数据挖掘对客户进行深入分析 首先看一下数据挖掘在客户分析中的应用，数据挖掘主要应用于两大领域：客户智能和风险管理。客户智能分为数据层、挖掘层和营销层，数据挖掘属于中间这一层，是服务支撑层，为营销提 ...
2016-09-10
为什么数据分析不能代替思考 在设计工作中，越来越多的场景是，我们根据用户使用产品产生的数据来直接判断我们的设计。甚至有时候，产品经理和设计师并没有完全了解数据的真实含义，就直接根据数据来修改我们的 ...
2016-09-10统计数据背后的真相 在当今互联网普及的社会中，几乎每一个人都会和统计数字接触，例如各种经济数据、证券信息、房地产投资可行性报告、公司财务报告、以及与互联网相关的各种页面数据点击量、网页流量、用户量 ...
2016-09-10
对于管理者而言，大数据驱动下的决策更高明 简而言之，有了大数据，管理者可以将一切量化，从而对公司业务尽在掌握，进而提升决策质量和业绩表现。 关于亚马逊那些耳熟能详的故事遮蔽了它的真正实力。这些先 ...
2016-09-10利用空间大数据还大众一片蓝天 为期两天的“第十四届Esri中国用户大会”在北京国际会议中心召开。来自全国的5000余名空间信息产业从业者及爱好者参加了首日全体大会。国家测绘地理信息局副局长宋超智、中国地理 ...
2016-09-10
大数据为什么这么火？一切都是因为转化 大数据这一概念，虽然火了很多年，但是仍然有很多企业，尤其是传统企业，对大数据一知半解，乍一听，以为你是卖数据的。大数据的应用领域很宽泛，拥有数据分析能力的公司 ...
2016-09-102016年全国环境互联网会议在厦召开 聚焦大数据时代 主题为“大数据时代：信息公开与公众参与”的2016年全国环境互联网会议今日在福建省厦门市举办。环境保护部副部长翟青，全国政协外事委副主任、政协会议新闻 ...
2016-09-09大数据从科幻变成现实 美国当代著名小说家艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）曾凭借系列科幻小说《基地》（Foundation）获得雨果奖，在书中，主人公哈里·谢顿（Hari Seldon）是一位数学和统计学天才，开 ...
2016-09-09
当“大数据”梦想照进“预算”现实 时下备受年轻人追捧的美国情景喜剧《生活大爆炸》中，讲述了两个精通量子物理学理论的“科学天才”在面对生活中柴米油盐这些看似简单的事情时，却常常感到“迷失在太空 ...
2016-09-09
成就大数据的“第四个V” 金融机构对数据分析的实际利用率仅为34%，从而导致大量数据荒地的出现以及大量潜在机会处于沉睡状态。 无论是接受还是拒绝，中国金融业的大数据时代正在呼啸而至。据调查，经过多年 ...
2016-09-09大数据创业，数据哪里来？需要跨过几道坎 这篇文章考虑了很久也没下笔，一方面想写得干货一些，一方面又想写得引人入胜一些，纠结来纠结去，终于决定还是以一个中立的用户角度去写，尽量写得大众化一些。 20 ...
2016-09-09
银行大数据应用解读以及发展分析 大数据现在发展迅速，渗透到各行各业中，银行也不例外。下面我们收集了银行的大数据发展、应用、案例等相关资料，希望对大家有所帮助。 对银行大数据应用的一点思考 在《 ...
2016-09-08
想做大数据风控，先问问自己这几个问题 大数据运用于互联网金融是近期一个异常火热的话题。不过细究起来，或许仍然概念性较强，不排除一些发展较好的平台，但从整体情况来看，大数据发展尚不成熟，还处于早期阶 ...
2016-09-08
大数据产业是一个庞大的闭环 需构建大数据领域生态圈 只要打上大数据的标签，一些公司的估值动辄会翻好几倍。高估值伴随的是巨大的泡沫，在高估值的驱动下，许多企业的发展远远无法回归企业的本质。 大数据 ...
2016-09-08什么样的基础设施适合快速和大数据架构 为大数据和较新的快速数据架构提供基础设施并不是一个饼干切割的问题。两者对硬件和软件基础设施都有着显著的调整或改变。 较新的快速的数据架构与大数据架构有着显著 ...
2016-09-08
如何评估大数据安全分析产品？五大要素必不可少 网络犯罪以及其他恶意行为的不断增加正促使企业部署更多的安全控制、收集越来越多的相关数据。结果，大数据分析方面的进展被用于以更宽和更深的分析为目的的安全 ...
2016-09-08
大数据实现“0”到“1” 要分几步走 大数据有多火？这样的答案可能有千百种，也从反向证明了大数据真的太火，因为所有人都知道。众所周知，在Gartner报告中，常常会看到炒作周期这个词汇。这意味着有很多技术， ...
2016-09-08
一名业余数据分析爱好者对于北京朝阳北苑地区各小区房价的粗浅分析 1 数据来源 本次分析的数据源来自链家网。链家网中有”二手房-成交房源”这个板块，可以查看到所有通过链家成交的二手房的信息，其中最值 ...
2016-09-07
大数据时代的小数字感：数据再有价值，别人听不懂照样没用 目前，“大数据”概念已经深入人心，很多人都喜欢谈论大数据。而我们利用数据，其中一个很重要的目的在于，用之为决策提供支持。因此，如何有效地呈现 ...
2016-09-07
大数据的价值之路&数据价值之路的几个里程碑 大数据的4V并不在一个层面 讲起大数据，首先的印象就是《大数据时代》这本书中的提出的4V， 海量的数据规模（volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（velo ...
2016-09-07在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15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
