大数据，新一轮技术革命的“支点” 无数据不生活，创新生活模式 人工智能、物联网、机器人、共享经济，这些要素相互叠加后，世界上出现了创造新型生活方式的机会。毋庸讳言，这也是新的经济增长机会。而所有 ...
2018-01-14大数据对企业决策的变革性影响 大数据对企业决策的变革性影响 （ 一） 决策主体从“精英式”过渡到“大众化” 传统的营销决策包括“核心竞争力”和“定位”理论，前者关注客户的长期价值， “定位”理论以产品 ...
2018-01-14车联网应对大数据时代的方法 历史的发展势不可挡，互联网、移动互联网、大数据时代以人们应接不暇的速度改变着人们的生活。在物联网、云计算等信息技术的强势推动下，跨界融合成为时下最流行的形式；再者，我国 ...
2018-01-13大数据时代，蹩脚的物联网会扼杀创新 当我们畅想和拥抱物联网带来的变化的时候，也许会发现它带来的坏处比好处更多。 物联网（IoT）的概念可以追溯到80年代早期，卡内基梅隆大学的一台可乐机被连接到互联网，以 ...
2018-01-13大数据：从“技术驱动”转向“应用驱动” 继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据时代的来临，使得领域和行业边界愈加模糊，应用创新超越技术本身，生产模式向服务化 ...
2018-01-12
大数据的安全理解及应对策略研究 大数据的产生使数据分析与应用更加复杂，难以管理。据统计，过去3年里全球产生的数据量比以往400年的数据加起来还多，这些数据包括文档、图片、视频、Web页面、电子邮件、微博 ...
2018-01-12
大数据应用价值发现的三大方法 关于大数据的讨论，一方面人们需要厘清大数据的概念，开发适用的大数据系统和工具，探索大数据的应用模式等，另一方面人们更关心如何将大数据的价值变现。这对于一个企业来说尤其 ...
2018-01-11中小企业大数据应用之道:思维在于借力 大数据思维 要想大数据落地，特别是中小企业，首先得有大数据思维，否则大数据的案例不能直接借鉴，自己摸索又怕不专业、坑太多。 何谓大数据思维，个人认为不是什么决 ...
2018-01-11大数据+分析学 数字油田的两把利剑 在石油和天然气行业，数据都是以太字节(TB)和拍字节(PB)来表示的。这两个词语对于你来说或许有些陌生，下面我给你打个比方，一切就清晰明了了。 一个吉字节(GB)相当于七分 ...
2018-01-10大数据分析思路的4点心得 大数据分析能力对于一名产品经理来说是最基本的能力。 在面试的过程中，社招会有面试官会问你以往你负责的产品的相关数据，如何看待这些数据，如何通过这些数据来做接下来的产品优化 ...
2018-01-10
数据流程图和数据结构是需求分析中不可缺少的一环 需求分析活动要完成4项任务，分别是： 问题识别 评价和综合 形成规格说明 评审规格说明 这4项任务中，“问题识别”是要识别出用户提出软件需求 ...
2018-01-09人人都应学会的4个数据分析思路 数据分析能力对于一名产品经理来说是最基本的能力。 在面试的过程中，社招会有面试官会问你以往你负责的产品的相关数据，如何看待这些数据，如何通过这些数据来做接下来的产 ...
2018-01-09
2018年技术预测：五大危机还是五大机遇 预测就像是公共巴士，要么没人来，要么就好几个人一起来。不仅如此，它们比你想的要来的慢，而且只是把你带到了路边。它们还非常热闹，充满了你早上通勤时不想听见的种 ...
2018-01-08大数据下的企业信息化建设 在各种媒体的连篇累牍的报到和宣传下，我们的大多数企业对“大数据”一词想必都不陌生。无论是对于走在社会发展前沿的互联网、IT产业，亦或是传统的医药、交通行业，大数据必将带来难 ...
2018-01-08大数据应用对网络工程师提出新要求 在大数据时代，人们很少谈论跟网络相关的话题，仿佛网络与大数据是风马牛不相及的两回事。事实上，网络不仅跟大数据应用息息相关，而且还发挥了非常重要的作用。但对于很多网 ...
2018-01-07
大数据下的银行是“不作不死 随着新技术的不断引入，银行业新的想象空间也在不断打开。大数据，无疑是去年以来最受热议的技术之一，它与互联网的深度融合，甚至能够让徘徊在银行门口之外的资本有了颠覆传统的豪 ...
2018-01-07
大数据时代必须破解的重大现实课题 当今，社会信息化和网络化的发展导致数据爆炸式增长，全球数据量大约每两年翻一番，这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。大数据时代已经到来，大 ...
2018-01-06浅析大数据发展趋势 虽然大数据仍在起步阶段，存在诸多挑战，但未来的发展依然非常乐观。大数据的发展呈现八大趋势：数据资源化，将成为最有价值的资产；大数据在更多的传统行业的企业管理落地；大数据和传统商 ...
2018-01-06
制造业利用大数据的要领 在近几年里， “大数据”已经完全占据了主流分析师和商业媒体的想象力。以大数据为基础的新一代信息驱动企业的决策正在成为主流，而且，越来越多的企业正在选择通过利用无数相互连接的 ...
2018-01-05
大数据需不需要备份和灾难恢复 大数据应用的发展趋势是在拥有大存储容量的同时配备用于执行数据分析的融合硬件设备与分析软件包。这些应用通常不会用于处理运营数据；相反，用户会通过查询数据来分析过去的产品 ...
2018-01-05平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量，核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中，InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎，默认事务隔离级别为可重复读（Repeatable Read，RR），这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模，但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化？分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测，但当被问到“这个月销售额增长20%，到底是长期趋势自然增长，还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中，直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表，能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则：垃圾数据进，垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序，也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图，画过按天的流量折线图，但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中，Pandas是最核心的数据处理库，DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域，纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品，一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系，但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中，数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中，单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中，卡方分布（χ²分布）是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中，正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道，但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时，却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现，存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中，零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL，但当被问到“数据查询语言（DQL）的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中，日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样，包 ...
2026-08-13
