大数据时代的数据中枢神经的进化 在大数据时代，也许是因为Facebook和Google都是互联网先驱探索者，所以很多的数据库都与他们有关。确实，在社交网路，移动技术和云技术的驱动下，数据在商业活动中逐渐的变成了 ...
2016-07-24在互联网大数据信息时代，我们应该知道的几个搜索技巧! 当今的互联网信息已经严重的超过了我们的接受能力，所以在日常信息的收集中，一些搜索的技巧是必不可少的，下面我们直接介绍一些有用的技巧，免得又增加 ...
2016-07-24传统咨询业必死,拥抱大数据才是未来 移动互联网时代，产品服务都在快速迭代，对颠覆式创新有着极高的要求。更重要的是，咨询业的竞争优势也在逐渐消失，很难再满足快速发展的企业。而基于大数据的解决方案，不 ...
2016-07-24向大数据时代跃迁 人类进化过程中，对工具的使用十分重要。我们曾经认为技术就是工具，技术提升了效率，并实现远距离通话。最近，我还看到一项发明，可以通过味觉关联，让盲人“看到”一些物品。这种为盲人设计 ...
2016-07-23大数据介入教育领域 鱼和熊掌之间如何平衡 大数据(Big Data)作为国家基础性战略资源，其战略地位与核心价值不言而喻，但大数据技术是一把双刃剑，到教育上同样会带来的危机。这需要我们在渴望优化学习，和拒绝 ...
2016-07-23
大数据行业六大核心发展趋势 作为一个全新的产业，大数据仍然处于快速发展的初期，这是一个快速发展的领域，每时每刻都在产生新的变化。从整体发展角度评估，大数据行业的未来将呈现以下六个核心发展趋势。 ...
2016-07-23用好大数据 释放新活力 探索助推小微企业发展路径综述 在当前经济社会各领域中，大数据的价值日渐凸显。在大众创业、万众创新的浪潮中，大数据的广泛应用，更为小微企业扬帆远航开辟了新的航道。 今年上半年 ...
2016-07-23
【大数据培训】大数据企业开放日在天府软件园C区顺利举行，邀请了亚马逊、诺基亚、科多大数据、CDA大数据协会等企业大数据专家做了精彩的分享。会议还汇集了众多行业精英和大数据爱好者，大家一起交流探讨了大数据 ...
2016-07-22大数据时代细说“大数据” “大数据”的浪潮正席卷而来，对各行各业都产生革命性影响，在有些领域产生的影响极可能是颠覆性的，并终将改变整个世界。作为“国粹”的书法艺术，带着老古董式的清高与孤傲，或许 ...
2016-07-22
大数据真是“大”吗？ 并不见得 数据并不只是因为成为了“大数据”才有了价值，“小数据”就没有价值吗？而是只要是数据都是有价值的。 大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到 ...
2016-07-22数据可视化设计要遵循的原则 数据可视化的操作过程中，在遵循数据可视化目的的基础上，以内容为基础，在数据可视化设计上进行加强，才可以达到数据可视化的最终结果，如果只针对数据可视化设计来说，对于数据分 ...
2016-07-22大数据、大手笔，还是大麻烦？ 目前，可穿戴技术正在进行一场激烈竞争，许多体育项目都开始尝试可穿戴技术。例如，NFL、NBA、NHL、MLB、足球、网球，甚至是大学足球。这项技术的快速发展，却产生了一系列的法律 ...
2016-07-22
数据可视化需要简化编程 数据分析员对于数据可视化并不会陌生，在数据分析的过程中，数据分析师们会利用很多的时间用于数据的收集和处理，在很多情况下，还要自己编写程序来执行一些操作，但是在商业智能的环境 ...
2016-07-22
注意 这样理解敏捷数据分析才对 1. 数据时代催生敏捷需求 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名管理咨询公司-麦肯锡，麦肯锡季刊曾发表：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生 ...
2016-07-22
利用大数据技术来实现传统媒体的赶超 当下传统媒体正深陷困境，其根源在于受众大量流失所导致的用户连接失效，那么如何重建用户连接呢？2014年8月18日提出的《关于推动传统媒体和新兴媒体融合发展的指导意见》 ...
2016-07-21
大数据到底怎么影响我们的生活 信息大爆炸的今天，不讨论大数据这个话题似乎就是跟不上时代。从医药到教育，再到其他各个领域，大数据充斥着现代社会的每个角落。而我们最关心的还是大数据最终将以什么样的形式 ...
2016-07-21
大数据应用在能源行业的前景将越来越广阔 能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产 ...
2016-07-21大数据产业持续升温，市场发展潜力巨大 自2015年以来，大数据产业受到了国家层面的高度重视，产业呈现出高速增长、投资热度依旧、与其他产业融合加速等特点。 一、市场特点 许多业内精英人士将2015年定义 ...
2016-07-21
为什么没有“小数据”大数据就毫无意义 在大数据的火热炒作中迅速追赶行业热潮是一件很容易的事。庞大的数据集、快速移动的分析、复杂多样的数据源，现在这些都十分火热，但是你要明白，如果没有小数据的支撑大 ...
2016-07-21人人都需要知道 关于大数据最常见的10个问题 1、云计算与大数据是什么关系? 云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型 ...
2016-07-20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
