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主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01