大数据不会主动为你做的几件事 现在已经开始有越来越多的企业开始对大数据寄予厚望,希望能够通过大数据的技术优势来长期解决企业在业务方面的问题,使得企业的竞争优势更加明显,同时企业的产品也更有竞争力。 ...
2017-02-16
拒绝沉默大多数 从观望大数据的企业谈起 大数据已经是现在企业管理者必谈的话题之一了,根据世界权威市场调查机构Gartner最新的一份调查结果显示,在全球范围内大数据技术的投资规模正在不断扩大,在受访者当中 ...
2017-02-16
救世主不好当 信息化时代大数据的新任务 信息化成为了国内外很多企业级厂商热议的话题之一,同时,信息工业科技的发展也促使了IT行业很多梦想的诞生和实现,在技术飞速发展的今天,信息安全也已经成为了我们面 ...
2017-02-15
城市的实践者 从衣食住行深度分析大数据 1“衣食”模式的改变 北京城,作为一个集文化、金融、政治、科技等于一身的城市,在悠久的历史背后让我们也看到了充满活力的一面。生活在北京这座城市当中, ...
2017-02-15大数据的这些误区你躺枪了哪个 大数据,说的再多其实也还是会有很多网友对当前的大数据技术存在一些疑问和误区,比如有很多朋友会觉得只有到达Peta级别以上的才能够被称之为大数据,甚至是到达了Zeta级别才算是 ...
2017-02-15不谈大数据的“互联网+建筑”都是耍流氓 今年是传统企业纷纷转型互联网的一年。建筑业也不甘其后纷纷与“互联网+”、BIM、大数据、智能化、移动通信、云计算、物联网等高新词汇联系在了一起。与此同时,随着政 ...
2017-02-15
大数据的互联网化 能源行业如何利用数据发展 1能源行业大数据的互联网化 马云曾经说过一句话,当今以及未来的世界当中,最珍贵的能源就是大数据。获取你认为这句话有点以偏概全了,但是我们不可否 ...
2017-02-15
大数据时代商业银行数字化转型 大数据时代的来临,催化了互联网金融的发展,随着大数据技术日益广泛应用,对金融生态和金融格局都将产生深刻影响。国家层面对大数据发展给予高度重视,2015年8月,国务院印发《促 ...
2017-02-15
R源自90年代S编程语言的一个开源版本,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘,在高校及商业统计分析领域非常受欢迎。最新的O’Reilly数据科学薪资调查也将R列为最高薪的数据科学家使用技能之一。当然,R最吸引人的地方 ...
2017-02-15
如何做一名“称职”的数据专家 众所周知,在数据挖掘课题中,很大比重的工作量集中在数据信息收集、整合和探索阶段,挖掘模型的稳定性和提升度很大程度上依赖于大宽表的数据质量。 我们数据专家的作用就是要 ...
2017-01-31
使用Python进行大数据分析 毫不夸张地说,大数据已经成为任何商业交流中不可或缺的一部分。桌面和移动搜索向全世界的营销人员和公司以空前的规模提供着数据,并且随着物联网的到来,大量用以消费的数据还会呈指 ...
2017-01-31
大数据分析在智慧零售之应用 零售业在大数据的推波助澜下,早已颠覆了过去的销售模式,带来的是新一波智慧零售,主要是以个别消费者为核心,利用大数据分析其需求特性,并藉此提供个别化之营销策略,以期透过个 ...
2017-01-31
物流行业的大数据发展与应用 随着大数据时代的到来,大数据技术可以通过构建数据中心,挖掘出隐藏在数据背后的信息价值,从而为企业提供有益的帮助,为企业带来利润。面对海量数据,物流企业在不断增加大数据方 ...
2017-01-31
这一年来,数据科学家都用哪些算法 在“数据为王”的今天,越来越多的人对数据科学产生了兴趣。数据科学家离不开算法的使用,那么,数据科学家最常用的算法,都是哪些呢? 最近,著名的资料探勘信息网站KDnu ...
2017-01-31
大数据入门,这10点你是必须要知道的 1、云计算与大数据是什么关系? 云计算的关键词在于‘整合’,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他 ...
2017-01-31
数据分析师的职业发展现状 前不久看到这样一条新闻“未来广告是否有效的关键是数据分析”不只是广告营销,越来越多的行业看重数据分析这一领域,在信息爆炸的今天,一个优秀的数据分析师可以帮助企业根据现有数 ...
2017-01-26
互联网为什么要做数据分析师 在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据,比如客户交易数据等等),据说到2020年,全球每年产生的数据量达到3500万亿GB;海量的历史 ...
2017-01-26
大数据行业发展状况分析 大数据是指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用对所有数据进行分析处理的新的数据处理方式,与传统的BI数据分析相比,大数据分析能力更强,处理速度更快,更适用于互联网时代下 ...
2017-01-26
从事数据分析师须知 最近在论坛上看到一些高校毕业生咨询数据分析的就业,不少人对这个岗位兴趣浓厚、趋之若鹜,看起来大家都意识到这是份很吃香的工作。一来待遇肯定不差,听起来就很高大上;二来随着云计算大 ...
2017-01-26
数据分析有哪些机会领域 当“网站分析”发展到“数据智能“,毫无疑问,数据分析人员也工作也应该发生一些转变,过去的工作主要是以网站为中心并制定渠道的具体战术,而在将来则需要负责更具战略性的、面向业务 ...
2017-01-26在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11