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平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量，核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中，InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎，默认事务隔离级别为可重复读（Repeatable Read，RR），这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模，但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化？分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测，但当被问到“这个月销售额增长20%，到底是长期趋势自然增长，还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中，直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表，能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则：垃圾数据进，垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序，也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图，画过按天的流量折线图，但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中，Pandas是最核心的数据处理库，DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域，纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品，一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系，但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中，数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中，单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中，卡方分布（χ²分布）是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中，正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道，但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时，却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现，存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中，零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL，但当被问到“数据查询语言（DQL）的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中，日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样，包 ...
2026-08-13
