美团是怎么通过优化搜索排序提高转化率的 现在的人们对购物不在局限于实体店了，更多的会选择网上商城，面对这样一个巨大的蛋糕，谁都想去分一杯羹，但是，对于一些网店来说，没有专业的数据分析团队的帮助，很 ...
2016-02-12
海关数据,你们能买到吗? 大数据时代，对于很多企业来说，如果能早点知道这个市场这一年或这一个季度的数据出口数据，那么对个企业起到很大的帮助。 【1】 ***在格兰仕呆过，现在在万和，我们老板都买 ...
2016-02-11
大数据时代侦查机制有哪些改变 大数据时代的到来，让我们的社会得到了飞速的发展，同时改变了生活，对侦查手段有了很带动提高。从远古的神明裁判到封建社会的刑讯逼供，从近代的人体测量与指纹鉴别到当今的科学 ...
2016-02-11
如何运用大数据最重要 目前，大数据的发展得到政府的大力支持。如何让大数据为我们创造更多价值，是我们现在最关心的问题，同时，数据分析师人才也成为企业争抢的目标。“大数据”是一种规模大到在获取、存储、 ...
2016-02-11
大数据时代：你用什么来做数据分析 大数据时代，大数据对我们的帮助是巨大的，我们已经离不开对数据的解析，因此，随着数据规模的持续增长早已是行业定律，据了解，互联网上每一秒钟传输的视频，需要花费一个人 ...
2016-02-11
回顾2015年大数据的发展 2015年对于大数据来说，是个值得纪念的一年，大数据在这一年得到了认可。同时，这一年中也经历了很多发展的低潮，这就像是一次次的警 告，或许某一天大数据就不再具有改变世界的力量了 ...
2016-02-11
谈一谈什么是数据分析？ 1、了解数据？ 在谈数据分析之前，先了解一下数据，说道数据，我们的第一反应肯定是阿拉伯数字1 2 3 4 5 ...等等。为什么会先想到它？其实就是对概念性的事物的一种转化，用数字更 ...
2016-02-11
莫雷将数据分析应用于NBA 火箭经理一心只想占便宜 莫雷是做数据分析出身的，记得好像是在读MBA的时候。在NBA数据分析非常重要，据说当年从马刺低价换来斯特拉，就是莫雷的数据分析团队的功劳。 ESPN记者 ...
2016-02-11
永洪科技获亿元融资，零技术业务人员实现了大数据分析梦 当今社会，大数据已经成为这个社会的主流，每个行业都离不开大数据分析，对于一些没有数据分析基础的业务员来说，想要更多的了解用户，是有困难的。如果 ...
2016-02-09
2016最靠谱最有前景的职业：数据分析师 春节马上就要过去，对于像我这种即将块要走入社会的大学生来说，选择一个好的有前景的职业是多么的重要！时代在发展，要跟得上现在社会，必须要选择同社会发展相关性强 ...
2016-02-09
数据分析师眼里的是地产业(二) 昨日立春，推送了“数据分析师眼里的是地产业”上篇，之后宏图也在继续查找一系列跟地产行业危险有关系的数据。那接下来我就继续跟大家说下总结后的心得。 3 钱去赚 ...
2016-02-08
数据分析师眼里的是地产业(一) 现在好多人都在讨论房地产的泡沫是不是已经吹得很大了，泡沫随时都会破裂，最近和几个数据分析的朋友做了一些调查，得到一些房产方面的相关数据，结合这些数据，去分析下危机是怎 ...
2016-02-08
数据分析师是怎么看大数据的 当今社会，大数据越来越受重视，也让更多的人去关注大数据，了解数据，重视数据，数据分析师这个职业也变得非常火热。然而伴随着数据的爆发式增长，相对应的带给企业用户机会的同 ...
2016-02-08
#探讨#预测模型是重视大数据还是重视小数据呢 建模是数据分析师工作中最重要的环节之一，预测建模也是最常见使用的，那么，预测建模对数据有哪些哪些要求呢，是重视大数据还是小数据呢， 很多 ...
2016-02-07
通过大数据分析：我更了解自己 作为一名互联网HR经理，对目前的企业招聘工作是非常非常熟悉，但是，要找到一名合适的人才，用通常手法不是那么容易，现在依靠大数据技术分析市场，为企业找到合适的数据分析 ...
2016-02-07
CDA:Trifacta通过服务简化数据整理方式 Trifacta是一种提供数据分析服务的平台，最近获得了风险投资以推动其能使数据分析师更容易地做数据整理的工作。它的目标是能够比目前更快、更容易地收集、清理 ...
2016-02-07
数据分析师在人生中是怎样的体验 数据分析师五、六年了，每每和家人朋友聊天，都还是会有人不懂我在做什么。 家人：“数据分析？分析什么东西？” 我：“哪里有数据，哪里就有我们，什么都可以分析。 ...
2016-02-07
大数据时代 企业要跟得上潮流 在这个信息高速发展的时代，大数据成为公司领导常谈论的话题，但是，根据市场调查结果显示，将近73%的人表示自身企业计划将在未来两年内对大数据业务进行 投资，这个比例相比2013 ...
2016-02-06
小门店也可运用大数据 最近，过年回家，在聊天时，总是听一些普通的商家说获得大数据的代价很大？他们说：我们又不是数据分析师，没有学过这些专业。只能自己依靠经验摸索？无法获得与线上一样丰富的经营数据？ ...
2016-02-06
大数据时代：企业必须掌握这6步 大数据时代，企业越来越重视客户的行为习惯。但是，很多企业并不了解大数据对行业带来的冲击。直到现在，仍有很多是在浪费这些宝贵的数据。 当你正准备最大程度经营大数据的 ...
2016-02-06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
