制造企业如何借力工业大数据 工业大数据和原来的信息化有何区别？ 简单来说，1990年代以前，大部分企业都在做企业内部信息化，这被称为第一次浪潮。1990年代以后，互联网开始席卷全球，企业相继进行互联网 ...
2017-12-17大数据产业:未开放的农业之花 当前，大数据已快速发展为新一代的信息技术和服务业态，成为了国家基础性战略资源。农业农村是大数据生产和应用的重要领域之一，农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。 ...
2017-12-17大数据时代的现实生活 人类不愿被放在显微镜下观察 某种程度上来讲，有关人类行为的统计确实有很重要的意义。大量有关人类行为的数据该怎样为我们所用呢？我是一个物理学家，也可以说是一个自然 ...
2017-12-17大数据将植物学研究带入新境界 在互联网时代大数据概念的引领下，许多传统行业都已经被颠覆。毋庸置疑，人类目前面临着生态方面的巨大挑战。保护植物和动物迫在眉睫。索尔蒂斯说：“大数据为我们的研究提供了一 ...
2017-12-16
大数据安全重要性远超过去 我们应当遵循安全和发展同步推进的原则，加大自主创新力度，将核心技术牢牢掌握在自己手中。 大数据的安全既包括了大数据处理系统的安全，例如，使用的核心技术和基础设施，也包括 ...
2017-12-16
大数据将带来思维模式变化 通过大数据，我们能够认识复杂系统的新思维，促进经济转型，提升国家综合能力，保障国家安全等。 所谓大数据，是信息化到一定阶段之后必然出现的一个现象，主要是由于信息技术的不 ...
2017-12-16
把握大数据科技变革机遇 “大数据时代已经到来，我建议国家要及时把握大数据科技变革的重大机遇。”两会期间，全国政协委员、中国工程院常务副院长潘云鹤在接受《中国科学报》记者采访时说。 为此 ...
2017-12-16大数据时代:如何守护我们的数据安全 不管你承认不承认，我们已经全面进入了大数据时代。无时无刻，我们的很多信息都被通过各种途径传播出去，这就必然导致安全问题的产生。 大数据的安全问题有多严重？在此 ...
2017-12-16
把大数据当作生产力 把大数据作为生产力，可能比把大数据作为一种财富更好、更全面。进入大数据时代意味着进入了一个新的生产驱动时代，大数据生产力会推动生产关系及社会的发展，会创造无穷无尽的财富，甚至将 ...
2017-12-15
大脑袋需要大数据 全球各种大脑图谱计划正在展开，中国台湾的计划似乎有些小。当地科学家正在研究果蝇，通过单个神经元成像逆向编辑其大脑。他们的工作已经以惊人详细的程度制作了大脑电路的三维图像。 研究 ...
2017-12-15
“数字中国”：领跑大数据时代 按照维基百科的定义，大数据是指无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。 “大数据除了规模大外，还有复杂的一面。”中国工程院院士毛二可 ...
2017-12-15
企业大数据：一座值得开垦的金矿 虽然尚处起步阶段，但是大数据已经成为多个行业的关注热点之一。如何更好地利用大数据推动自身业务的运营发展，这是众多企业不断探索的问题，而运营商也无法忽视这个未来 ...
2017-12-15大数据的价值在于应用 大数据，就是存储在各种存储介质中的海量的各种形态数据，具有5V特点，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。大数据之“大”，不仅在 ...
2017-12-15
大数据对六大领域的挑战 在互联网时代，创新使得财富积累的速度前所未有的快，贫富不均也会前所未有地分化。这个时代，越聪明越容易成功，越不聪明越不容易成功。世界的竞争变成人与人的竞争，人与人的竞争 ...
2017-12-14
大数据技术：内包还是外包 对于零售商来说，大数据是一把双刃剑。这些公司正在努力探索全方位的市场竞争，因为他们试图抵御像亚马逊公司这样的行业巨头，一些公司正在将大量资源部署到开发自己的大数据解决方案 ...
2017-12-14
详谈数据科学与大数据技术专业 从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了哪些专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考? 具体内容： 专业名称：数据科学与大数据技术; 人才 ...
2017-12-14
大数据分析本身的工业化 如何实现数据分析的工业化? 为了更好地利用大数据的体量、速度和多样性，让大数据为自己服务，企业需要流程、结构和透明度，而工业化提供了这三样东西。如果你真的想从数据中提取 ...
2017-12-14
用数据讲故事的黄金时代 数据人才不可或缺 不管是从商业还是政府大数据的角度来说，中国都已经成为名副其实的“数据大国”。到2020年，中国的全球数据占比将达到18%，超越美国成为世界第一。但数据大国不等于数 ...
2017-12-14
深度解读：大数据时代的意图搜索 意图搜索起源于互联网搜索引擎，是基于互联网上海量的无组织、异构、动态的数据与信息环境下搜索引擎不能准确理解用户的搜索意图而提出的，利用如神经网络算法等机器学习方法实 ...
2017-12-13
大数据爆炸改变企业的决策 如今，越来越多的企业难以解决经营原则的两个矛盾。一方面，他们迫切寻求更大的灵活性;另一方面，他们希望用其流程规范企业利益相关者。这种冲突和不安导致对城传统的“集权/分权”的 ...
2017-12-13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
