大数据历史背景、价值取向与哲学意蕴 1历史背景 1.1数字化、网络化和智能化 广义地看，人类正在经历第五次信息革命，或者叫第五次与信息相关的革命。过去四次依次是语言的产生、文字的创造、造纸和印刷术 ...
2016-07-03无数据不决策 大数据时代已经到来 近期对于人工智能AlphaGo五局四胜打败世界冠军李世石的事件在媒体圈炒的沸沸扬扬，但是在大数据圈内大家的心态似乎都非常平静。以往我们对于大数据的印象可以用“神秘”来描述 ...
2016-07-03空调平台电商优势明显 大数据定义精准营销 2015 年，在全球经济波动、国内宏观经济环境“新常态”及住宅产业低迷等综合因素影响之下，家电业面临着比以往更大的挑战，部分品类还出现了负增长。贯穿了整个2015年 ...
2016-07-03大数据时代，如何像看“今日头条”那样去看电视？ 刘慈欣写过一篇名为《诗云》的科幻小说，大意为：一个热爱艺术的超级文明为了写出比李白更动人心魄的诗歌，将穷举法推至极致，排列出所有汉字组合，最后却悲伤 ...
2016-07-02
大数据到底是不是“算命”？技术大牛们这样说 BAT虽然在数据量上占据优势，但却在丰富性上受到局限，甚至并不具备垂直领域UGC所具备的大数据能力。中小企业则可以充分利用自己在垂直领域里深耕的优势，将 ...
2016-07-02大数据迷潮下的教育研究及其想象力 “大数据”似乎已经成为一种潮流，甚至是一种时尚。人们还没来得及知道它“是什么”，就已经置身其中并迷狂不已，更别提仔细思考“为什么”了。所以，用“迷潮”来形容一点也 ...
2016-07-01应制定大数据资源保护法 “药店反对阿里云健康参与药品监管电子码的推广，是大数据保护法律缺位带来的典型问题，如果能够依法规范阿里的数据使用行为，药店也许不会有这么大的意见。”在昨日接受记者采访时，住 ...
2016-07-01提升大数据大生态产品供给水平 贵州省3月1日印发《关于推进供给侧结构性改革提高经济发展质量和效益的意见》，指出贵州推进供给侧结构性改革的主要目标是，增强供给结构对需求变化的适应性和灵活性，加快实现发 ...
2016-07-01给大数据装上安全阀 近年来，大数据应用领域十分广泛，涵盖了社会生活的主要方面。《2015年中国大数据发展调查报告》显示，超过55%的国内受访企业部署了大数据应用，2015年中国大数据市场规模达到115.9亿元，增 ...
2016-07-01为什么BI系统会日趋人性化 BI系统的发展趋势一直受到企业用户的关注，而对于最近BI系统出现的人性化趋势，让很多企业用户感到疑惑。其实，对于这种变化，是有据可查的。在最开始BI系统的发展过程中，其平台在不 ...
2016-06-30大数据时代为什么都在谈Hadoop? 最近知乎上有这样一个问题“为什么很多公司都采用Hadoop方案处理大数据业务”，引来很多回答，笔者整理如下，其观点或有时而可商，欢迎讨论。 先说一说什么样的公司比较倾向 ...
2016-06-30突破执法瓶颈 保障大数据时代个人信息安全 一段时间以来，个人信息安全备受关注。数据显示，截至2015年底，中国网民规模达到6.88亿，在网活跃智能设备数量接近9亿。伴随移动互联网应用向经济社会生活方方面面的 ...
2016-06-30
大数据对个人隐私权有什么影响？ 网络上的安全，也是我们逐渐关心的话题。这种科技的时代，真的没有网络的隐私了吗？ 1995年，欧盟出台的隐私法例将“个人资料”定义为可以直接或间接识别一个人的信息。很显 ...
2016-06-29大数据开启城市防空新模式 大数据的挖掘是通过软件处理在各种侦查预警等传感器上产生的大量数据，将这些数据存储在计算机设备中，基于各式各样的数据而非已有规则编写程序，利用包括量子计算机在内的各种高性能 ...
2016-06-29汽车大数据 汽车是大数据时代的先锋 时至今日，互联网已经行至一个中间点：上半场是互联，下半场是数据，互联的任务已经基本完成，数据将成为下半场的主角。这一点，在汽车领域也很明显。 当下的产业互联网，让 ...
2016-06-28大数据基金江湖，一场主动与被动的较量…… 从目前大数据基金的数据类型来看，包括银行卡交易数据、线上销售数据、搜索量数据、用户浏览行为、用户选股行为、用户点击关注行为等。 “事实上，基金投资本身是 ...
2016-06-28大数据助力视赚网络构建智慧媒体生态 中国大数据生态在2015年得到进一步发展，围绕着数据的收集、存储、管理、分析、挖掘和展现的各不同功能，逐渐出现不同的角色，从数据的生产者、数据提供者、第三方数据市场 ...
2016-06-28数据可视化技术让数据信息更加有意义 对于大数据的不断发展，对于数据可视化技术也提出了新的要求，不管是大数据的发展还是数据可视化技术的发展都备受关注，对于已经走过2015年和即将到来的2016年，大数据技术 ...
2016-06-27城市数据可视化的具体方法有哪些 生活在这个城市，在这个城市打拼，我们是否对这座城市有所了解呢?当我们想要到某处之时，我们如何以最快的速度最短的时间找到这个地方?看到这些问题，可能很多人要说，打车或者 ...
2016-06-27大数据时代下的银行业：围绕客户体验创新求变 中国金融服务业正在发生翻天覆地的变化，除了持续的金融系统改革外，中国的商业银行面临着更具挑战的客户预期以及诸多新机构的竞争。为了保持竞争优势，金融机构采 ...
2016-06-27PowerBI 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
