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pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24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