大数据:不再仅仅是一个流行词 大数据对很多人来说意味着许多东西，但它的影响到底有多广？想象一下大数据的这些特性，以及将它拼接在一起的大师们。 不再仅仅是一个流行词 大数据，无论你如何定义它，都 ...
2016-01-03大数据植根商业领域 能否开花结果？ 在大数据时代下，数据分析在商业中的应用日渐普遍，数据分析可以称得上是大数据挖掘的核心，也是一切营销活动的基础所在？ 当前，数据已渗透到各个行业和业务职能领域， ...
2016-01-03发现大数据背后的新商业法则 熟知足球的人，大都不会忘记2006年世界杯赛场上帮助德国队守门员莱曼扑点球的那张小纸条。 在1/4决赛中，德国队与阿根廷队相遇，120分钟内双方1-1战平。点球大战上演前，德国队 ...
2016-01-032016年分析领域的5大预测 1、机器学习在企业生根发芽 机器学习（Machine learning）的历史可以追溯到 1950 年，但直到最近，它都只是精英人才的领域并长期被人忽视。我预言机器学习会就此稳步发展，因为许 ...
2016-01-03大数据大规律 大数据正在改变我们的生活，影响我们思考和解决问题的方式，为了适应时代的潮流，组织必须学会用数据说话，如果坐拥大量的数据却束手无策或无动于衷，那和没有数据是一样的。但是，在进行数据分析 ...
2016-01-03大数据时代背景下 四成用户“被动”泄密不自知 有心的市民也许发现了一个现象，使用百度搜索后，登录其他网站，网页上的小广告会根据你之前搜索的内容进行“推荐”。不要奇怪，在大数据时代，我们平时所使用的 ...
2016-01-03工业大数据想要顺利落地也有难度 大数据已经渐渐从概念阶段走到实操阶段，陆续使用大数据的企业已经获得收益，还有很多企业也在盼望可以从大数据中获得应有的利益，对于工业大数据来说，想要顺利的落地还存在一 ...
2016-01-02大数据变现四种途径，如何把海量数据变成现金 大数据变现是大数据热潮中最现实的话题之一。西班牙电信、沃达丰电信、DHL等企业在大数据变现方面率先开始了探索，以下为大家呈现他们在这一领域的4种创意和途径。 ...
2016-01-02
大数据分析切勿纸上谈兵！ “互联网+”引出了大数据问题，针对数据来说，它和水、电资源一样，不神秘但却威力巨大。一百年前能够用上电能的企业是非常了不起的，但今天，没有人会以能够用上电能而引以为傲，因 ...
2016-01-02
数据可视化的五条核心原则 数据可视化从200多年前基本饼图发明时的形成至今已走过漫长的历程。如今，由于数据大潮的到来和人们关于数据使用的讨论，一种新的设计语言正在兴起，它可以优美地将大数据中的繁杂简 ...
2016-01-02美国数据分析框架、方法论与运营效率提升 数据是一种连接。它连接4个最基本的象限，时间，地点，任务，事件。我们为什么要说数据会是下一次技术革命浪潮的最重要的指针?大家来看一下，根据美国几家顶级研究机构 ...
2016-01-02如何让分析有利于主API管理 使用用来做数据分析和报告的API管理工具有助于企业最大化利用这些技术。API管理最重要的方面包括检测，分析和报告。传统的管理格言是，“无法管理没有指标的东西。”如果企业不仅仅 ...
2016-01-02
数据分析技术播种智慧农业 在美国，有五分之一的农民在使用实时数据分析技术，以期将农业转变为更为精确的科学。 他们利用这一技术耕耘未来，以更好地满足世界不断增长的粮食需求。而预计，2050年，全球对于 ...
2016-01-022016年大数据及其分析将影响深远 如果社会和商业形势如同电影行业里所预测那样，我们早已驾驶飞行汽车出行……当然，尽管在燃油效率、电动汽车方面取得巨大进展，目前仍旧没有实现飞行汽车的梦想。不过有一点可 ...
2016-01-02数据变现？传统企业发展大数据勿舍本逐末 在互联网、移动互联网行业，数据变现高大上一些的定义，就是通过数据驱动某种业务模式，比如互联网金融，再或者O2O，企业级的如B2B电商。在这种商业模式里，数据是核心 ...
2016-01-02
移动互联网时代，创业要避七宗“罪” 移动互联网时代，深刻影响着所有行业，全球软件巨头微软也在积极转型应对。 12月2日，长沙高新区举办的“创投中国+”2015移动互联网领袖湘江峰会上，微软云暨移动应用 ...
2016-01-01大数据时代，数据逐渐变现为独特的流通货币 大数据时代，数据逐渐变现为独特的流通货币。通过大数据，我们可能有全新的视角来发现新的商业机会和重构新的商业模式。但是，大数据价值的实现与真正“落地”，绝 ...
2016-01-01
大数据应用案例不可不看的7大领域 在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数 ...
2016-01-01
产业化的大数据分析如何实现？ 尽管大数据已成为热门话题，但很多企业并不知道如何正确地步入大数据的怀抱，特别是对于很多中小企业，没有大笔资金以及人力的它们更是手足无措。与此同时，企业在谈到大数据和 ...
2016-01-01大数据时代,运营商的身法与心法 我始终相信，无论在哪里，有什么职位，做什么工作，如果内心没有足够的动力、期盼与爱的话，一个人是无法产生强烈的使命感与责任感的，或者说，没有幸福感。 最近读完了《幸 ...
2016-01-01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
