四种类型的数据分析模式 在这篇博文中，我们聚焦于在数据科学领域所遇到的四种类型的数据分析模式：描述型、诊断型、预测型和指导型。 当我与刚涉足数据科学领域的年轻分析师们交谈时，通常，我会问他们认 ...
2017-11-22
打破数据统一的七大原则 数据统一在数据分析领域里是个长期的挑战，从事数据分析的从业者希望在数据分析之前，来自不同实体的数据能够在同一个地方呈现出来。数据统一由七部分组成：1、获取数据 2、清洗数据 3 ...
2017-11-22
关于大数据，你应该知道的75个专业术语（二） 这篇文章是上篇文章的延续，由于上篇反响热烈，我决定多介绍 50 个相关术语。下面来对上篇文章涵盖的术语做个简短的回顾：算法，分析，描述性分析，预处理分析， ...
2017-11-21
关于大数据，你应该知道的75个专业术语（一） 如果你刚接触大数据，你可能会觉得这个领域很难以理解，无从下手。不过，你可以从下面这份包含了 25 个大数据术语的清单入手，那么我们开始吧。 算法(Algo ...
2017-11-21
得益于AI，这五个行业岗位需求将呈现显著增长趋势 人工智能与人类工作是当下许多人津津乐道的一个话题，而讨论的重点大多是围绕在“未来人工智能会不会抢走我们的工作”这个方面。本文作者 Babak Hodjat 是人 ...
2017-11-21
大数据要怎么用，12名创业者这样说 当下，大多数企业都明白大数据的作用。大数据——这个庞大甚至是有时是压倒性的信息包含了企业日常经营的过程：销售策略，营销邮件的打开率，网站点击量等等，利用好大数据也 ...
2017-11-21
金融业步入大数据时代 金融大数据发展势头强劲 经过多年的发展与积累，金融领域已具备海量数据，正在步入大数据时代的初级阶段，因此金融大数据正受到银行、保险、证券企业的追捧。随着大数据技术的完善，大 ...
2017-11-21
现阶段我国大数据共享面临的问题 国务院《促进大数据发展行动纲要》提到，推动政府信息系统和公共数据的互联共享，避免重复建设和数据打架，增强政府的公信力，促进社会信用体系建设。 大数据共享包括政府部 ...
2017-11-20
大数据如何使用 对于普通人来说，大数据离我们的生活很远，但它的威力已无所不在：信用卡公司追踪客户信息，能迅速发现资金异动，并向持卡人发出警示;能源公司利用气象数据分析，可以轻松选定安装风轮机的理想 ...
2017-11-20
大数据应用方向思考 一、 警惕大数据过热 1.1 过热产生盲目性 国内大数据的宣传早已过热，很多区县级政府也在考虑成立大数据局，政府对大数据热几乎没有抵抗力，企业没有紧跟就对了，在大数据高潮 ...
2017-11-20
深度学习已成功应用于这三大领域 在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实 ...
2017-11-20
大数据、人工智能时代会计为何不会失业?数据价值得靠人挖掘 近年来，管理会计行业患上“焦虑症”的人似乎变得多了起来。在近日由上海国家会计学院举办的“大数据与管理会计创新”论坛上，一位观众现场表达了忧 ...
2017-11-20
人力资源的大数据之道：霸道、王道、帝道 道”最早是由老子提出，“道可道，非常道;明可明，非常明”，其意就是要遵循自然规律。顾名思义，大数据之道，就是要找出大数据里面的规律。 当前，随着大数据 ...
2017-11-20
使用数据进行决策时要避免3个陷阱 如今，数据不仅仅是营销领域的一个流行语。为了实现业务运作良好，企业需要关注如何改进，有效收集和分析数据。如果获得数据并使用它却没有促进改变，那么收集数据就没什么意 ...
2017-11-19
大数据分析思路的4点心得 大数据分析能力对于一名产品经理来说是最基本的能力。 在面试的过程中，社招会有面试官会问你以往你负责的产品的相关数据，如何看待这些数据，如何通过这些数据来做接下来的产品优化; ...
2017-11-19
工业大数据正用七大方式改变制造业 工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物，是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。对于制造业而言，了解行业大数据产生的背景，归纳行业大 ...
2017-11-19
大数据正在改变企业决策的方式 数据是企业决策的核心。直到最近，大部分数据来自客户反馈和市场测试。然而，大数据的兴起造成了一种情况，即更多的企业可以基于预测分析而不是经验测试推出产品。因为这是一个不 ...
2017-11-19数据变成生产力的时代，终会到来 当今社会，数据已如空气和流水，无时不刻不围绕在我们周围，将我们包围。早上醒来，智能手环记录下了我们的睡眠时间和睡眠质量。吃完早餐，匆匆挤上上班的公交车或地铁，滴的一 ...
2017-11-19企业如何根据大数据重新思考促销策略 大多数人在家中，通过网络购买了一堆促销品，其中包括水杯，T恤，甚至日历。询问他们为什么购买这些物品，大多数人会对他们使用的物品表示强烈的偏好，这些都是浪费，甚至 ...
2017-11-19
大数据、人工智能、机器人，有什么血缘关系 大数据、人工智能（AI）、机器人、算法、深度学习、物联网、传感器……，这些名词似乎每天都会看到或听到，当人们还搞不清楚是什么时，媒体已不断报导人类的工作将很 ...
2017-11-18Pandas 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在企业数字化进程中，不少团队陷入 “指标困境”：仪表盘上堆砌着上百个指标，DAU、转化率、营收等数据实时跳动，却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师：驾驭通用与场景指标，解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中，指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中，AB 实验系统（负责验证业务优化效果）与业务系统（负责承载用户交互与核心流程）并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并 ...
2025-09-23
