大数据时代信什么 数据科学还是老板第六感 尽管大数据的项目已经向很多公司敞开怀抱，但是事实上，大数据技术的缺乏和企业偏好市场嗅觉已然阻碍了大数据发展的进程。 大数据落地的元年已经来临!——在微 ...
2016-05-13
传统行业如何“玩”大数据？ 企业的数据分析能力金字塔：传统行业如何“玩”大数据？ 写在前面 我写这篇文章的初衷源于两个故事： 故事一：一位在互联网行业做数据库架构多年的同事一起吃饭，问起我现 ...
2016-05-13
十问大数据安全分析（大数据安全的小船怎样才能不翻？） 人类的生产生活每天都在产生大量的数据，并且产生的速度越来越快。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，现有的分析技术不堪重负。 ...
2016-05-13
背后 ：数据能干什么，值得我们好好思考 5年前 我加入Airbnb成为了一名数据科学家。那个时候，只有很少的人知道这家公司，而整个公司只有7个人。 把我招进来是我们创始人特别具有前瞻性的行为，大数据的热潮 ...
2016-05-13走出大数据行业的两大误区 先从概念上来说，大数据是什么？ 其实数据处理从人类诞生时期就有了，古人结绳记事就是基本的统计，统计自己吃了几顿饭打了几次猎等等；再往近说，皇帝每晚翻嫔妃的牌子也是数据处 ...
2016-05-12深度学习不能跟人工智能画上等号 近日百度宣布在一部超算系统Minwa上部署了#深度学习#算法，进而在ImageNet图像识别测试中取得了只有5.98%错误率的新纪录。无独有偶，Facebook也刚刚宣布对部分深度学习代码开 ...
2016-05-12
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。这个是百科上对“数据可视化”的定义，有点晦涩 ...
2016-05-12
数据科学家人才危机现象，是FOMO还是Silver？ 数据科学家的人才短缺和薪水高涨已经达到了顶板，未来还会持续下去吗？ 在过去几年中，高级分析（#大数据#分析）空间一直经历着严重的FOMO(害怕错过)。(译者住 ...
2016-05-12
“互联网+工业”下的大数据应用场景分析 工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业#大数据#是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。 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 ...
2016-05-12大数据时代，数据＝财富！ 拥有财富、名声、世界上的一切的男人 “商业王”，阿里巴巴，马云。说了一句话，让全世界的人都涌向了市场。“想要我的宝藏吗?如果想要的话，那就到数据上去找吧!我吧我的未来全部都 ...
2016-05-11
数据关系挖掘算法、技术难点及应用场景分析 数据关系挖掘作为解决数据孤岛等难题的手段之一，可以有效的帮助企业将多样化的数据进行统一存储并挖掘出其中隐藏的价值，目前在公安、电信、金融等传统行业中的应用 ...
2016-05-11
大数据分析的几个极佳用例 时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数 ...
2016-05-11
数据科学家也良莠不齐 蹩脚数据科学家的10个迹象 １.优秀的数学家可以成为顶尖的数据科学家，但光是会在笔记本上写公式可不行，他们还必须熟练地运用计算机来处理数据。 ２.如果他们的所有经验都来自学术机 ...
2016-05-11一、大数据分析的五个基本方面 1，可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能 ...
2016-05-10
数据分析第一步 | 做好数据埋点 做产品的同学在产品上线后经常离不开一个词，数据分析。那么要如何进行数据分析呢?不妨先问自己这么几个问题。 你要分析什么问题?是找问题还是验证? 关于这些 ...
2016-05-10大数据时代下的数据资产及其价值 计算机与网络的结合造就了如今的大数据时代。计算机实现了数据的数字化，互联网实现了数据的网络化，而这两者赋予了大数据强大的生命力。随处可见的移动互联网终端、物联网的普 ...
2016-05-10
15个关于大数据的事实和真相 跟踪大数据的趋势，研究和统计数据为专业人士提供了一个规划大数据项目的坚实的基础，这里有每个IT专业人士都应该知道的15个有关大数据的重要事实。 每个人都在谈论大数据，从 ...
2016-05-10
如何在虚拟环境下测试数据分析? IT安全的发展是围绕数据，生成、收集、收集、存储和分析数据是安全日志的重要部分，但这些大型数据集给存储和处理资源带来巨大压力。 在专业生产环境中，应该部署着 ...
2016-05-10
大数据的四大盈利模式，和不得不面对的行业问题 任何事情都有两面性，一如大数据有巨大的价值，同时行业也有这样那样的问题，对于前行未知的道路，风险越大也就意味着收益越大。相比较P2P、O2O这样行业， ...
2016-05-10
为什么会产生大数据？大数据如何惠及大众？ “大数据的群众基础不好”，换句话说，普通大众用户接受大数据这个概念和事实是需要很大的成本的，我们不要和他们讲大数据有多高大上，也不要为了显得自己牛X用大量 ...
2016-05-10如何考取数据分析师证书：以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下，数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析：驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代，企业面临着前所未有的数据洪流，如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战：数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中，我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas：数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代，面对海量、复杂的数据，如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL：数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中，误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择：何时用t.test，何时用wilcox.test？ t 检验与 Wilcoxon 检验的选择：何时用 t.test，何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙（深度研究报告、发展指导白皮书） 发布机构：CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧：提升序列建模效能的关键 在循环神经网络（RNN）家族中，长短期记忆网络（LSTM）凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下，CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目，成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中，数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能，成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生： 您好！ 我们诚挚通知您，CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师：连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能（Business Intelligence，简称 BI）深度融合的时代，BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用：从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代，预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段，正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后：分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中，“query end”（查询结束）并非工作的终点，而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试：从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天，数据分析师已成为各行业争抢的核心人才，而 CDA（Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验：捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中，单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探，专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型：时间维度的精准切片 在数据的世界里，时间是最不可或缺的维度之一，而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货：Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中，Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验：数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中，准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试：需要多久？如何规划？ CDA（Certified Data Analyst）数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08
