大数据和传统数据存储的区别 大数据是时下最热门的企业IT话题，那么大数据对存储有什么要求呢?为了解决这个问题，我们首先来分析一下大数据的特点。 Gartner对大数据下了一个简洁的定义：“大数据是需 ...
2016-04-151、我眼中的大数据现状 其实个人在大数据这个坑中，细细算来时间也有3+年了，从一开始做大数据中心平台开发构建，到现在关注的数据上层应用挖掘。所以，基本上从数据收集->数据处理(离线实时，并且还勉强算是国内实 ...
2016-04-15
大数据对于游戏运营的六大建议 人们对数据积累和分析的需要已经开始急剧增长，其应用领域开始逐步从天文、气象、军事、基因生物，逐步拓展到搜索、互联网乃至电子游戏等民用范畴。伴随应用商店和社交网络的兴起 ...
2016-04-14
几个奇葩例子让你深度认识大数据 因为大数据，我们的生活是否变得更舒适?亦或，从此我们的生活细节都要暴露在数据的分析之下?我们该如何正确认识大数据?现在，先让我们了解一些真实的大数据的例子。 大数据 ...
2016-04-14
怎么样才能获得消费者的好感呢？别总觉得消费者的行为很怪诞，各种挑剔，或者为什么就是不来我们这里，其实那都是你不了解他们的体现。13个魔性数据，快点恶补一下消费者的各种行为背后的含义。 1、线上购物时，促 ...
2016-04-14
中国企业需要一个大数据入口 进入互联网时代，所有人忽然知道了一个叫“入口”的概念。谁能占领入口，谁就能有更多的机会为用户提供后续一系列的服务，从而在竞争中保持不败。其实，在纷乱复杂的大数据领域 ...
2016-04-14区块链、大数据、物联网，新科技时代下的生活方式将会怎样？ 大数据和物联网，这两者在颠覆性技术列表名单上可以说相当的靠前。这些颠覆性技术大多都能在产业领域中引起协同效应，最终为通往真正商业价值铺设一 ...
2016-04-14
大数据和存储领域5大突破技术 云计算打破了传统的商业模式， 大数据也持续以指数型增长，技术人员和投资人对于当前技术发展趋势都保持密切关注，因为这有可能直接影响到他们2016年及今后的商业行动。下面 ...
2016-04-14大数据让商业营销变得更加精确 如今大数据可谓是风起云涌，红红火火，俨然成为信息技术领域最时髦的词汇。IBM、微软、Oracle、SAP等IT巨鳄，像是寻找到了新的金矿，开始全力挖掘大数据，多方位推广大数据理念 ...
2016-04-13详解颇具挑战的大数据安全分析 面向大数据分析的访问控制技术需要基于策略的安全机制，这种安全机制不仅包括用户和角色，还包括上下文。 面向大数据分析的安全颇具挑战性 原因如下：如果你无法当场分析，就需 ...
2016-04-13
4月10日，CDA数据分析就业班第四期开学典礼于在北京隆重举行。本期学员人数达到70余人，是就业班开办以来人数最多的一次，CDA数据分析师获得了越来越多的认可。 数据分析行业的日渐火爆吸引越来越多的人才投身其 ...
2016-04-13
Uber的大数据分析实践，及其惊人的表现 Uber是一款提供出租车预订服务的智能手机应用，为需要搭车的用户和想要载客的司机搭建了沟通渠道。这项服务引起了很大争议，一方面普通的出租车司机抱怨Uber毁掉了他们的 ...
2016-04-13作为数据科学家，你的分析工作应该为企业带来更多的能力和价值，但是切记，一定要表现得像一名在分析方面有经验的管理者，然后领导公司做出正确的决策、投资以及运营。 每年秋天，我都将在西北分析科学硕士项目当中 ...
2016-04-13
让大数据成为一种基本的使用和操作能力 大数据重构消费者主权 “大数据”之“大”，不仅仅源于其体量的庞大，更表现在它的无处不在。数据充斥在我们生产生活的方方面面，从大数据分析中获得竞争优势，已不再 ...
2016-04-13
2016年中国广告市场8大趋势 趋势1-人工智能下的广告 近年来，我们目睹了人工智能产品作为交流界面的应用和普及，通常是像Siri，微软小娜一样的个人助理。尽管现在的人工智能与电影《她》中的Samantha还相去 ...
2016-04-13大数据给保险业带来巨大商业价值 信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户 ...
2016-04-13
好久没写文章了，本人目前从事BI行业，主要做BO(报表展示)这一块，写这一篇文章主要是想分享一下自己的心得。本人不是大牛，基础小白，所以下面你会看到的更多是不经润色(不经大脑)的心得体会，而不是一堆NB轰轰的 ...
2016-04-12
2016年大数据发展趋势的33个预测 2016年大数据领域会发生什么情况？考虑到如今在深层神经网络和规范性分析方面取得的进展，你可能觉得这个问题很好回答。而实际上，来自业界的大数据预测大不相同，Datamini网 ...
2016-04-12数据化爱情：男生追女生的超强数学建模分析 问题分析 男生追女生，对男生来说最重要的是学习、爱情两不误。因此我们引进男生的学业成绩函数Y(t)。 首先，我们不考虑男生的追求攻势，则影响该函数的因素主 ...
2016-04-12
你知道大数据如何驱动产品和运营吗？ 一、大数据思维 在 2011年、2012年 大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 ...
2016-04-12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在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29
