大数据时代别忽略身边的小数据 学会从大数据中看趋势，从小数据中看现实，这无论对于企业还是个人来说，都十分重要。 当今被称为大数据时代，“数据为王”。手握大数据的马云及阿里巴巴，成为地方政府竞相战 ...
2016-12-14大数据发展谨防\"一哄而上\" 警惕大数据应用陷阱 作为近几年来最热门的网络概念之一，大数据在多个领域的落地显示出其巨大优势，如出行类APP在城市中为用户提供快速的车辆调度，又如谷歌智能系统阿尔法围棋在人 ...
2016-12-14
我们真正追求的，是“大”数据还是更智慧的数据 提到大数据，难免要说到下面这几个V：规模volume、速度velocity、种类variety、真实性veracity和价值value。 仔细关照这些特点，会发现两个问题。数据的规模 ...
2016-12-14“互联网+”扫盲时刻：统计数据≠大数据 百度百科对大数据的定义是这样的：大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助 ...
2016-12-14
“忘掉大数据”之“法”：大数据修炼要“五讲四美” 大数据需要昂贵的成本，作为商业行为，不能像搞学术研究那样不考虑回报。大到数据体系、中到数据产品、小到具体的模型算法，值不值得做的标准一看ROI ...
2016-12-14用大数据整合产业链是大家居时代的必经之路 如今，“大家居”和“大数据”是行业内两大热词，数据已然渗透到了家居行业的业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长 ...
2016-12-13
都在说大数据，但你知道大数据的核心价值是什么吗 都说现在是大数据时代，那么大数据是什么？大数据有什么用？大数据最核心的价值是什么呢？其实大数据的核心价值很简单，就是了解用户行为（更简单说就是了解用 ...
2016-12-13
大数据处理_大数据处理技术 每个企业或多或少每天都会需要做一个数据统计，来掌握公司的运营情况，看看自己的客户每天是否有增加等等，当客户的数据信息达到一定的程度，单独的使用一台计算机进行计算肯定不行 ...
2016-12-13
12月10日下午，国际科技园四期飞鸟村孵化器鸟巢内，由云信联盟、金鸡湖大数据产业联盟指导，猿生态开发者社区和CDA数据分析师联合主办的“从分布式构架到机器学习的魅力”数据交流分享沙龙正式拉开序幕，来 ...
2016-12-13
大数据时代:信息安全问题该如何解决 对海量数据的分析挖掘能创造巨大的物质财富和社会价值。然而，数据的大量聚集导致隐私泄露无处不在，个人、企业的信息安全面临严重威胁，亟待通过完善法律法规等方式予以解 ...
2016-12-13
大数据如何走进百姓生活 什么是大数据？在维克托·迈尔-舍恩伯格编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。通俗的说法是，大数据是以容量大、类型 ...
2016-12-13大数据时代严防用大数据作恶 在许多行业企业，针对客户隐私的保护，并未有一套健全的业务流程和职业规范来为之兜底，你所有的隐私信息,包括开房记录、名下资产、乘坐航班,甚至网吧上网记录信息,只要有人付钱,就 ...
2016-12-13
大数据市场“新尝试” 将开启公开数据价值挖掘 互联网时代大数据被纳入国家发展纲要，数据资源价值挖掘不断深入，在非公开数据领域一直被认为行业激烈竞争的红海基础上，近期大数据市场开启了公开数据价 ...
2016-12-12
别看数据很冰冷，其实“大数据”也是有生命的 作为数据的应用者，有必要树立一套数据伦理观，也就是如何对待数据的态度。我经常被人问起的两个问题是你的数据源从哪里来？如何保证数据的准确？这些问题的答案不 ...
2016-12-12
大数据产业需要适用可靠的数据中心 习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上指出：“我国的互联网发展，要在核心技术上取得突破，要坚定不移实施创新驱动发展战略，把更多人力物力财力投向基础技术、通用技 ...
2016-12-12
大数据发展的瓶颈多多，完美的数据你等不来 大数据的发展是个循序渐进的过程，基于已有数据做好分析也很重要。“完美的数据永远是等不来的，碎片化的数据也可以整合起来做分析，做数据分析的出发点是有多少数据 ...
2016-12-12如何保障大数据安全 大数据产业的发展，离不开国家政策的支持，而国家如此重视大数据的发展，一是大数据关系到国民经济建设和发展;二是大数据存在着重大的网络安全隐患，甚至会危及国家的安全。因此，在建设网 ...
2016-12-12
大数据处理的关键技术 大数据处理的关键技术主要包括：数据采集、数据预处理(数据清理、数据集成、数据变换等)、大数据存储、数据分析和挖掘、数据的呈现与应用(数据可视化、数据安全与隐私等)。 该图展示了 ...
2016-12-12大数据时代的数据交易规则的法律思考 一、 大数据国家战略 现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业，一个大规模的产生、分享和应用数据的大数据时代已经到来。大数据将是下一个创新、竞争、 ...
2016-12-11
为什么说你的数据不是大数据 现如今，我们已经能够保存下每个业务流程当中的数据，甚至已经可以保存下用户访问页面的数据或者观众观看哪些节目的数据。物联网的出现改变了游戏规则，为我们开启了一扇门。然而每 ...
2016-12-11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
