数据挖掘的入门概念 1 数据挖掘 数据挖掘(Data Mining，简称DM)，是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。 2 机器学习 与 数据挖掘 与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习 ...
2017-12-13
大数据和实时分析的算法分类 如今，大数据技术的发展和进步开辟了收集和传输大量的数据更有效的新方式。这场革命促进了实时算法和方法的研究和发展。传统上，机器学习算法并不是专为实时处理而设计的。事实上， ...
2017-12-12
企业应用大数据的三重境界：数据·分析·成果 近几年大数据变得越发重要，已成为企业发展不可缺少的要素，同时直接影响甚至改变着我们的生活。当前，处理数量庞大、增长迅猛、种类繁多的数据成为众多企业面临的 ...
2017-12-12
什么是区块链，对数据中心和云计算有哪些影响 如今，越来越多的应用使得数据量不断增加，企业为此需要更快速地响应和动作，集中处理结构和人为干预越来越成为新应用和最终用户能力交付的障碍。 随着分布式数 ...
2017-12-12
人们可能会犯的7个数据错误 数据正在成为现代企业的一个更重要的工具，几乎可以作为一种货币，它可以从衡量营销活动的有效性到评估员工绩效等方面促进一切。但许多企业家认为数据本身就是有价值的。企业拥有的 ...
2017-12-12
提高大数据项目业务能力的6个技巧 大数据项目所带来的好处通常会惠及更大范围，而不限于项目发起的部门本身。以下是一些技巧，可帮助您的公司最大限度地发挥项目的影响力。 大数据项目侧重于系统和数据集成 ...
2017-12-12
大数据+制造业怎么做？请看这6大应用场景 不管是工业4.0还是智能制造，背后都离不开工业大数据和制造业的深度融合，其本质是“大数据+制造业”在各领域的深刻体现。工业大数据的广泛应用，必将带来工业企业的广 ...
2017-12-11
你的企业离数据驱动业务还有多远 互联网、云计算、移动计算等新兴技术拓展了人类创造和利用信息的范围和模式。联合国在2012年发布的大数据白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》中指出，大数据时代已经到来，大数 ...
2017-12-11
数据分析1382份简历：就业性别歧视真的存在吗 在求职时，性别真的有影响吗?不同行业、不同职业类别的人对此或许有不同看法。这样的看法是如何产生的?有没有一种科学的方法来衡量呢?美国旧金山的一位数据侠Prasa ...
2017-12-11
破除十二个数据分析的误区 在IT界，炒作越大，误解就越大，数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一，它可以带来显著的业务收益，但是误解可能会妨碍分析功能的顺利和及时的交付，而这些功能这可 ...
2017-12-11找不到完美数据科学家？你还可以组建一支数据科学梦之 提供洞察和分析的公司都在尽力为自己组建完美的数据科学团队，这通常有两条路可以走。 大部分公司都在挣扎中选择了第一条路：寻找这些工资非常贵又很 ...
2017-12-11
大数据失败案例提醒：8个不能犯的错误 近年来，大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷全球，不仅是信息领域，经济、政治、社会等诸多领域都“磨刀霍霍”向大数据，准备在其中逐得一席之地。然而，很多公司在迈 ...
2017-12-11
机器学习如何改变大数据管理 如今，企业在如何克服商业挑战方面很少根本性的改变，机器学习在市场中的应用也是如此。各种类型企业都希望利用机器学习来降低成本，希望获得更好的成果。这种机器学习的广泛采用有 ...
2017-12-10
大数据存储的7个关键因素 大数据的应用为企业的存储带来了挑战。以下是企业应该考虑的最重要的事情。 定义大数据实际上比人们想象的更具挑战性。GLib的定义谈到了大量的非结构化数据，但事实上，它 ...
2017-12-10
大数据有的这些哪些硬伤，伤到你了么 可能目前所有的技术都涉及到大数据，但这并不意味着大数据是绝对可靠的。在许多情况下，大数据曾造成过严重事故，但事故的确切原因并不总是很清楚。可能是检测到错误报告、 ...
2017-12-10
如何打造优秀的大数据团队 对于企业来说,要建设自己的大数据平台,需要的不只是技术解决方案,更重要的是组建一支优秀的数据团队。那么,数据团队有哪些成员组成?他们的工作方式是什么?采用怎样的组织架构来开展工 ...
2017-12-10
实体零售如何拥抱大数据 大数据即将进入2018年了,大数据分析、大数据应用、大数据报告、大数据……在各行各业已成遍地开花之势。但是有几个人真正明白大数据是什么呢?大数据的重点就是大,这个貌似大家都知道,但 ...
2017-12-10
大数据分析模型成功关键因素之我见 无论在报纸、杂志、机场媒体，还是在酒吧的闲谈中，大数据都成了一个热门话题。每个人都在谈论这个时尚的话题，但迄今为止只有极少数企业真正成功的运用这一技术!导致这一情 ...
2017-12-10
13种商业数据挖掘的应用场景和主题 数据挖掘涉及到公司运营的方方面面，这包括对企业部门经营情况的评估、内部员工的管理、生产流程的监管、产品结构优化与新产品开发、财务成本优化、市场结构的分析和客户关系 ...
2017-12-09
海量数据流的最佳算法实战 为了高效地分析海量的数据，科学家首先要将大数打破成碎片。作者循序渐进地阐述了一个处理海量数据流的最佳流式算法，算法经过不断改进，是超大规模数据流高性能分析的新算法，以下是 ...
2017-12-09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
