做数据分析，首先解决这两类数据质量问题 为了能够系统化地、高效地解决出现的任何问题，我们必须学会将这些问题分而治之。毕竟，知己知彼方是解决问题的首重至要。由此，我们才会发现解决之道就在其中。而对于 ...
2017-12-04
VR改变大数据的四种方式 在这个信息爆炸的时代，数据采集正以惊人的速度发展，但我们不一定了解这些数据。目前，大数据就像是一种肆无忌惮的“野兽”–非常复杂、无结构。传统2D屏幕条形图和饼状图已无法分析大 ...
2017-12-04
大数据时代来临,企业需要什么样的管理变革 随着越来越多事物被数据化，决策者和商人所做的第一件事就是得到更多数据。“我们相信上帝，除了上帝，其他任何人都必须在用数据说话”，这是现代经理人的信仰，也回 ...
2017-12-04
启动大数据项目之前需要问的5个问题 全球每天创造2.5EB字节的数据（即10亿千兆字节）。但它并不总是这样。根据IBM公司的计算，世界上90％的数据只是在过去两年创建的，而且报告中显示，企业使用数据可以节省数 ...
2017-12-04
大数据正在改变制造业的7种方式 虽然制造业是一个有点过时的行业，但是人们可能会惊讶于其能够从使用大数据中受益。由于获得了新的分析工具和更好的收集信息的方式，制造业正在不断发展。 以下是大 ...
2017-12-04
提高数据质量和业务分析水平的5个大数据源 信息就是力量，特别是在电子商务领域。企业可以通过收集来自市场上不同数据源的数据，为业务提供有利信息，并节省成本。但是，在哪里可以找到可操作的免费的可靠信息 ...
2017-12-04
七个必定使数据分析失败的方式 数据分析正迅速成为赢得业务战略的关键。但是如果没有正确的方法、技巧和策略，你的数据举措可能永远没有结果。 数据分析已经成为企业最重要的业务和技术的差异化要素之一，数 ...
2017-12-03
复杂与失控的现实：大数据平台的思考 “目前我们正在规划我们新一代的智能数据平台;这几年以来，我们也一直在尝试做一个足够强大的数据平台来高效支持内外部的应用;我们也在不断调研全球最新的数据技术和产品。 ...
2017-12-03
大数据、人工智能、哲学 您从什么时候开始关注人工智能哲学的？ 徐英瑾：差不多从2004年左右开始吧，我在翻译王浩文集的同时，读到玛格丽特·博登的《人工智能哲学》这部论文集。当时人工智能远远没有现在这 ...
2017-12-03
大数据市场乱象：用人工智能讲故事 低质虚假数据大量 大数据行业看上去似乎并没有受资本寒冬的影响。仅今年4月以来，大数据行业就有7家公司获得融资，其中国外4家、国内3家，金额总计约11亿元人民币。而这一情 ...
2017-12-03深度长文，大数据风控那点事 大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。据统计，目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的，但是对另外30%的用户， ...
2017-12-03机器学习已经悄悄潜入你的生活，你可能还没有发现 很多人都不确定到底什么才是机器学习。但是事实上机器学习已经成为了我们日常生活的一部分了。 机器学习是人工智能的一种，通过机器学习，计算机可以从示 ...
2017-12-03
一文让你分清数据管理与数据治理 当我们谈数据资产管理时，我们究竟在谈什么？就目前而言，我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念，两者的准确定义是什么，具体区别又是什么 ...
2017-12-02
大数据在保险中的实时应用 几十年来，保险业一直在努力处理交易和风险管理方面的数据。电信与数据融合的前沿趋势让保险公司对客户行为有了新的认知，而这被称之为“大数据”。数据具有广泛性、多样性的特点，特 ...
2017-12-02
智能机器人是AI的终极目标 今天，我们正在拥抱一个万物智能互联的新世界。越来越多的物和设备通过网络实现互联互通，让数据呈现爆发之势。数据洪流汹涌而至，数据正在成为技术领域最重要的驱动力。人工智能AI、 ...
2017-12-01
大数据最重要的一个“V”是什么 以前，处理“大数据”仅限于那些本身具备昂贵的高性能计算集群的用户，现在，硬件发展日新月异，可以胜任大量实时分析计算的消费级硬件比比皆是，并且有大量的开放数据库供公众 ...
2017-12-01
我国大数据战略实施面临的五大挑战 一、我国实施国家大数据战略的新成效 近几年，在国家政策支持下，我国大数据战略取得多方面成效： 一是产业集聚效应初步显现。国家八个大数据综合实验区建设促进了具有 ...
2017-12-01
2018年将会改变人工智能的5个大数据趋势 随着大数据和人工智能的广泛应用，这些新兴技术的庞大影响力遍及全球经济，如今的投资者和企业家们迫切希望在2018年取得这些创新成果，正在开始确定将要定义这些技术创 ...
2017-12-01
引入机器学习技术最好是效果导向 第四范式联合创始人、首席架构师。曾任职于百度，作为系统架构负责人，主持了百度商业客户运营、凤巢新兴变现、商业“知心”搜索、阿拉丁生态等多个核心系统的架构设计工作。作 ...
2017-11-30
银行与互金都在谈大数据，相比之下有何不同 在《大数据在金融业中的应用》发布之后，便有朋友留言问，“银行的大数据和互金的大数据应用有没有什么不同？”的确，说到金融大数据，我们会发现有两类机构都在提， ...
2017-11-30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
