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小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务：“我们平台的注册用户已经突破1000万了，想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧，他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代，企业的每一次业务优化、每一项技术迭代，都需要回答一个核心问题：这个动作到底能带来多少价值？是提升了用户转化 ...
2026-05-15
