论道会展业与大数据二者关系 会展业与大数据结合的话题常被业内提及，但是大数据如何影响和服务于会展业、两者之间关系目前处于什么状态，至今还没有看到详尽的阐述。 我们寄希望于技术人士对大数据之于会 ...
2016-01-12大数据支撑区域商标品牌发展指数 实施商标战略带来的显著效果，为我省编制区域商标品牌发展指数提供了大数据基础。南京理工大学知识产权学院，是由江苏省、工信部、知识产权局共建的知识产权学院，承担了此次指 ...
2016-01-12大数据!让库存、房价告诉你,今年该不该买房! 一、房地产仍是经济增长“支柱”,着力“去库存”拉动投资 当前国内投资疲软,国外经济回升乏力,进出口持续下滑,而且目前未见2016年局势能有所扭转的契机,明年经 ...
2016-01-11用大数据解决个性化出行需求 经常搭公共交通工具出行的人最担心的就是遇到突发情况导致行程遇阻。搭乘滴滴巴士这样的互联网定制班车的用户也会遇到这样的状况。而每当遇到这样的状况，驾驶员的反应处理和平台的 ...
2016-01-11
从IT走向DT时代,大数据助力林氏木业加速 大数据作为“互联网+”以及大众创业、万众创新的重要组成部分和有效手段，逐渐成为新一轮产业革命的焦点。阿里云总裁胡晓明在峰会上表示：“全球正在加速从IT（Informat ...
2016-01-11大数据环境下 征信 真的那么美好吗? 不知从什么时候开始，征信仿佛一夜之间成了一个很热门的业务。也曾经看过很多文章，都描绘着征信未来广泛的应用，和庞大的市场份额。其间，虽然偶尔也有人出来泼冷水，但显 ...
2016-01-11八个典型的大数据应用案例 什么是大数据？不要再举例说啤酒和尿布的例子了，Gartner的分析师Doug Laney在讲解大数据案例时提到过8个更有新意更典型的案例，可帮助更清晰的理解大数据时代的到来。 1. ...
2016-01-11
大数据风控 互联网有盾可依 近日由上海浦东金融促进会和士研传媒主办的 “2015中国未来金融周” 活动在上海落下帷幕。作为中国最具有权威性与影响力的大型互联网金融产业活动，本届金融周由征信论坛与移动金融 ...
2016-01-11以大数据助力制造强国建设 大数据成为国家竞争力的战略制高点。当前，全球正处于新一轮科技革命和产业变革之中，通过对互联网、物联网等新一代信息技术所产生的海量数据进行分析，能够总结经验、发现规律、预 ...
2016-01-11大数据观察:网贷人群分析 把大数据引入P2P网贷，会产生怎样的“化学反应”?关注P2P的又是什么样的人群?他们有着什么样的投资习惯?了解这些信息，你就掌握了开启P2P网贷行业的钥匙。 大数据服务提供商GEO集 ...
2016-01-11
国家信息中心周民：解读大数据纲要 自2015年8月国务院发布《促进大数据发展行动纲要》(以下简称大数据纲要)以来，大数据如雨后竹笋般成长起来，无论是政府还是产业界人士都在关注大数据的发展。国家信息中心周 ...
2016-01-11
物联网：通过平台、数据分析和可视化实现商业价值 在过去几年中，我沉浸在物联网（IoT）中，发现客户试图解决的问题非常具体，例如获得能源效益，早期故障检测或远程设备诊断及维修。决策由削减运营成本（OPEX ...
2016-01-102016年最值得关注的大数据领域33大预测 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，本文精 ...
2016-01-102016大数据产业从数据思维和场景应用开始 大数据走过了2015年集体爆发的元年，正在进入值得期待的2016年。在意识层面上，已经经历了数据价值的萌芽期，国家、企业、个人正在重视数据价值，畅想着数据对 ...
2016-01-10
大数据、新方法和日常问 如果让我们决定是否去看一部电影，有两种办法来做决策：我们可以上豆瓣了解这部电影质量如何，专家的评价怎么样;也可以在朋友圈浏览一下，看看身边有多少人去看了这部电影。实际生活没 ...
2016-01-10
大数据的赚钱之道与亏损陷阱 大数据无疑是时下炙手可热的流行词汇，随着大数据技术在各个行业当中的不断深入，我们可以看到已经有很多个人乃至企业开始利用大数据来赚钱了。 大数据无疑是时下炙手可热的流行 ...
2016-01-10物联网改变你的生活的16个方面 提到物联网，很多人对这个名词可能并不陌生，但是如果你问他物联网将会怎样改变我们的生活，今天大多数人对此可能还不置可否。但是越来越多的数据表明，在10年之内物联网技术将无 ...
2016-01-10大数据时代的数据管理新策 在大数据时代，如何管理数据成为一个非常重要的议题，同时，这也是一个涉及面非常广的议题，比如数据的产生、加工、管理等等。今天，多备份创始人兼CTO陈元强将和大家一起从数据的备 ...
2016-01-10
因职业角色而异的十大数据科学技能 数据科学的实践需要三个一般领域的技能：商业洞察、计算机技术/编程和统计学/数学。与询问对象有关，具体的重要技能集合总是在变化。Dave Holts描述了得到数据科学家工作所需 ...
2016-01-10
大数据应用无所不在：取之于民，用之于民 近日，一曲“特殊”的交响乐在朋友圈引起了转发热潮，被称为年度最有逼格的跨界合作。据了解，这曲交响乐之所以受到业内外的广泛关注，是因为它的谱子“取之于民，用之 ...
2016-01-10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
