数据科学工作者(Data Scientist) 的日常工作内容包括什么 众所周知，数据科学是这几年才火起来的概念，而应运而生的数据科学家(data scientist)明显缺乏清晰的录取标准和工作内容。即使在2017年，数据科学家这 ...
2017-11-26
为什么说大数据是一种创新经济 大数据指的是过于庞大或复杂(或两者兼具)、无法用标准软件高效管理的数据集。金融市场是大数据的重要产生者，交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新 ...
2017-11-26大数据分析：最难的不是分析，而是大数据 每一个企业需要将他们的基础数据进行分析和甄别，在此基础上，对数据进行不同层次和结构的分类。原因如下: 数据深度融入在商业的各个环节 现代企业逐渐意识 ...
2017-11-26大数据帮助创业者突破进入电子商务的障碍 如今，大数据正在以不可思议的方式改变电子商务行业。它正在调整大企业和年轻企业家之间的竞争环境，推出他们的第一个电子商务网站。根据福布斯的报道，许多最有希望的 ...
2017-11-26
当大数据遇上区块链，转账数据是否就暴露在公众视野里 由世界经济组织(WEF)定义，“区块链接技术能允许组织在没有中间商的情况下直接将资金转移给其他人。它使得交易更透明，记录不可更改和自发的商业规则管理 ...
2017-11-25
未来大数据的主要应用领域包括哪些 互联网时代飚速发展，大数据作为近年热门兴起的行业之一已经越来越受人们重视，但是大学并没有相关专业随之同速发展，大部分企业招收的大数据人才80%来源于培训机构，东时教 ...
2017-11-25
大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱 “大数据的市场规模没有天花板。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想，这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。 ...
2017-11-25
数据科学初学者九种常见错误 如果你想开始一个数据科学方面的职业，你可以通过避免这9个会使你付出高代价的初学者错误来免去几天，几个星期甚至几个月的挫折。 如果你不仔细，这些错误将会消耗你最 ...
2017-11-24
数据预处理和挖掘究竟该怎么做 在这个充斥着怀疑和谎言的网络世界中，数据即真相。海量的原始数据正以惊人的速度增长，其中大部分都是非结构化的，但是通过运用分析我们可以发现其中重要的规律和线索以及隐藏在 ...
2017-11-24
在人工智能和大数据产品的开发中，有哪些需要特别注意 人工智能是近年来科技发展的重要方向，大数据的采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据产品的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点? ...
2017-11-24
大数据时代下，数据感知在数据质量管理系统中的应用 关于数据质量管理,可能与大部分人没有太大的关系。虽然,市面上有很多的公司在进行数据的挖掘、分析方面业务的工作,但是关于数据质量管理方面的公司真的是屈 ...
2017-11-24
大数据收集利用应当有规范 你的通话记录里，最常用的30个联系人是谁，你家住何处，经常在哪儿活动，余额宝里还有多少钱，在什么时候买过几件内衣……这些你以为的私密信息，其实都可以被轻易查到。最近，有媒体 ...
2017-11-24
大数据正在改变电子商务行业的三种方式 电子商务行业在过去几年中发生了巨大变化，而许多人都归因于大数据。随着这种趋势的持续，大公司、小企业，以及个体经营者都会花费时间去拥抱大数据，以提供更好的支付解 ...
2017-11-23
人们需要了解身边的大数据 如今，数据这个词让很多人感到困惑，其中包括一些商人。但没有人责怪他们，因为大数据是一个相当令人困惑的概念。关于大数据的唯一共识就是“大数据”这个术语本身并没有特定的定义。 ...
2017-11-23从大概率看，你的隐私数据是时代进步的牺牲品 如何更好地保护个人隐私，是网民十分关心的问题。在大数据时代，人们在网上的一切行动，都在向计算机暗示着他是谁、为他们完善着用户画像，网上随便购物就很容易暴 ...
2017-11-23大数据在未来各行各业发展中的应用 “大众创新，万众创业”，创业创新是一个有抱负群体的目标，但是创业，你有自己的产品吗？你有自己的技术吗？你有足够的启动资金吗？又或者你拥有资金，技术和产品，但 ...
2017-11-23
有了大数据加智能，你愿把荷包交给机器打理吗 大数据遇上新消费的时代，各种服务都在讲究升级。智能投顾就是对传统投顾模式的一种升级。智能投顾怎么玩转？大数据如何在智能投顾中发挥作用？11月8日的线上数据 ...
2017-11-22
部门有界，数据无界，大数据需要大胸怀 最近在推进一些跨域的事情，聆听了一些教诲，获得了一些新的感悟，作为大数据管理者，拥有技术是远远不够的，更需要有大胸怀，特此分享于你。 1、 在架构层面，大 ...
2017-11-22
农业大数据革命：机遇与挑战 大数据已经在农业行业找到了出路。但是，尽管在一个层面上可以有所帮助，但却带来了一些挑战。 大数据提高效率的技术。有许多类型的数据可用，还有许多方法来使用这些信息。但 ...
2017-11-22
当前和未来重要的大数据优势 大数据分析如今已不能再称之为新技术。大多数移动应用程序开发人员已经明白，他们需要挖掘他们的数据来积极获取日常的见解。许多大型应用程序开发企业已经意识到，要在市场上不断地 ...
2017-11-22在数据分析、机器学习的实操场景中，聚类分析与主成分分析（PCA）是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中，K-Means算法因其简单高效、易落地的特点，成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下，数据已成为企业核心竞争力，“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA（Certified Data Analyst） ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52：业务数据分析基础考点53：输入和资源需求考点54：业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43：战略数据分析基础考点44：表格结构数据的使用考点45：输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27：商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28：战略视角考点29： ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7：基础范式的核心逻辑（本体论与流程化）考点8：分类分析（本体论核心应用）考 ...
2026-02-18第一章：数据分析思维考点1：UVCA时代的特点考点2：数据分析背后的逻辑思维方法论考点3：流程化企业的数据分析需求考点4：企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域，统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中，SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...（指定个别字段）是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中，为了 ...
2026-02-14对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值，而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中，函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理，还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中，“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率，作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，指标是贯穿工作全流程的核心载体，更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中，“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林（Random Forest） ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中，按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额，需要按日期分组展示， ...
2026-02-12对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础，更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴，专属宠粉福利来啦！ 不用拼运气抽奖，不用复杂操作，只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞，就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中，Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器，能快速搭建独立的虚拟环境，便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中，多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量，还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11
