大数据的来源、采集与使用 日前，中国大数据与经济预测论坛在北京召开。在经济预测领域运用大数据，如何利用大数据技术和方法，达到我们进行经济预测的目的，是非常值得思考的。所以，本次会议来自明略数据的金 ...
2016-12-11
大数据！然后呢？厚数据时代的来临 大数据（Big Data）热潮是这几年产业界最夯的趋势话题，网路社群媒体的兴起，更推波助澜这股热潮，以为买了网路社群的大数据资料，就可以掌握消费者行为脉动，让行销活动无往 ...
2016-12-11考虑数据管道 大数据工具 你值得拥有 数据科学工具的功能通常围绕着预测建模，机器学习和数据可视化。但这些工具还应该包括后端数据管道技术，因为这有助于加快分析的速度。 数据科学家们通常喜欢把后端技术 ...
2016-12-11
大数据时代的教育新使命 欧美发达国家和研究机构均非常重视大数据，在国家层面建立了教育大数据中心。譬如，美国建有国家教育大数据中心，其中涵盖近些年来不同类型的大学与中小学在数量、经费、教师人数等诸多 ...
2016-12-11十大最热门的大数据技术 随着大数据分析市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值? 根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术： 预测分析：随着现在 ...
2016-12-10
大数据另一个方向—大数据变成“小数据” 大数据有两个发展方向。一个是方向大家比较熟悉的“数据收集、分析”，借此了解客户需求、明确产品方向等等。我还在人工智能、机器学习等领域做了一些研究，思考怎样把 ...
2016-12-10
大数据时代，你的数据中心如何迎战 信息时代，数据已经融入到了每一个行业，每一个业务领域。继“物联网”、云计算”之后，“大数据”一词被越来越多地提及。“大数据”在政府，金融，公安，通讯，交通，医疗， ...
2016-12-10
新的起点，带你领略大数据及大数据产业的全貌 随着“云计算”、“互联网”、“物联网”的快速发展，大数据（Big Data）也吸引了越来越多的人关注，成为社会热点之一。大街小巷不论是技术人员、咨询人士以及各行 ...
2016-12-10大数据大环境，税收数据深度利用是必然要求 近几年，税务部门掌握的涉税数据呈现爆炸式增长，以大数据时代为背景，深入分析税收数据目前的应用现状和存在的问题，并对未来税收数据进一步的深度利用提出相 ...
2016-12-10
大数据公司的数据源是未来估值的最重要依据 大数据发展浪潮席卷全球，资本也敏锐追逐着高增长市场。尽管资本市场上对同一家公司的评判标准不一而足，但是对大数据公司而言，探究其成长性的本质，只有一个标准— ...
2016-12-10
你不需要大数据，你需要的是正确的数据 你需要的并不是大数据，而是正确的数据。以Uber为例，Uber每天都能收集到海量数据，但Uber会分析全部数据吗?不会，它只用那些能让产品更快连接乘客和司机的关键数据。 ...
2016-12-09
IT部门不应忽略的12种数据 无论你们公司有多少数据或者你们的经理需要多少数据，你们很有可能错过了掩藏在数据之下的瑰宝。下面我们会分享12个案例，案例中讲述了什么数据是你可能忽视的，为什么它在很大程度上 ...
2016-12-09大数据和深度学习有什么区别 都是 data-driven 的模型，都是学习一种更加 abstract 的方式来表达特定的数据，假设和模型都对特定数据广泛适用。好处是，这种学习出来的表达方式可以帮助我们更好的理解和 ...
2016-12-09
大数据时代几个关键问题剖析 大数据时代来临，每个公司都应该重视起数据部门。以前搜集数据没有足够的时间、能力、资源，因而无法获得更多的支撑。因为数据量不够。当我们有了更多的数据，我们看到的东西发生实 ...
2016-12-09
2017年有望实现大数据六大预言 当前，大数据以前所未有的方式创造着企业的成长为商业赢得利润。在过去十多年里，先进的数据科技分析工具问世，已经使商业精英在数据中获得巨大的利益，对大多数人来讲他们只是触 ...
2016-12-09大数据时代的基础科学新变 今天，世界已经进入大数据时代，如何适应这样的时代、引领这样的时代，是每一个科学领域必须要面对的问题。从某种程度上说，基础科学的进展依赖于数据的获取与分析。今天，数据量爆炸 ...
2016-12-09
一个大数据应用是如何炼成的 经历了多年的BI专题应用建设，有幸能在一个传统企业里探索大数据应用的建设过程，发现了很多不一样的地方，获得了不同的感受，在此以一个真实的案例的建设过程来品味其中的不同，也 ...
2016-12-08互联网大数据时代如何保障交易数据安全 近年来，随着互联网的发展与应用走向深入，大数据成为创新经济的引擎，基于互联网大数据的产业异常活跃，各地政府都把大数据当做经济转型的重点，于是，很多地方联合主导 ...
2016-12-08反洗钱的未来一定是大数据分析 中国的银行、金融机构以及准金融机构（以下统称金融机构），在涉及到跨境资金转移的时候，会面临着更加严格的反洗钱以及反资助恐怖分子（以下统称反洗钱）的合规监管。 在继续 ...
2016-12-08
大数据成为证据的新标准 大数据并非严格意义上的证据，因为被万维网络记录下来的大数据是杂乱的，分散的，尚不具备作为证明案件事实的证据资格，只有在将相关数据进行客观完整采集的基础上，运用科学的数据处理 ...
2016-12-08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
