很多行业都需要研究大数据 大数据之所以能称之为大，是说数据极其的容量大，越是更大的大数据，就越有更大的数据价值和可挖掘的数据信息。大数据的种类能多到复杂的程度，大数据获得的 可能快速，但大数据的变 ...
2016-06-09全球大数据发展呈现六大趋势 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。大数据技术将在 ...
2016-06-09
对事物进行数据分析时需要注意哪些事情 大到国家大政方针的制定，小到一个家庭生活支出的情况，可以说都能用得上数据分析，在我们的生活中，数据分析可以说是无处不在的，它决定了许多事情的质量情况，既然它如 ...
2016-06-09重新定义商业智能 释放大数据的价值 很少有企业机构质疑大数据和分析能够为其带来的巨大价值，但最重要的问题在于，如何在可持续发展的基础上迅速释放大数据的价值，而无需巨额的前期投资。 企业已无法应对 ...
2016-06-08移动互联时代 让大数据与营销水乳交融 整合营销在互联网、移动互联网时代已经越来越被企业所重视，而在过程中大数据又起到了至关重要的作用，如何快速处理大规模的数据、精准寻找用户成为当下营销的关键任务。 ...
2016-06-08
大数据分析工具选用标准 不管是已经应用大数据还是将要应用大数据的企业，都要面对选择大数据分析工具，好的大数据分析工具的选择可以帮助企业提高工作效率，让企业更多竞争力。现在市场上相关的大数据分析工具 ...
2016-06-08
主数据管理结合大数据 提升数据应用效益 当越来越多的企业采用大数据技术、云计算以及社交媒体来发现客户需求、拓展业务时，他们需要主数据管理（MDM）来追随这些大趋势，从数据中萃取更大的业务价值，进而优化 ...
2016-06-08
近日，国务院召开常务会议决定进一步取消职业资格许可和认定事项。至此，国务院分6批取消的职业资格将高达319项。 促进创业就业、持续扩大改革成效、促进转变政府职能建设现代政府、以改革释放创业创新活 ...
2016-06-08
大数据可视分析背后的商业逻辑 2016年，市场的热点正从云计算转向大数据。而贵阳数博会的空前火爆，则为数据成为驱动未来商业价值的方向变得更为笃定。 但实际上，大数据要比云计算和物联网显得更加缥缈。 ...
2016-06-08
为什么赢得政治选举与大数据分析联系在一起？ 两大政治党派如何利用大数据分析来帮助他们做出决定并且尝试领先竞争对手，是今年的总统大选的主要情节之一。但你们可能没有意识到的是，大数据在决定选票变化上已 ...
2016-06-08
5分钟，全面了解政府大数据门类及应用！ 坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。随着大数据在各个领域的应 ...
2016-06-07
为什么大数据能化繁为简？ 无论今天您走到哪，人们总是在低头看自己的移动设备。他们上线浏览、购物、服务和处理交易业务。事实上，并不只有消费人群在使用移动设备，其也被广泛应用于b2b交易。 消费者和潜 ...
2016-06-07
细数大数据行业的四大误区 大数据这个词，恐怕是近两年IT界炒的最热的词汇之一了，各种论坛、会议，言必谈大数据，“大数据”这个词，在IT界已经成了某果一样的“街机”或者叫“街词”，不跟风说两句“大数据长 ...
2016-06-07大数据背后，不可忽视的“人” 在人们热捧大数据的同时，却往往就数据论数据，甚至陷入数据膜拜，而忽视了大数据背后的人的因素。大数据是怎样发挥价值的?那些不会说话的数据又是怎样讲述鲜活的故事的?关注到腾 ...
2016-06-07
大数据与统计新思维 关于大数据的讨论也层出不穷，大数据已成为流行语。有人认为，大数据是一场新的革命，将横扫一切领域，重构世界。不少国家已将大数据作为国家发展战略，而商业领域更是将其视为下一个投资的 ...
2016-06-07
日前，百度知道依据网民搜索及问答大数据，特别推出有关高考的大数据报告——《高考：十年寒窗一场博》，用大数据解读大家都在关心高考的哪些事儿？ “十年寒窗磨一剑，只待今朝问鼎时。”高考又将拉开帷幕， ...
2016-06-07大数据对都市媒体转型发展的意义与影响 新的时代总会产生新的词汇，例如微博、微信、朋友圈等等，而如今，大数据则是目前最热的词汇之一。大数据究竟是什么？该如何利用好它？对于长期在编采体系工作、并无更 ...
2016-06-06
大数据对零售业的影响 现在已经进入了大数据时代，所有的企业必然未来会触碰大数据。零售行业实际上是最早触碰大数据的，而且也是在所有行业中对大数据非常敏感的一个行业，最主要的原因，是因为零售行业与生俱 ...
2016-06-06
“数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，请先装备以下13种思想武器，相信将来你一定能用上！ 第一、信度与效度思维 这部分也许是全文最难理解的部分，但我觉得也最为重要。没有这个思维，决策者很有可能在数 ...
2016-06-06
零售大数据解密 电商有很好的数据化的基础，线上越来越希望了解线下是怎么消费的，所以会有更多的资源置换。最近的一段时间，我们看到线上线下渗透，商户自然交换这种情况会越来越多。在这种情况下，同样缺少 ...
2016-06-06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
