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 ...
2017-12-09Pandas 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
