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 ...
2017-12-26备考CDA的小伙伴，专属宠粉福利来啦！ 不用拼运气抽奖，不用复杂操作，只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞，就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中，Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器，能快速搭建独立的虚拟环境，便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中，多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量，还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的实操体系中，统计基本概念是不可或缺的核心根基，更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天，数据已成为核心生产要素，渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中，我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域，透视分析（Pivot Analysis）是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中，字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时，我们常会遇到这样的问题：数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中，Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计，将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体，其“获取-加工-使用”全流程，是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中，很多从业者都会陷入一个误区：盲目投入资源做推广、拉新，却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中，特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据（如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常实操中，表格结构数据是贯穿全流程的核心载体，而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中，我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型（如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警）的实操落地中，ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具，而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察，更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中，我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时，需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中，基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具，广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑，其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察，破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中，违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标，其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03
