大数据发掘电商的商业价值 电子商务在交易的过程中，除了可以产生利润，产生的大数据也是一笔财富。无论是买家购买行为、兴趣及支付数据，还是卖家的经营、财务数据，都有助于企业发掘出更大的商业价值。 大 ...
2016-10-04通过大数据以某种所谓“上帝视角”在全球挖人 如你所知，最近些年，当媒体在描述某位大佬的时间分配时，花多长时间用于招聘是个日趋代表正确的决策：乔帮主说四分之一时间在招聘；雷军也表示80%时间曾用于招聘 ...
2016-10-04
智能大数据整合的价值 在过去的几年里，人们从知道大数据的概念，发展到一些组织能够真正实施一些大数据项目。然而，在一些组织的数据中心团队负责实施这些业务驱动的举措之后，现在才开始认识到实现真正大数据 ...
2016-10-04
互联网大数据的应用让我们的生活更便捷 在互联网+时代下，数据发挥着越来越重要的作用。运用领域从商业渐渐转移到养生健身领域。互联网大数据的应用，不仅仅是在商业领域让你赚钱更轻松，在生活领域也能让养生 ...
2016-10-04
大数据如何在商业银行领域发挥价值 商业银行战略规划的制定，需要海量数据，但目前，行外数据基本未被纳入银行数据库，行内数据受数据安全等制度约束，使用不足。未来大数据要在商业银行战略领域发挥价值，需要 ...
2016-10-04通过大数据分析让你真正听懂我的心里话 著名物理学家霍金教授说，忘了黑洞吧，女人才是宇宙最大的谜。比如，明明嘴上说你走吧，内心里其实是想挽留你，明明说不喜欢你，可能心里喜欢得要命。所以，很多男性往往 ...
2016-10-04
大数据分析的新时代宠儿能否不辱使命 提起“零编码”运动，相信很多人都很陌生，对于生活在大数据时代下的人们，必须要了解“零编码”运动，“零编码”运动由比尔·盖茨发起，史蒂芬·乔布斯对其进行了完善。这 ...
2016-10-03
实现大数据精准营销的方式有哪些 受到微信、微博及社交网络等 OTT 业务影响，运营商语音、短信等传统业务收入大幅下滑，而数据流量由于国家”提速降费“政策的施压，单位价格逐步降低，流量”增量不增收“现象 ...
2016-10-03大数据分析究竟魔力何在 大数据捧红了很多电影，其中，《纸牌屋》最为典型，通过对3000万用户的收视选择，400万条评论，300万主题搜索进行分析，确定受众对拍摄主题、拍摄导演、参演演员、播出方式的喜好，这美 ...
2016-10-03
大数据分析安全性问题日益凸显 近日，在计世资讯进行的一次关于大数据的调查中，结果显示，越来越多的用户对基于大数据的安全分析解决方案的需求逐渐迫切。 在问及大数据中哪些细分领域会越来越受关注时，被 ...
2016-10-03未来空间多大？大数据将成做好人才工作利器 汤森路透公司依靠大数据成功预测了39位诺贝尔奖得主；阿里云机器人小Ai成功预测了《我是歌手4》总决赛的冠军；李娜运用大数据提升能力获得了澳网公开赛冠军…… ...
2016-10-03
别怀疑大数据，根本问题在于你会不会用 在大数据的风头下，很多企业还没开始分析自己公司里的小数据，就火急火燎地研究大数据，结果事倍功半，甚至开始怀疑大数据。 为什么从小数据开始研究呢?什么是小数据 ...
2016-10-03这些关于大数据的事情 你都要看清楚 大数据是当今一个最热门的话题，我们每一个人都无法置身其外。就像几年前出现的云计算一样，大数据已经引起市场的广泛关注;同样，企业迫切需要对大数据下定义。大数据缺少一 ...
2016-10-02
大数据分析谨慎对待 目前，在大数据时代下，无论是在社会用人单位或者是个体方面都会涉及与处理相关数据信息的问题，社会大众在应用数据信息之际也被社会诸多的数据信息所围绕，即使现代社会数据信息的发展情况 ...
2016-10-02
展望未来大数据分析领域五大精彩看点 目前，大数据分析是一个非常热门的行业，一夜间，似乎企业的数据已经价值连城。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力，但是对于大数据分析行业来说，仍然 ...
2016-10-02数据分析工具独领风骚 数据科学服务表示不服 企业需要从大量收集的数据中攫取价值，但很多企业似乎无法找到足够的数据科学家来做这件事。因此数据科学作为一项服务变呼之而出。 处于如此困境的企业可以把他 ...
2016-10-02德国列车误点了，大数据分析来救援 德国人过去引以为傲的精准，反映在列车极为准时上，可惜这个传统逐渐失守，但德国人决定找回过去的荣耀，过去 2 年来，西门子（Siemens）的工程师努力应用大数据资料分析协助 ...
2016-10-02大数据是把双刃剑，安全意识不容忽视 当前，大数据在提升政府治理能力、产业转型升级、服务改善民生中发挥的作用越来越大。但记者采访中发现，受立法滞后、交易秩序不稳定、核心技术与发达国家差距较大等因素影 ...
2016-10-01
白话大数据－多么痛的领悟 这个时代，你在外面混，无论是技术还是产品还是运营还是商务，如果嘴里说不出“大数据”“云存储”“云计算”，真不好意思在同行面前抬头。但是，到底什么才是大数据？是Hadoop ...
2016-10-01
数据可视从数据探索到工程落地 加快推动从数据探索到工程落地的过程是一件很有意义的事情，数据分析要如何做到尽量和数据分析的流程紧密结合，又要方便工程化落地一直困扰着许多数据分析师和Web工程师。数据分 ...
2016-10-01在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11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
