大数据只做哪三件事 大数据这个概念提了好多年。每次提到大数据的时候，都是个性化、精准化，大家能想到的就是这些。在很多年前，IBM和很多大互联网公司都在提这个话题。但是它真正产品化或者商业化的价值，是 ...
2016-09-24
大数据经济时代，必须做好这三个转型 以信息技术突破和应用为主要驱动力，我国正在走入“新常态”经济环境，这也预示着在改革开放30多年之后，中国经济再一次走到了升级之路的起点上。 云计算、 ...
2016-09-24
认识大数据利用大数据 迈入信息化时代，进入发展新常态，如何捕捉发展机遇、发现自身瓶颈、制定科学决策、推动经济发展和民生改善，都需要对经济社会发展情况进行全面分析、研判和论证，其最重要的支持就是大 ...
2016-09-24资本欲掘金大数据增值业务 刚刚成为社会热词的大数据产业，很快就站在了转型的分岔路口。在日前印发的《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《行动纲要》）中，国务院为这一产业指明了方向，明确我国将在 ...
2016-09-24
探讨：比数据更重要的，是见解 对数据的盲目崇拜往往是失败的一个诱因，许多事情表面理性，其实却缺乏最基本逻辑。从海量数据分析曾经的辉煌与如今的阴霾中，我们是否还能学到些什么呢？ 两年前，纽约时报 ...
2016-09-23
以数据挖掘技术预测用户流失情况的方法 所有网络服务及在线游戏的硬伤是什么？也就是游戏开始头几分钟或几小时内出现的大量用户流失情况。已经有不少人通过多种方式探索这个问题的解决之道，其中多由界面的易用 ...
2016-09-23
深入浅出为你解析关于大数据的所有事情 大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过 ...
2016-09-23
数据可视化实现六步走 在当前互联网，种种数据可视化图表层出不穷，本文试验对数据可视化的方法进行归纳，整理成6步法,1将指标值图形化；2将指标图形化；3将指标关系图形化；4将时间空间可视化；5将数据进行概 ...
2016-09-23
用大数据挖掘专利信息金矿 “大数据产业的潮流不可阻挡，我们要顺势而为。”近日，国务院总理李克强对大数据产业作出如此评价。随后，国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》（下称《纲要》），系统部署 ...
2016-09-23游戏行业，大数据该如何应用 游戏行业, 我们能做哪些大数据分析应用呢?问题留给大家思考, 先看看下面这些内容是否能给我们带来一些启发呢? 笔者是在一个MMO项目做过两年数据分析，在一家中型公司负 ...
2016-09-23用好大数据挖掘更多消费潜力 消费数据攀升的背后，是商家运用互联网思维和大数据分析，延伸产品价值服务链，增强大众个性化服务消费体验，助推了黄金周的消费升级。 优化百姓的消费体验才能让百姓愿意消费， ...
2016-09-22
可视化图表表达的10个错误 数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果。错误的表达会 ...
2016-09-22数据可视化的七个秘密 数据可视化，特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG，以及使得那些过去只能由计 ...
2016-09-22
大数据应用的10大神话和误区 英国科技新闻媒体V3日前针对大数据应用，列举了10大有关神话和误区。 1、大数据是新技术 大数据是新的术语，但其海量数据分析的概念并不新。许多人，包括Teradata首席技术官S ...
2016-09-22
大数据如何触发精准营销 每次我跟很多企业家在沟通的时候，总会说到一个问题，就是现在生意难做，为什么生意难做?我们看到几点： 第一，我们整个中国是制造业大国，但是我们产能高度过剩; 第二，我们的产 ...
2016-09-22
企业怎样做才能从大数据中获得价值 有很多因素显示你的企业已经准备好从小数据的价值获取发展到大数据规模的价值获取，以下是其中的一些主要的显性因素： 一.具有清晰可达的业务数据目标 企业已经根据业 ...
2016-09-22为什么大数据会如此轰动 1、存在的背景 基础设施的巨大飞跃，数据储存技术、网络技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。 物联网本质上就是更多采集数据的入口和节点；云计算培养了服务的商业 ...
2016-09-21
驾驶大数据这座金矿该怎么用 信息技术的大范围应用使我们的世界正在被量化，过去发生的事情不再只存于当事人的脑海里，而是以0和1记录在互联网中，其传播范围更广，而且几乎永不磨灭。这样的好处是显而易 ...
2016-09-21
一文读懂BI商业智能与大数据应用的区别 之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决 ...
2016-09-21发展大数据最大瓶颈是人才 日前在京举办的“中国国际大数据大会”上，中科院院士、北京大学教授鄂维南表示，中国大数据的前景非常广阔，市场非常大。但如何把这个广阔的前景变成现实，现在还面临数据质量不高、 ...
2016-09-21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
