用数据分析P2P平台安全状况到底靠不靠谱 平台的问题形形色色，分析平台安全的方法也层出不穷，其中有个很重要的方法：数据分析。它曾经是很多注明平台评级排序榜单的基础。在e速贷和四达之后，某些热衷于数据分 ...
2016-08-24
企业IT面临大考验，大数据关键在于集成 技术总是在不断的更新换代，而新技术的出现也必然会对企业产生极大地影响，比如近些年比较热门的商业智能，不仅对企业IT产生很大的影响，也让很多企业深深地意识到，如 ...
2016-08-24
大数据时代来临,企业该何去何从 互联网每年的增长至少在百分之五十以上，而且是每两年翻一番，如此快速的发展，不仅给很多行业带来冲击，也给社会经济带来极大的影响。在互联网的影响下，有一个概念非常惹人注 ...
2016-08-24谈大数据的机会与挑战—为什么我们很难像《魔球》一样点石成金 我们活在大数据的世界，数据的数量与多样化的程度，每日都以前所未有的规模扑向人类。无论你是不是在相关产业工作，都不可能逃离被大数据「围攻 ...
2016-08-24数据挖掘技术在各领域中的应用 不同于传统时代，社会各领域在参与激烈的市场竞争过程中，充分认识到数据对自身长远发展战略实现的重要性。因此数据挖掘技术在当前各行业发展中随处可见。 1 应用于医学方面 ...
2016-08-23
通过搜索数据分析用户需求 要做好网站，用户需求分析是必需的，分析靠的就是数据，而数据不是空穴来风，而是行业客户需求驱动，所以数据跟需求关系密切。 搞清用户需求前，不要急着去做内容做版块，先要确定 ...
2016-08-23
智能电表数据分析方法 智能电表数据分析是指运用统计分析方法对收集来的大量原始智能电表量测数据进行处理、建模和计算，提取有用信息并形成结论，挖掘其内在关联和深层价值，为电力公司的商业运营、电网规划和 ...
2016-08-23
物联网域名勾勒真正的大数据 物联网时代，大数据概念深入人心。可是，究竟怎样才能算是真正的大数据呢？ 因为信息时代的发展，每一个行业，似乎都可以称之为大数据了。数据不可计量，便是大数据。如果这样说 ...
2016-08-23
谈谈大数据如何深入你的用户分析 用户分析的重要性自然不必赘述，不过我们发现现在做用户分析总体上有两种套路（不对，是风格），一种是注重各种交互和意识形态，人称“软派”，另一种则是基于大数据的硬派。传 ...
2016-08-23大数据分析成为推动实时营销发展的核心元素 在大数据分析的支持下，未来的营销方式将更快地向实时营销的概念发展，这也将革命性地改变目前的客户服务方式和理念，推动个性化的客户服务的全面实施。 想象一 ...
2016-08-22
大数据时代,你熟悉这几种互联网征信的模式吗 传统个人征信的分析维度包括： 1 )个人基本数据，如年龄、性别、职业、收入、婚姻状况、工作年限、 工作状况等; 2) 信贷情况，主要是信贷和信用卡相关数据; ...
2016-08-22大数据如何贡献大价值?以应用为中心 9月的浦东新区，天气已经略有凉意。张江高科技园区一个四周是玻璃的高档办公楼里，一大早，市场部门的资深员工李小姐正在自己的座位上开始一天工作之前的热身：倒杯水，花上 ...
2016-08-22大数据对法律行业产生的影响 法律是传统手工色彩极其浓厚的行业，强调逻辑、思考、判断。但在互联网颠覆时代的大背景下，法律行业逐渐受到冲击并发生改变，“大数据”、“信息时代”、“互联网+”在法律行业内 ...
2016-08-22
谁将会成为大数据的真正受益者 大数据的出现给中国企业带来一系列的变化，很多企业对大数据非常重视，但是却并没有很好的发展途径。对于这样的情况，业内人士表示，大数据存在的价值并不仅限于收集信息，而在于 ...
2016-08-21揭秘大数据是如何融入并改变我们的生活 随着互联网以及各种智能设备的发展，人们的行为、位置、生理特征等等，无时无刻不在生成数据被这些设备所采集，然后通过网络源源不断的传输，在计算机上将有型的数据转化 ...
2016-08-21
大数据已死—但大数据亦将长存 在不久的将来，我们将迎来大量集合了分布式处理、机器学习以及分析等当下各项热门定制化解决方案的“预打包”式应用程序。 在过去的几年当中，我们一直在积极讨论大数据，而这 ...
2016-08-21
企业打造个性化服务需要掌握怎样的大数据 企业在市场竞争中要想比同行业快一步，那么，就要建立比之前更加完善的体系，更理想的个性化服务，但是要想建立理想的个性化服务并不容易，需要大量的数据进行参考。那 ...
2016-08-21
现代企业大数据运用存在哪些误区 虽然众多企业已经意识到大数据分析的作用，也开始有意识的培养在这方面的力量。但是从目前的调查数据中可以看出，现代企业对大数据的运用还有一些误区。而最主要的误区有三方面 ...
2016-08-21从事BI分析工作需要具备什么技能 通过智能化的技术，将商业的问题以及数据经过检验、解释，成为数据分析结果，建立相应的预测模型，再指导商业活动，对于商业智能行业来说，要从事这个行业需要具备一些什么技能 ...
2016-08-21
做大数据分析的企业需要吸取的经验 现在越来越多的企业加入大数据这个行业，大数据的重要性，以及对大数据分析技术的重视，很多企业都想要从以大数据分析的基础上，得到与之前的企业不一样的东西，那么对于这些 ...
2016-08-20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
