酒店行业的大数据要如何运用和管理 在阿里工作过的朋友可能知道，之前马云在一封内部邮件中提到：“我们正在从以控制位出发点的IT(信息技术)时代，走向以激活生产力为目的的DT(数据技术)时代。”这一观点 ...
2016-09-17
概念,算法,应用,迄今为止对大数据研究最透彻的文章 一、 大数据基本概念 大数据Big Data是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力 ...
2016-09-17
《数学分析》教给我们的，只是当年未曾领悟 1人生的痛苦在于追求错误的东西。所谓追求错误的东西，就是你在无限趋近于它的时候，才猛然发现，你和它是不连续的。 2人和人就像数轴上的有理数点，彼此可以靠得 ...
2016-09-17
大数据塑造未来业务的5种方式 关于技术，最常见的一个误解就是：新技术总是优于传统人工。考虑到过去人类职业被机器自动化所取代的次数，很容易就会得出这个假设。但是替代现象并不是线性的。有无数例子 ...
2016-09-17大数据的生命力在于融合 大社科需要大数据。提到社科研究方法，我们都有体会，当初收集数据，需要背着行囊下到基层，一个数据的搜集可能一两个月，一个课题的出来要一年。从大的层面来讲，今天的大社科和 ...
2016-09-17探讨大数据分析过程的数据整理 数据整理是数据分析过程中最重要的环节，在大数据分析过程中也是如此。在小数据时代，数据整理包括数据的清洗、数据转换、归类编码和数字编码等过程，其中数据清洗占据最重要的位 ...
2016-09-16大数据时代，大数据在物流行业的应用以及影响 物流业是一个产生海量数据的行业，大数据在物流企业的广泛应用，对于企业动态适应多变的市场环境、满足日趋个性化的顾客需求、应对激烈的市场竞争都具有重要意义， ...
2016-09-16
BAT的大数据优劣势与策略分析 实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人 ...
2016-09-16
大数据对中小企业的重要性 对于现在企业来说，最重要的资产无疑就是数据了，企业价值与其拥有的数据规模、活性，运用数据的能力成正比，企业的数据资产将在未来演绎着精彩的商业模式，如租售数据、数据使能、数 ...
2016-09-16
浅议工业大数据分析的方法论 人们常说，工业大数据是用来挖掘价值的。但更关键的是：价值应如何被挖掘？ 我曾经在多个场合申明：“大数据用到工业，特点是对可靠性要求高，而取得可靠性的难度大。” 这个矛 ...
2016-09-16大数据助力打造全链条服务平台 大数据正在改变传统世界。在外贸领域，随着互联网+外贸时代的到来，数据已经在颠覆传统的外贸模式，帮助跨境贸易进入3.0阶段。数据的魔力在哪里？大数据如何让每个中小企业都可以 ...
2016-09-16成功大数据项目实战案例 其实有很多精彩的实战案例，我把美国福特公司去年以来做的一个大数据项目跟大家分享一下。我在福特有一个非常熟悉的朋友，我也介入了一点点，我来讲一下，他们基本上是按照我总结的几步 ...
2016-09-15IT到DT:大数据如何为能源行业创造价值? 这个数据大爆炸的时代，信息技术的重心从IT向DT倾斜，对于能源行业更是如此。 永洪科技发布的《新一代BI行业应用白皮书》(下称“白皮书”)显示，全球数据量从 ...
2016-09-15
大数据下如何做好产品定位 大数据下产品方向主要包括：人群、产品特征、独特卖点(定制)。大数下选择产品必须要做STP分析，产品必须要满足以下几个特点： 一产品利润空间 例如现在在淘宝上卖丝袜，基本 ...
2016-09-15你能用大数据创造一个新的商业模型吗 美国著名的技术创业训练营 Y Combinator， 一个众所周知的连接有潜力的新贵科技公司和风险投资的纽带。它另一个鲜为人知但是同等重要的功能，就是训练创业公司的所有 ...
2016-09-15
充分挖掘大数据资源“富矿” 在信息化时代，数据资源被社会各方所重视，越来越多的市场主体期望通过大数据资源来改善经营，开创愈益广阔的新天地。为顺应这一趋势，北京、上海、贵州等地积极布局大数据交易平台 ...
2016-09-1521世纪什么技术人才最贵？数据分析师！ 当 Kelly Halfin 决定在美国谋一份工作的时候，美国的高科技企业像是球队对待炙手可热的自由球员一般追捧着她。 在比利时，有五家美国公司排着队要跟她签约，希望她领 ...
2016-09-14未来大数据发展趋势浅析 大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 受欧债危机的影响，导致从去年第三季度开始，全球I ...
2016-09-14
大数据不是万精油：数据分析做不到的事 不久之前我曾与一位大型银行的首席执行官一同用餐。他正在考虑是否要退出意大利市场，因为经济形势不景气，而且未来很可能出现一场欧元危机。 这位CEO手下的经济学家 ...
2016-09-14
互联网运营数据分析必须掌握的十个经典方法 下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心，其实互联网运营分析的最核心部分也就掌握差不多了。真没那么复杂。 ...
2016-09-14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
