使用数据进行决策时要避免3个陷阱 如今，数据不仅仅是营销领域的一个流行语。为了实现业务运作良好，企业需要关注如何改进，有效收集和分析数据。如果获得数据并使用它却没有促进改变，那么收集数据就没什么意 ...
2018-01-04
为什么R语言是学习数据分析的第一选择 专注于一种编程语言的原因是，你需要更多地关注过程和技术，而不是语法。你需要掌握如何通过数据科学工具来分析数据，以及如何解决问题。事实证明，R语言是最佳的选择。 ...
2018-01-04汽车制造厂商使用大数据的5个创新思路 随着如今迅速发展的技术，现代汽车已经成为带有轮子、安全气囊与乘客空间的计算机。运用在汽车上的创新可以为司机规划安全路线、播放卫星广播、连接手机免提功能、使汽车 ...
2018-01-03
数据科学家是干什么的？听七位受欢迎的专业人士发表见解 我们来跟上这些从事该职业的独角兽的步伐，了解使他们取得成就的工作、技能和教育。 来会一会数据科学家 我们中的很多人上大学时，那时没有数据科 ...
2018-01-03对于大数据，你必须要明白 大数据目前的技术和应用都是在数据分析、数据仓库等方面，主要针对OLAP（Online Analytical System），从技术角度来说，包含两条腿：一条腿是批量数据处理（包括MR、MPP等），另一条 ...
2018-01-02
大数据打开存储市场新空间 以大数据在全球的发展状态来看，可谓是风声水起，中国大数据发展的步伐也越来越快。虽然目前中国大数据市场还处在初级阶段，但发展迅猛，应用极其广泛，不管是云计算、物联网、智慧城 ...
2018-01-02影响数据检索效率的几个因素 数据检索有两种主要形态。第一种是纯数据库型的。典型的结构是一个关系型数据，比如 mysql。用户通过 SQL 表达出所需要的数据，mysql 把 SQL 翻译成物理的数据检索动作返回结果。 ...
2018-01-01对于大数据来说 分析才是核心 对于大数据，量的增长是很多人对大数据的第一个印象，数据不仅仅是增长的量，增长的速度，以及信息的结构和难度等都在增长，原本数据是分散的，渐渐全部被重新整合，数据需要被重 ...
2018-01-01
改变思维有效监控数据中心 企业希望在难题出现之前，智能分析功能可以将企业的系统监控提升到一个全新的水平。如今，适当进行产能规划以保持平稳运行，是IT部门一个非常重要的能力。除了实现IT目标和业务目标以 ...
2017-12-31
什么是机器学习：一次权威定义之旅 在这篇文章中，我想要解决一个很简单的问题：机器学习是什么? 你可能对机器学习感兴趣或者稍稍了解。如果有一天你和朋友或同事聊起机器学习，那么一些人可能会问你“机器 ...
2017-12-31
基于标记数据学习降低误报率的算法优化 无论是基于规则匹配的策略，还是基于复杂的安全分析模型，安全设备产生的告警都存在大量误报，这是一个相当普遍的问题。其中一个重要的原因是每个客户的应用场景和数据都 ...
2017-12-30
全球各行业2020年将需要270万位数据科学家 你准备好步入蓬勃发展的大数据的职业生涯了吗?这个对数据科学家职位的研究就是一个很好的开始。 什么是数据科学家?如果你有分析数学的天赋，为什么不考虑成为一名 ...
2017-12-30大话数据中心网络三大新技术 这几年，云计算、大数据、虚拟化等新技术让人看得眼花缭乱，所有这些技术都要依托数据中心为基础来得以实现。俗话说“经济基础决定上层建筑”，数据中心网络是实现这些功能的基础， ...
2017-12-29理理大数据的脉络 先看看商业智能大数据的生意到底是啥?说白了就是数据分析(analytics)的生意，原来的商业智能(business intelligences)也是分析的生意，如果把原来的商业智能称为分析1.0，那大数据其实就是分 ...
2017-12-29
揭穿数据分析的12个神话 在IT业界中，炒作越多，误解就越多，数据分析也不例外。作为当今IT技术最热门的方向之一，数据分析可以带来显著的业务收益，但是带来的误解可能也会阻碍顺利地、及时地交付可能让业务用 ...
2017-12-28
大数据变现给了数据建模者自证价值的最好机会 从 BI 时代开始，笔者曾经做过取数，报表，建模，挖掘，分析等各类数据支撑工作，有个问题一直萦绕心中，数据支撑者如何证明自己工作的价值。 一、关于量 ...
2017-12-28大数据量快速处理的架构设计 在业务数据的处理过程中，经常会遇到夜间批次处理大量的数据，而且会有时效的要求。特别是当应用系统跑了2年以上时，就会有大表或者特大表的操作了，数据量达到百万甚至上亿。 这 ...
2017-12-27大数据在金融行业的应用与挑战 A 具有四大基本特征 金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。全球最大的金融数据公司Bloomberg在1981年成立时“大数据”概念还没有出现 ...
2017-12-27大数据量最近的存储分表常见算法 当一个应用的数据量大的时候，我们用单表和单库来存储会严重影响操作速度，如mysql的myisam存储，我们经过测试，200w以下的时候，mysql的访问速度都很快，但是如果超过200w ...
2017-12-26【金融数据】挖掘数据价值，打造智能银行 今天移动互联网正狂飙突进、网上购物平台和网上社交平台也方兴未艾，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的大数据爆炸式增长。早在2012年，大数据已经登上美国 ...
2017-12-26Pandas 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在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型：特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中，“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中，不少团队陷入 “指标困境”：仪表盘上堆砌着上百个指标，DAU、转化率、营收等数据实时跳动，却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师：驾驭通用与场景指标，解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中，指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中，AB 实验系统（负责验证业务优化效果）与业务系统（负责承载用户交互与核心流程）并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并 ...
2025-09-23
