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, ...
2018-08-12CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11