大数据时代的三个变化 今天想说的是大数据时代的到来，就是靠智商吃饭的时代的到来，包括人的智商和及机器的智商。大神与神经只有一线之隔，时间不能等待，生命不能浪费，大数据时代，到底是大神还是神经，总的 ...
2016-03-27
如何找出企业内部的“暗数据”？ 在自然界中有一种物质叫做“暗物质”，从物理学家的解释来看，“暗物质”是自然界当中最充满能量的部分，如何发挥“暗物质”的作用是当代自然科学研究的话题。而在数据科学领域 ...
2016-03-26数据科学家的用武之地 大数据时代已经到来，大数据在疾病检测、股票买卖、预防犯罪和选举预测等方面发挥了巨大的作用。与此同时大数据应用也推动着无人驾驶汽车技术的发展，企业依靠大数据获得了前所未有的洞 ...
2016-03-26
购物中心大数据精准营销 “无数据，不管理!”利用数据进行精细化运营管理是购物中心的长久生存之道。未来商业竞争，业态容易照搬、商家品牌可以分享、推广活动没有什么难度，真正学不来的是数据的处理、分析和 ...
2016-03-26分析：大数据如何催化电商企业？ 随着科技的不断发展，东南亚地区也得到了政府的大力支持。最近，新加坡政府推出了智能国家计划，旨在实现成为全国互联的目标。计划执行后，新加坡公民能够“通过移动设备永久连 ...
2016-03-26
概述：数据科学是近年来最热门的话题之一，其就业前景一片光明。但很多人对该领域的诸多职位和从事的工作仍然不是很了解。本篇文章可以很好的解答这个困惑。 数据科学家 掌握语言：R、SAS、Python、Matlab、SQL ...
2016-03-25
网站数据分析师是怎样炼成的? 如果你想成为网站分析师!想加入网站分析这个即有前途又有“钱途”的行业，那么你至少需要具备本文所提到的9大本领。 1.玩转Excel Excel是一个最原始而且最容易入手 ...
2016-03-25为什么超市在利用数据方面独树一帜 软件可以对原始数据进行分析，却不能形成洞察力，后者需要人和介入。下面分析的是如何将大数据转化为强有力的决策。 大数据时代，与客户建立融洽的关系，比以往任何时候 ...
2016-03-25
“大数据”时代浓浓的统计学气息 统计学在近几年的变化，可以说受计算机的影响最为强烈。 计算机使商业模式发生了翻天覆地的变化。商品的采购、库存、销售等记录基本上全都已经数据化，成本和销量的把控与用 ...
2016-03-25
大数据、人工智能与未来 大数据和人工智能的关系，首先要说什么是大数据。这些年来，大数据先是被神化，继而又被妖魔化，到了今天，其实谁也不知道别人所谓的大数据指的是什么。有时候大数据的定义里既有平台 ...
2016-03-25移动应用数据的六个分析难点 哪怕已经已经通读互联网数据分析的理论，但在实际运用到移动应用中时还是遇到有不少的难题。 而通过针对数据分析在移动应用领域的使用，文章列举了六个在移动应用中的数据分析难 ...
2016-03-24
我们无须更多的数据科学家 只须降低大数据使用门槛 这个国家急缺数据科学家”，目前几乎所有关于大数据的文章都提出了这么一种观点。广受热议的McKinsey公司2011年度调查指出许多机构即缺少对大数据有深刻洞见 ...
2016-03-24
为什么我们应该杀死“大数据”？ 大数据在今年是很火的一个概念，这个概念不同的人有不同的见解。然而我们对大数据的关注是不是有点偏离了正常的轨道呢？现在许多的讨论都是围绕着“大数据”这个词来展开，人们 ...
2016-03-24
设计思维对数据分析意味着什么？ 从IBM这样的工业巨头，到Airbnb这样的初创公司，设计思维在 企业 团队的脑海中无疑处于最突出的位置。“筑巢引凤”的传统思维已经被客户分析和同理心驱动原型设计等技术所取代 ...
2016-03-24
大数据时代，数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。在SDK累计接入量突破65亿后，个推将大数据应用到房地产领域。依托于个推大数据平台的个房首个数据产品“拿地宝”正式上线，冷、 ...
2016-03-24
大数据建设也要防产能过剩 “大数据”听起来看起来都不陌生，但是真要问起来什么是大数据，大数据该如何运用，或许很多人并不清楚。事实上，大数据就是从看似杂乱、重复、无趣的数据中，根据需要理出一条线索， ...
2016-03-24
大数据时代预言家谈互联网未来 随着以大数据、云计算、物联网为代表的数字技术的崛起，我们已身处数字化经济。新趋势大潮已经形成，顺之则兴，逆之则亡。数字化时代生存之道在于，尽快投身其中，并不断打造数 ...
2016-03-23
百度首席科学家：解析人工智能和大数据 百度首席科学家吴恩达（Andrew Ng）在硅谷的百度BIG TALK大会上发表演讲。吴恩达表示，深度算法将和大数据结合，使新的人工智能算法越来越好，未来人工智能虚拟圈里完成 ...
2016-03-23
这些数据科学技能，才是老板们最想要的 这是一个好消息，如果你希望在2016年找一份数据科学的工作—在该领域职位空缺的数量正在不断增加，企业希望利用大数据来获得竞争优势。但事实上，找一份梦寐以求的数据 ...
2016-03-23
大数据之父：数据过度解读就是滥用 26日，全球第一本关于大数据的著作《大数据时代》的作者、被誉为“大数据时代的预言家”、“大数据之父”的牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格受邀做客中山大学“黄埔大讲堂 ...
2016-03-23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
