美军把大数据分析引入作战(1)_数据分析师考试 信息技术带给现实世界的最大变化之一就是万物皆可数据化,这使人们更加坚信“世界的本质是数据”“数据将会改变世界”,大数据标志着信息社会终于名副其 ...
2015-07-14大数据看“重点高中”录取_数据分析师考试 一中竞争线预测告一段落,接下来更多的家长开始研究一、三、八、钢、九、十三中的指标录取了。不过,目前考生家长最大的误区是,还没整明白录取的最重要因素“ ...
2015-07-14大数据时代你的企业加入吗_数据分析师考试 在大数据时代,很多企业在整体数据入口方面的竞争变得越来越激烈,这种对于入口级的大数据“争夺战”让很多企业在和收集的数据挖掘技术方面开始加快更新速度。 ...
2015-07-13大数据时代,客户服务将如何被改变_数据分析师考试 最近,“大数据”已经取代了“云技术”,成为了新技术的热门话题,各类“大数据”的书籍层出不穷,文章更是琳琅满目,仿佛你要是不和“大数据”扯上点 ...
2015-07-13大数据的数据来源需要真实可靠_数据分析师考试 在当今的技术支持下,大数据的表现成功将人类的想象转化为现实,并逐渐渗透进人们的生活。其意义已不仅仅只是预测结果,改善交通状况,更重要的是带给决策 ...
2015-07-13大数据与哲学的一毛钱关系_数据分析师考试 大数据也可用来形容人们创造的大量结构化和非结构化数据。 1. 大数据实质 大数据的实质是什么?虽然目前国内外都还没有统一的定义或认识,但从狭 ...
2015-07-13大数据应用分析 在企业发展占据重要地位_数据分析师考试 目前从国内情况来看,除了一些明星和科技狂人外,普通消费者在住宅设计时并未通盘考虑整体运用智能家居控制系统,人们的消费观念仍然未能有效形 ...
2015-07-13你被大数据控制了吗_数据分析师考试 在当前的大数据时代下,有什么可驱动未来世界出现巨变?大数据必然是其中之一。任何资料都可化为数据被分析,且不限于大事情,连一般人生活细节如看甚么、吃什么也被 ...
2015-07-13移动互联网时代的警察权和大数据_数据分析师考试 移动互联网时代,警察可以随意一点通就能察看公民所有的个人信息么?在中国好像没人关心这个问题。但当红明星的个人身份信息、完全被曝光在网络上,却引 ...
2015-07-13大数据与军队院校数字化建设高层论坛举行_数据分析师考试 7月8日至9日,“大数据与军队院校数字化建设”高层论坛在北京举行,来自军地科研院所、高科技企业的6名院士和9位专家教授,围绕物联网、云计算 ...
2015-07-13工行佛山分行 运用大数据拦截电信诈骗200起_数据分析师考试 自2013年9月以来工商银行运用先进的集中式数据监控技术,已成功预警堵截电信诈骗3.1万起,为客户避免资金损失3.8亿元。其中,佛山分行成功预 ...
2015-07-13大数据是保障业务安全的核心能力_数据分析师考试 7月6日,全国人大官网公布了网络安全法草案。互联网的快速发展带来的诸多安全问题日益凸显,从国家、企业到个人,对网络安全的关注度越来越高。 7月 ...
2015-07-12中国的大数据处于割裂状态_数据分析师考试 首先任何制度、创新都是有路径依赖的,没有过去就没有现在。所以肯定是从过去到现在。我相信P2P这个行业,包括它的风险管理,也是这样的。所谓innovation,我 ...
2015-07-12从执行到专家 详解数据分析师的职业层级划分 1、数据跟踪员:机械拷贝看到的数据,很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师,但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师,这样的人, ...
2015-07-12怎样用数据分析占领市场先机_数据分析师考试 数据分析的价值取决于它能如何帮助你占领市场先机。作为初创公司,所有的数据应该被用于你对公司不同阶段设立的目标上。 举个栗子。一个快递公司通常 ...
2015-07-12大数据时代,释放“数据”的力量 数据不仅是一种工具,而且是一种战略、世界观和文化,将带来一场社会变革,应当以开放的心态、协同的精神来迎接这场变革 。 仿佛在不经意间,大数据已经深度融入 ...
2015-07-12旅游大数据与精细化运营初探_数据分析师考试 本文初步解读什么是旅游大数据、什么是旅游精细化运营。 一、什么是旅游大数据 从广义上讲,旅游大数据是指旅游行业的从业者及消费者所产生的数 ...
2015-07-12大数据将在30年彻底改变世界_数据分析师考试 大数据为什么如此重要?它有三个很明显的特征,并不仅仅是数据量大,因为它带来了机器智能,而这个机器智能非常可怕。 什么是机器智能?计算机 ...
2015-07-12语义分析解锁大数据封印_数据分析师考试 已经不再是一个革命性的概念。在银行、保险公司和其他一些金融机构,数据在优化用户服务、精准风险预测、驱动利润增长、保持行为规范等方面发挥着越来越重要的作 ...
2015-07-12企业大数据与大数据企业_数据分析师考试 每个企业都可能拥有大数据,但是并非每个企业都能够成为大数据企业。 大数据因其体量之“大”而得名,然而体量并非大数据的唯一特征,甚至也不是大 ...
2015-07-12在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 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