一套警务大数据分析系统方案设计 物联网与大数据作为信息时代的技术产物，受到社会各界的广泛关注，如何利用物联网技术与大数据分析算法提升办案效率，已成为各国警方分析研究的课题。本文构想了一套基于物 ...
2016-08-17工业大数据应用所面临的问题和挑战分析 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 ...
2016-08-17
工业物联网与大数据分析应用的四个重点 从质量系统到制造执行系统（MES），从单个控制器到基本嵌入控制设备 （PLC）到复杂嵌入式设备，很多的制造性企业早已获得了大量的数据以及数据采集的相关经验。 随着 ...
2016-08-17
企业不容小觑的大数据4大灾难性误区 孙子兵法曾说：“知彼知己,百战不殆,”这是所指的是信息的重要性，而信息则是战场上与商业世界的重要资产。在21世纪，大数据则是企业进行竞争的重要工具。 大数据是 ...
2016-08-17
大数据即服务 究竟魅力何在 现如今，在传统云计算四层架构中，企业通常接触到的是Saas(软件即服务)、Paas(平台即服务)、Daas(数据即服务)技术，在基于云计算技术的大数据服务越来越普及的今天，使用好“云计算+ ...
2016-08-16大数据在风电领域的应用是非常广泛 随着我们工作和生活的不断提高，越来越多的商业名词就出现在了我们的面前，像大数据就是一个非常具有代表性的名词，而这个名词好像用在哪一种行业都可以，而且也都有体现，而 ...
2016-08-16大数据时代 文明更要靠自觉 大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，已经开启了一次重大的时代转型。在大数据时代，文明建设将迎来新的机遇和挑战。一方面，大数据可以为全方位开展文明建设提供 ...
2016-08-16
用数据分析进行品类管理 在零售行业，不论是哪一种产品，饮料、日用品、奶粉等等，货架陈列是非常重要的，在商超里面，好的陈列位置也是兵家必争之地，谁有实力谁就可以拿到最好的位置，这已经是心照不宣的了， ...
2016-08-16
不用大数据 企业们 你们确定还能“任性”起来吗 对于企业来说，盈利是主要目的，其他都是附属在其上。现在风生水起的大企业如此“任性”地得到了大把的金钱，也为人类生活和社会发展带来着便利和进步。不过，想 ...
2016-08-16大数据营销的时代来临 「尿布、啤酒、星期五」是20几年前Walmart分析人员从数据意外发现的正相关，Walmart为验证两者的相关性，开始将原本毫不相干的尿布与啤酒摆放在同一货架上贩售，造成两者销量大幅成长了三 ...
2016-08-16大数据精准营销深入挖掘新的市场价值 受到微信、微博及社交网络等 OTT 业务影响，运营商语音、短信等传统业务收入大幅下滑，而数据流量由于国家”提速降费“政策的施压，单位价格逐步降低，流量”增量不增收“ ...
2016-08-15大数据面临的三重困难需从四个方面优化 近年来，大数据产业已成为新的技术制高点和经济增长的新动力，深刻改变着宏观经济环境，受到各国高度重视。日前在京举行的“2016中国大数据产业生态大会”上，与会专家表 ...
2016-08-15
采集和分析大数据时所面临的问题 你或许很熟悉这样一个统计结论：世界90%的数据是过去几年里产生的。事实上，过去三十年中，全世界的数据量大约每两年增加10倍——远远超过了计算机领域的摩尔定律。 这 ...
2016-08-15
零售行业在大数据时代 怎样找到新的发展机遇 大数据时代，零售行业有哪些影响，让我们看看如何从纷繁复杂的数据中，找到新的发展机遇。在过去一年，“大数据”的概念持续加温，热度已经覆盖除互联网以外的各个 ...
2016-08-15天天在做大数据，你的时间都花在哪了 大数据做了这许多年，有没有问过自己，大数据中，工作量最大和技术难度最高的，分别是什么呢？ 我每天都在思考，思考很重要，是一个消化和不断深入的过程。正如下面的一 ...
2016-08-15
大数据时代来临，有人大赚，有人却丢了饭碗 「大数据」是近年来很夯的时下议题，不过它已不再是一个「全新」的概念，大家都活在大数据的时代里，并且对此也不陌生，( 至少应该不是第 1 次听到 )许多企业家也拼 ...
2016-08-15
大数据时代，公共文化服务如何转变思路 随着大数据时代的来临，数据、信息逐渐成为这个时代最重要的构成元素，可谓信息化发展一日千里，互联网影响无处不在。时代的变化，势必引发经济模式、社会管理和生活方式 ...
2016-08-15
生活中的大数据无处不在 当今时代，企图收获成功的在线业务必须切实的理解顾客的体验和行为，因此海量数据的收集及挖掘能力成了这些机构的必备手段。当下，有许多机构的分析仍处于数据的收集上，组织能力的缺乏 ...
2016-08-14
反其道而行之：用大数据分析数据分析师 我们看很多事物都是用大数据看，那么看数据分析师本身呢，数据分析师在大数据的眼光下又会有什么样的不同。难道数据分析师是处女座的多?因为大数据需要追求完美?接 ...
2016-08-14
大数据规制有哪些难点，别忘了你的隐私 个人数据搜集是大数据发展的源泉, 也是隐私风险的源泉, 对于该环节的规制是隐私保护正本清源的关键。但是,在规制过程中存在以下难点: (1 ) 优化服务与隐私保护的两难 ...
2016-08-14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
