它与 RUN 语句的区别并不明显)。 12．FORMAT 语句(格式语句) 格式为∶F ...
2015-01-19sas基础_sas知识_sas基础知识(2)_数据分析师 在 DATA 步中用此语句对正创建的数据集中的变量给出新名字。 12．WINDOW 语句(窗口语句) 格式为∶WINDOW 窗口名 [选择项] [域……] [GROUP=组[域……]]……; 此 ...
2015-01-19sas基础_sas知识_sas基础知识_数据分析师 Ⅳ．用在 DATA 步的信息语句 １．ARRAY 语句(数组语句) (1)显示下标数组语句 格式为∶ARRAY 数组名 [{n}] [$] [数组元素的长度] [数组元素] [(初始值)]; 注意∶ ...
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浅析：数据挖掘从入门到进阶，要看什么书_数据分析师 做数据挖掘也有些年头了，写这篇文一方面是让我写篇文，朋友作为数据挖掘方面的参考，另一方面也是有抛砖引玉之意，希望能够和一些大牛交流，相互促 ...
2015-01-18机器学习和计算机视觉相关的数学_数据分析师 机器学习和计算机视觉都是很多种数学的交汇场。看着不同的理论体系的交汇，对于一个researcher来说，往往是非常exciting的enjoyable的事情。不过，这也代表 ...
2015-01-18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
