合理的BI建设方法 实现IBI五步走 在实施中，有很多不成功的案例是由于BI的开发人员与应用人员说的是二种语言，需要翻译作为桥梁，更需要在开始阶段建立的维度和数据等整理架构时，建造一个较为舒适的环境，让应 ...
2018-08-21六个提示 预防企业数据发生灾难 数据,企业今天处理的大量数据使他们面临着许多困难挑战,这些挑战之中不仅有各种类型的数据灾害本身，而且与制定强有力的处理和恢复这些灾害的计划有关。这些计划需要能够从越来 ...
2018-08-21
大数据主要是做三件事：对用户理解、对信息理解、对关系理解 大数据这个概念提了好多年。每次提到大数据的时候，都是个性化、精准化，大家能想到的就是这些。在很多年前，IBM和很多大互联网公司都在提这个话题 ...
2018-08-20传统统计学稳站大数据时代 依然是数据分析的灵魂 让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性 什么是数据?数据(data)在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可 ...
2018-08-20
基于大数据的用户标签体系建设思路和应用 在大数据时代，数据在呈现出海量化、多样化和价值化变化的同时，也改变了传统IT行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。 如何在ZB级的海量数据中获取并筛选有价值 ...
2018-08-19
大数据应用细节知多少 大数据概念已经慢慢渗透我们的生活，在这个大数据时代，有一句话是说：“大数据不在于大，而在于用”，那么其应用也不在于大，无论多小的应用只要发挥了成效就是合理的。问大数据应用到底 ...
2018-08-19数据仓库必须保障可访问性和可用性 大多数人都理解企业数据破坏造成的负面效果。在解决数据仓库的安全性方面，有两个特别重要的问题。第一是，数据仓库必须能够控制数据访问权限（数据权利）。第二是，提供业务 ...
2018-08-18
数据智能化：释放未来数据价值的关键 在当前的技术领域，没有什么能像人工智能(AI)那样引起人们的好奇和兴奋。而AI的潜在优势，也刚刚开始在企业内显现出来。 然而，企业中人工智能的增长受到了阻碍，因为数 ...
2018-08-18警惕“数据迷信”倾向 莫把大数据当“万能钥匙” 近几年，云计算、大数据成了热词，市场上形形色色的“数据产品”不断涌现。在商业领域，不少互联网行业巨头正围绕数据展开竞争，掀起一场“数据革命”。不少企 ...
2018-08-17从三个方向去预测大数据发展的未来趋势 技术的发展，让这个世界每天都在源源不断地产生数据，随着大数据概念被提出，这个技术逐渐发展成为一个行业，并被不断看好。那么大数据行业的未来发展如何？三个方向预测 ...
2018-08-17大数据技术在金融行业中的典型应用 近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好 ...
2018-08-16
数据仓库架构设计的一点概念 1、数据仓库所处环节 在一个成体系、结构化的数据应用场景下，数据和处理有四个层次： 操作层、数据仓库层、部门/数据集市层、个体层。 操作层 操作层是指为具体业务 ...
2018-08-16未来影响数据中心决策的六大新趋势 随着数据中心的成本不断飙升，数据中心管理的重点开始转向优化数据中心基础设施。在未来几年，如下的一些新的趋势必将影响未来数据中心的决策： （一）数据中心的远程监 ...
2018-08-15大数据驱动的时代，谁将成为引领潮流的独角兽 国内大数据浪潮在2012年兴起后，经过多年实践，互联网与移动互联网大数据发展已经比较成熟，大数据已经从概念走向实践，在逐渐向实体经济攻坚的过程中，大数据似乎 ...
2018-08-15
假设检验中的P值 与显著性水平的联系 假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值( P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另 ...
2018-08-14企业大数据应用三段论 随着云计算、物联网和开源大数据技术生态的高速发展，企业获得大数据相关基础设施技术和服务越来越容易。虽然现阶段大数据成熟应用多在互联网公司，但我们需认识到，一方面，大数据应用是 ...
2018-08-14互联网公司是如何做大数据的 大数据”炙手可热，很多企业都不会错失机会，谷歌已经从一个网页索引发展成为一个实时数据中心枢纽，可以估量任何可以测量的数据，将输入的查询与所有可用数据相匹配 ...
2018-08-139种人人都应该掌握的数据分析思维 1. 分类 分类分析的目标是：给一批人（或者物）分成几个类别，或者预测他们属于每个类别的概率大小。 举个栗子：“京东的用户中，有哪些会在618中下单？”这就是个典型的二分 ...
2018-08-13建设大型数据仓库推动解决业务需求 建立一个拥有强大处理能力的大型数据仓库，能够帮助企业处理大规模数据集和建立一个覆盖整个企业的全面视图。从IT的角度看，建立这种大型高性能系统复杂且昂贵。但是，建立大 ...
2018-08-12大数据，大数据公司，低估值 一.什么是数据？ 我们将它分为线上与线下两类来具体分析下： 线上，互联网数据互联网信息：网页。电子商务。 人在互联网中的行为：社交，衣食住行，健康。物联网。 线下， ...
2018-08-12在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18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
