大数据对智能化发展有着怎样的影响力 说到头条，很多人会想到“黑马”、“大杂烩”、“大数据”等关键词，说是黑马因为谁也没想到，没有过硬的背影，在移动互联网爆发之际杀出了个“今日头条”；大杂烩则是这款 ...
2016-05-06
大数据：越发展，难题越多 大数据这两年一直是热词。发展中的大数据确实带来了很多有用信息，但也使我们遇到越来越多的难题。其中最大的难题就是如何去伪存真，将那些带来误导的噪音去除。 因此，发展中的大 ...
2016-05-06
中美企业在数据分析上的最大差异：增长黑客的实践 一、烧钱≠增长，数据驱动是一种能力 在过去10年，中国互联网发展速度非常快，以前是流量驱动的互联网经济。随着人力成本不断攀升，竞争不断加剧，完全靠流 ...
2016-05-06
大数据告诉你，是谁在支撑着北京房地产市场的发展 1、交易量处于持续上行阶段 从2010至今，北京市场交易量呈现出“W”型，2010年，受国十一条收紧政策影响，成交量高位运行；2013年，受“国五条”政策影响， ...
2016-05-06
如何利用市场细分方法构建更好的预测模型？ 我们使用线性或者逻辑回归模型来开发精确模型，为了预测相关的输出结果。我们经常为分割的部分分别创建模型。为了判断它们的有效性，我们可以利用细分方法：如CHIAD ...
2016-05-06
大数据探究经济衰退的到来 当今全球经济风起云涌，全球市场普遍不景气，资本缩水，油价下跌严重，诸多大企业纷纷裁员，一时间经济唱衰的声音越来越多。《大数据文摘--商业与金融专栏》今天刊登一篇全球顶级资本 ...
2016-05-06
大数据分析中国人的存钱观念发生着怎样变化？ 为何中国人辛苦挣钱后，并不急着吃吃喝喝或投资，而偏爱存银行?为何有时，中国人的存款会“过山车”般地涨跌?为何北京的人均收入明明比上海少，人均存款却比上海多 ...
2016-05-06
坏人也会使用大数据 所以这些东西别再瞎晒了 生活中，不少人喜欢在朋友圈晒美食、晒美景，但是你知道吗？这些行为会间接泄露你的个人信息，坏人也会使用大数据了，这可能会危害自己和家人的财产乃至人身安全。 ...
2016-05-06
学习好这8项技能做21世纪最最性感的工作—“数据科学家” 你想找到一份数据科学家的工作吗?如果你有这样的想法的话，那么你就有伴儿了。最近由Thomas Davenport和D.J. Patil在《哈佛商业周刊》上面发表了一篇专 ...
2016-05-06大数据时代你知道数据财产权归属于谁吗？ 当前，大数据产业风生水起，走到哪里都有人谈大数据。但越接触大数据，我们就越担心，它到底是让我们生活得更好的\"阿拉丁神灯\"，还是会释放无数危险的\"潘多拉魔盒\" ...
2016-05-06让大数据服务国防 在2016世界移动通信大会上，一项神秘的研究成果引起国际业界的关注。在此之前，业界很难想象利用移动互联网用户的后台数据，可以预测人类的行动规律。 而这项研究的始创者是一位只有3 ...
2016-05-06企业数据的六个方面用途 对于企业而言，大数据的数据来源主要有两部分，一部分来自于企业内部自身的信息系统中产生的运营数据，这些数据大多是标准化、结构化的。（若继续细化，企业内部信息系统又可分两类，一 ...
2016-05-06
数据科学家在公司的日常 最近机器学习很火，前面我们也介绍了很多机器学习的相关知识。那么平时数据科学家们上班的时候都在做些什么事情呢？今天就让我们一起来探究一下。 首先让我们先来通过 ...
2016-05-06
对于大数据存在多少偏见乃至误读呢 对这个舶来的、随着2012年在有着“大数据商业应用第一人”之称的维克托·舍恩伯格那本全球级畅销书《大数据时代》隆重登场的新概念，先是在国内的互联网业界刮起一阵超级 ...
2016-05-06
吸引眼球的十五项大数据公告 对于大数据来说，业界这几周算是比较忙碌的。因为很多初创公司和一些老牌的公司都推出了数据分析和数据管理产品，以及更新了现有产品，提供更丰富的功能与性能。 虽然这些技术 ...
2016-05-06
大数据是否有可能有效配置资源？ 这个问题非常棒，不过我不确定它是不是能在知乎上得到令人满意的回答。这个问题属于经济学和数学交界处的机制设计领域，需要的知识非常艰涩，也基本不可能简化。因为自己 ...
2016-05-06应用大数据开展分析预测真的重要吗？ 最近一段时间，笔者陆续看到一些非议大数据的文章，指出大数据的问题和局限性。但我看到的几乎所有文章，提出的问题都是针对应用大数据进行分析预测而言。其实，早在两年前 ...
2016-05-06
大数据信息安全分析 企业和其他组织一直在充满敌意的信息安全环境中运行，在这个环境中，计算和存储资源成为攻击者使用入侵系统进行恶意攻击的目标。其中，个人机密信息被窃取，然后被放在地下市场出售， ...
2016-05-06
2016年中国大数据行业发展趋势及市场规模预测 大数据是具有体量大、结构多样、时效强等特征的数据；处理大数据需采用新型计算架构和智能算法，即“云计算”。大数据的应用强调以新的理念应用于辅助决策、发 ...
2016-05-05
在大数据时代，我们需要数据售货员 一直以来，IT产业被奉为高新技术产业，尽管业内经常有各种调侃的声音，但IT业在一般人的印象中还是与科技、潮流等字眼相关。随着全社会信息需求的多样化、消费化，以及青年一 ...
2016-05-05数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16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
