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在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中，单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中，两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT，但当被问到“新建一张表，该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中，箱型图（又称箱线图、Box Plot）是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域，异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表，但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代，企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中，自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标，而是陷入“指标失控”：仪表盘上堆满实时跳动的数据，却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下，存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标，但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代，数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性，而异常值作为数据清洗中的核心痛点，往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率，但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界，很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill，但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中，方差分析（ANOVA）是一种常用的假设检验方法，核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”，广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率，但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级，拒绝盲目刷题、冗余学习？《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭！以官方教材为核心，浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中，卡方检验是一种常用的非参数检验方法，核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联，广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中，很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统，积累了海量数据，却依然面临“ ...
2026-05-18
