城市大数据的生态模型及应用 从提出一个生态模型开始，阐述了建立一个可持续的城市大数据生态所需要的关键角色以及地方政府在演进这些角色中所能发挥的作用。接着，给出了一个实际案例作为这个模型的参考实现 ...
2016-05-26
大数据时代，智能交通如何发展 城镇化和汽车普及进程的加快，不断加剧各大城市的交通供需矛盾，交通安全、交通拥堵及环境污染成为困扰我国交通领域的三大难题。统计显示，截止2015年年底，全国机动车保有量达2 ...
2016-05-26
大数据应用的下一阶段发展方向在哪里? 时至今日，我们的数据管理能力日益提升，但数据分析能力则相对落后。尽管工具与流程皆已齐备，但仍然缺少充足的数据科学家人员。 在今天的文章中，我们将专注于能够 ...
2016-05-26银行对你了若指掌？是大数据告诉他们的 近年来，大数据分析技术的不断成熟，在金融行业中的发展也变得越来越热，很多银行已经开始应用大数据分析技术。例如，中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销， ...
2016-05-26
大数据时代，你的数据到底属于谁？ 在这个所谓的DT(数据科技)时代,数据的价值正在为人所知,由此而来的个人信息泄露事件也层出不穷。然而,当人们将矛头指向黑客入侵系统漏洞、撞库拖库等,却忽略了掌握数据源的 ...
2016-05-26
大数据时代：营销从此大不同 大数据已然为整个营销行业带来了翻天覆地的变化。根据市场调研机构GfK去年发布的数据显示，62%的营销机构已经开始改变自身角色，用全新的工具进行市场营销，86%则表示在将来会继续 ...
2016-05-25
你见过凌晨十二点的CDA数据分析研究院吗？ 有人问科比：“你为什么如此成功！”得到一个经典的答案：“你见过凌晨四点的洛杉矶吗？” 有人问：“CDA数据分析师为什么高薪” CDA的回答是：“你们 ...
2016-05-25
1、超键、候选键、主键、外键 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以为作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。 候选键：是最小超 ...
2016-05-25
从另一个视角看大数据 大数据之所以在我国引起如此大的关注，也是由于在传统文化理念中，“大概齐、差不多”的习惯深入人心，在公共决策、商业选择、个人行为中充斥着“拍脑袋”现象。 大数 ...
2016-05-25
中国式大数据与分析的现状和未来趋势 “大数据”时代到来了吗？ 潮流是一股可笑又可敬的力量：今天，如果打开任何媒体，要是不提“大数据”，恐怕都不好意思出版。这股潮流，铺天盖地，连国家领导人都不例 ...
2016-05-25大数据业务应用场景 “将数据转化为洞察”，这是不是很容易？在大数据时代背景下，你可能会认为每个人都在做着同样的事情。如果不幸成为例外，那只能说明你已经落后于时代了。但是，对很多IT负责人来说，大数 ...
2016-05-25互联网时代三大企业应用：移动、社交、大数据 随着科技的不断发展，人与互联网的关系正变得愈发紧密。那么，企业互联网时代又有什么不同呢？互联网思维不断被提及，但实际上如何将互联网思维与企业经营有机的 ...
2016-05-25
行业企业“攻克”大数据需从三方面入手 最近，有幸和国内不同行业的CIO(医疗、教育、互联网、金融等)交流了大数据的看法，听了听他们一线用户对于大数据的理解，总体来看他们对于大数据本身充 满了积极的热情， ...
2016-05-25年轻一代是如何推动大数据成功的? 随着年轻一代的企业家踏入大数据这个行业，他们不只局限于利用当前的优势，还让大数据发展，他们正在推进和改变大数据编写和使用的方法。 现在大数据只增不减，商家意识到 ...
2016-05-24
大数据变现，这里有9种商业模式，你走的哪条路? 大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略 ...
2016-05-24该对大数据立规矩了吗？ 随着移动互联网的普及，社交生活网络化的泛滥，我们每个人在享受信息技术带来的便利时，每分每秒也在留下自己的数字足迹（digital footprint），包括现在或过去任何一个时点所在的位置 ...
2016-05-24
为什么要数据分析？APP数据分析有意义吗？当然！数据分析的用意本不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄别问题，再反向作用产品，最终形成数据 ...
2016-05-24
从传统数据库到大数据引发的范式升级 大数据的出现,必将颠覆传统的数据管理方式。在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都会对其带来革命性的变化。对于数据库研究人员和从业人员而言,必须清楚的是,从数据 ...
2016-05-24工业大数据已成制造业转型关键 大数据是新趋势下CIO们广泛关注的技术，说到大数据，就不得不提“4V”特征，即数据量巨大（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和价值化（Value）。而工业大数 ...
2016-05-24
常见数据备份方法 近来，数据爆炸已经从文字的概念演变了一种社会现象，甚至占有大数据资源并具备相应解释的运用能力，已经成为了当前世界各国新一轮的科技竞争和综合国力较量的重点。所以大数据的安全 ...
2016-05-24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
