用大数据技术建设社会诚信体系 商业欺诈、合同违法、制假售假、偷逃骗税、学术不端等诚信缺失问题，在一定程度上已成为影响和制约我国经济社会持续有序健康稳定发展的顽症。有媒体报道，我国企业每年因诚 ...
2016-09-03
如何拥抱“大数据时代” 汹涌澎湃的大数据浪潮，正携带着巨大商机，撞击传统经济的概念和思维。大数据孕育和驱动下的新产品、新服务、新产业层出不穷，并日益深刻地改变着每个人的日常生活。一个基于技术 ...
2016-09-03
大数据时代：企业如何挖掘客户价值 真正的互联网和大数据，对于中国，无论是企业，产业政策，经济成长，真正的相符点在哪儿?在中国，在环球，无论是大数据，还是互联网，一定是以用户为中心，对用户生命 ...
2016-09-03大数据和分析将革新制造业 生产制造商开始使用大数据和分析，并与物联网相结合以作出决定，20年前，我们对此只能想象。例如，在汽车内连接传感器，并结合大数据和分析来预测，当一辆汽车有可能出故障之前 ...
2016-09-03
大数据时代的隐忧 维克托·迈尔·舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出，在大数据时代，我们处理数据的理念要完成三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。大数据的力量如此耀眼，但我们 ...
2016-09-02
大数据:影响广告营销的技术因素 数据的应用与价值由来已久，只是传统的数据以结构化数据为主。伴随网络技术的发展，互联网上每天都会产生以泽字节计算的非结构化数据，如此庞大的非结构化数据，为创新提供了全 ...
2016-09-02大数据分享将变得尤为重要 目前的中国大数据市场就好像是古代群雄逐鹿的中原，大家都说自己是大数据时代的‘诸侯’。如果对数据理解不够深刻，对自己的定位不够准确，很多公司会在市场验证的过程中被淘汰掉。 ...
2016-09-02大数据、智能互联网催生“营销4.0”新时代 自20世纪前的蒸汽时代到电气时代，也就是第一次工业革命到第二次工业革命开始，营销就不断伴随着社会主流时代特征的变化而发展，当时的营销以平面媒体作为主要传播途 ...
2016-09-02
大数据用于商业决策有盲区 “大数据之父”给出新对策 8月25日，舍恩伯格出席了2016IEBE上海高峰论坛，并就企业如何更好地利用大数据进行商业决策等问题接受了界面新闻的专访。 越 来越多的企业开始重视对大 ...
2016-09-02大数据来了，管理怎么办 大数据主导的智能制造，对管理转型的考验也是一次破旧立新。与其说将大数据作为一种工具，不如说运用大数据是一种管理思维的革新和改变。 理念转变：数字化管理是一个趋势 “你相 ...
2016-09-02
工业大数据的真正意义和价值 近年来，以物联网、移动互联网、大数据、云计算为代表的新一代信息技术，以3D打印、机器人、人机协作为代表的新型制造技术，与新能源、新材料与生物科技呈现多点突破、交叉融合，智 ...
2016-09-01
简要分析全球大数据发展六大趋势 当前，大数据已成为继物联网、云计算之后的信息技术产业中最受关注的热点领域之一。随着大数据从概念渗透转向应用发展，大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期。大数据技术 ...
2016-09-01
大数据对智能制造的影响特性分析 制造即运营管理，是供应链的四大环节之一，负责规划、组织、管理所有制造产品所需要的资源，包括设备、人力、技术、流程、信息等。其主要职能是统筹相关的资源与活动，将投入的 ...
2016-09-01
一篇文章让你了解大数据采集技术 大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百分 ...
2016-09-01社会化治理领域引入大数据模式 大数据应用于社会治理领域获得新的进展。日前，一直深耕于大数据应用领域的金电联行公司，正式推出应用于社会治理领域的两项全新升级的产品——大数据社会化治理平台和数据金融监 ...
2016-09-01大数据时代的未来社会 以互联网、物联网、能源互联网为依托的大数据技术，将加快促进人类社会发展步伐及其制度演进，人类将迈向智能化时代，人类将步入知识主义社会，人类将迈向协作共享时代。 人类 ...
2016-08-31
物联网大数据七大应用五大战场 随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、 ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等 ...
2016-08-31
大数据，不是说有就能有 2016年可谓是中国的“大数据之年”，不仅国家推行“大数据战略”，倡导发展互联网新经济，各行各业也都在谈论大数据的前景。国务院总理李克强5月出席大数据产业峰会并提出大数据 ...
2016-08-31大数据能为人才工作带来什么 “不管你认同与否，大数据时代已经来临，将引发人才管理服务的颠覆性变革。”今年以来，多场人才工作大数据论坛先后在北京、上海、深圳、成都等地举办。从零星发声到系统研讨，人才 ...
2016-08-31
别总怪大数据，你的根本问题出在这儿 前段时间有学员和我吐槽道：感觉现在“大数据”已经被戴上了魔咒，和别的企业家交流的时候，不提大数据都不好意思开口说话。我曾在移动全网营销课程上强调过：企业应该要学 ...
2016-08-31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
