大数据在营销中的7大优势 大数据正在重塑人们所知道的业务。数据科学为大多数现代公司的决策过程奠定了基础，这正是2018年其营收在400亿美元以上的原因。营销在这方面没有什么不同。 如今，营销团队借 ...
2017-11-10
复杂系统的脆弱性与大数据时代的市场计划之争 随着计算机和信息技术的发展，人类社会进入了大数据时代。人类存储数据和计算能力异常庞大，使得计划经济和市场经济的争论再一次兴起。以马云等为代表的一部分商界 ...
2017-11-10
大数据与AI的融合，对于人类来说究竟是促进发展，还是加速灭亡 AI和大数据都是目前最热门的技术，如果这两者结合在一起，会发生什么呢? 研究人员正在寻找通过与AI结合将大数据提升到更高水平的方法。大数 ...
2017-11-10大数据时代下是数据思维重要，还是相应技术重要 技术做到一定程度，逐步发现自己的瓶颈。不由得开始思考这一方面的问题！到底大数据时代下，是相应的数据分析技术重要，还是相应数据思维重要？ 先来说数据思 ...
2017-11-10大数据10的个常见误解：算法即预言家、大数据必须干净 也许对大数据更好的一个类比是它就像一匹意气风发的冠军赛马: 通过适当的训练和天赋的骑师，良种赛马可以创造马场记录–但没有训练和骑手，这个强大的动物 ...
2017-11-10
解读：大数据分析及其数据来源 当我们谈到大数据分析，首先需要确定数据分析的方向和拟解决的问题，然后才能确定需要的数据和分析范围。大数据驱动的分析主要的挑战不是技术问题，而是方向和组织领导的问题，要 ...
2017-11-09
了解大数据在人力资源和薪资中的作用 大数据为人力资源和薪资部门提供了广泛的分析可能性，但企业首先需要了解如何使用他们的新工具。 如今正在进行大数据革命：随着进入企业的数据规模，范围和速度不 ...
2017-11-09让大数据分析更有效的5种技术措施 如今，数据量越来越大。近年来，企业已经意识到数据分析可以带来的价值，并且已经开始采用。企业现在的设备几乎都在监测和测量，并创造了大量的数据，通常比企业处理的更快。 ...
2017-11-09
大数据助推“最多跑一次” 作为智慧政府建设的先行省份，浙江省以“最多跑一次”改革为重要切入点和突破口，不断完善建设集约、服务集聚、数据集中、管理集成的统一数据平台。预计在2017年底之前，形成较为完整 ...
2017-11-09市场“退烧”后，大数据如何破局 过去五年，大数据理念深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。 大数据这五年 五年来，人们对大数据的认识更加具 ...
2017-11-09
大数据时代 如何保障征信信息合规使用 在大数据时代，汇聚了个人当前信用价值的各项信息越来越受到各行业的重视，其背后的价值不可估量。目前商业银行及各类金融机构越来越多地将业务延伸至互联网，相比于传统 ...
2017-11-08
企业数据分析该从何处下手 大数据的到来提升了数据的高度，企业第一次有条件在深层次获得并使用全面的数据。数据的大规模应用正改变着企业的运营管理方式，加之市场的快速变化，企业也越来越认识到数据分析应用 ...
2017-11-08大数据时代学校管理的创新模式分析 伴随着互联网的发展，大数据的浪潮对于各个领域都产生了深远的影响，在中小学校的管理中，各类信息化管理系统已经取代传统的人工管理模式，随着信息化进程的进一步发展，如何 ...
2017-11-08
大数据可能“说谎” 非结构化数据将呈现更丰富的世界 在2017年的下半年谈论大数据似乎已经没有什么新意，甚至有些令人生厌了，毕竟这个词在中国已经流行太久，形形色色的产品、平台和公司早已贴满了大数据标签 ...
2017-11-08为何大数据在当今世界如此重要 毫无疑问，各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上。在这10年中，几乎所有行业都或多或少的受到这一巨变的影响。科技渗透到各个领域，并且已经成为每个处理单元的必要元素。 ...
2017-11-08
大数据时代的赚钱方法 大数据这个词，恐怕是近两年IT界炒的最热的词汇之一了，各种论坛、会议，言必谈大数据，“大数据”这个词，在IT界已经成了某果一样的“街机”或者叫“街词”，不跟风说两句“大数据 ...
2017-11-07
企业大数据规划先做好小数据分析 目前国内外关于大数据的谈论很多，大多是谈运营级别的，或者说从服务端、服务方提得较多一些。笔者要跟大家交流的问题是作为各类企业尤其是客户方的企业来说，大数据跟他们有什 ...
2017-11-07
物联网时代制造企业对大数据的运用分析 每个人都是数据产生者、拥有者和消费者, 有人已经预言未来的时代是一个“大数据”的时代，关注大数据的人越来越多，同时物联网的出现与发展推动了数据采集的能力，为数据 ...
2017-11-07
大数据时代，石化企业应该如何进行数据分析 一、大数据应用现状 1、数据量在不断增加，且数据结构不断复杂。 根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 ...
2017-11-07大数据、数据挖掘和机器学习：为业务带来价值 大数据和数据挖掘：收集正确的数据 当焦点首先从数据存储转移到大数据的价值时，很容易收集和存储尽可能多的数据，以便尽可能在将来某个时候使用该业务。 ...
2017-11-07在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中，单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中，两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT，但当被问到“新建一张表，该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26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
