前景大好的行业分析大数据、快递、物联网、网络营销、新能源,五大基于网络行业 大数据:自从麦肯锡把大数据的相关理论提出之后,随之一大波以数据为中心的商业模式慢慢的显现了出来,现在大数据已经是现在当今 ...
2017-08-16大数据分析停滞不前 信任问题面临大考 有时候大数据分析似乎总是在原地踏步,似乎数据信任的问题阻碍了数据分析的进一步应用。业务领导们理解新数据分析是必须经历的转型,但是他们不确定这种转变是否值得信赖 ...
2017-08-16
能源互联网风口将至 如何利用大数据掘金 在集中供热领域,北方各省市供热部门正面临着众多数据孤岛、不能统一运营管理、热网节能难于落地等痛点,所以伴随着一波又一波寒潮袭来的同时,还有各种投诉电话的苦恼 ...
2017-08-15
大数据加速向传统产业渗透 目前,对大数据的应用已融入我们生活的各个方面。世界三大航空发动机生产商之一罗尔斯·罗伊斯卖出的每一台航空发动机,内部都安装了上百个传感器,详细记录并保存工作时所有细节。这 ...
2017-08-15
物联网产生大数据推进智慧城市建设 随着物联网的应用增多,越来越多的来自传感器和设备的数据不断产生,比如对基础设施的监控、环境感知、智能家居、楼宇信息、汽车与交通运输设备、智能电表以及各种移动设备上 ...
2017-08-15
人工智能、大数据的十大类算法及其擅长的任务 AI正在改变我们的职业、我们的工作方式和我们的企业文化。AI让我们得以专注于那些真正关键的技术,让人力资源得以充分发挥他们的长处。但在工作场景中应用AI确实会 ...
2017-08-15
我国企业大数据发展现状与应用总揽之分析 飞速发展的大数据产业除了改变人们生活的方方面面、促进社会快速进步之外,也为企业这个社会主体带来了更为直观和有效的影响。 我国企业大数据发展现状与应用总揽之 ...
2017-08-15物联网大数据被激发的三个特征 虽然数据本身是客观存在的,但是它的范畴是随着文明的进程不断变化和扩大的。在万物互联时代,大数据的几个重要特征将会被成倍放大,并最终形成特殊的应用场景及商业模式。 数 ...
2017-08-15
大数据分析,半导体技术必不可少 在半导体领域,“大数据分析”作为新的增长市场而备受期待。这是因为进行大数据分析时,除了微处理器之外,还需要高速且容量大的新型存储器。在某网站主办的研讨会上,日本中央 ...
2017-08-14
大数据应用程序复杂多样 企业又该如何部署 如今,大数据应用程序比常规应用程序复杂10倍,开发人员通常需要了解大量的技术,以使大数据能够正常工作。 大数据的应用仍然太难了。尽管有很多的炒作的成分,但 ...
2017-08-14
大数据无处不在 企业实践指南有哪些 在我们身处的时代,数据无处不在。据IBM公司估算,人类每天产生约2.5万ZB的数据,这意味着世界上90%数据都是过去的两年中产生的。Gartner公司分析报告显示,在2015年财富5 ...
2017-08-14大数据来袭解密互联汽车 数字世界催生了无处不在的连接需求。如今,消费者希望即使身在旅途也能享受各类数字化体验,就像在办公室、在家里或其他地方一样。在这种需求的驱动下,汽车正在经历从交通工具到巨型移 ...
2017-08-14
8大工业大数据的应用场景,抢先看物联网时代 工业大数据是一个全新的概念,从字面上理解,工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。 随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产 ...
2017-08-14
大数据的价值,是商业的方向 电气时代带给人们的是电,爱迪生发明的是直流电,要在很短的距离内建输电的装置,才能保证电的传输,按照爱迪生的设想,地球上会建满输电装置,但是,很快就出现了交流电,所以现在 ...
2017-08-13
大数据时代:个人隐私信息如何保护 对海量数据的分析挖掘能创造巨大的物质财富和社会价值。然而,数据的大量聚集导致隐私泄露无处不在,个人、企业的信息安全面临严重威胁,亟待通过完善法律法规等方式予以解决 ...
2017-08-13
工业4.0 大数据崛起重塑商业社会 18世纪从英国发起的技术革命是技术发展史上的一次巨大革命,它开创了以机器代替手工工具的时代。以机械化,蒸汽机为标志。19世纪最后30年和20世纪初,科学技术的进步和工业生产 ...
2017-08-13
互联网时代大数据究竟是什么 “大数据”是近年来IT行业的热词,大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来。那么,什么是大数据?大数据时代怎么理解呢? 大数据的定义:大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的 ...
2017-08-13Python中绑定与未绑定的类方法用法分析 文实例讲述了Python中绑定与未绑定的类方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 像函数一样,Python中的类方法也是一种对象。由于既可以通过实例也可以通过类来访问方 ...
2017-08-13
大数据的产业链分析 大数据的产业链分析大数据完整的产业链构成如下图所示,可分为标准与规范、数据安全、数据采集、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据运维以及数据应用几个环节,覆盖了数据从产生到应用的 ...
2017-08-13一次性总结大数据、人工智能、区块链、云计算在金融领域的全景应用 大数据在金融领域的创新影响力巨大,金融创新很大一部分原因在于大数据与金融之间的结合。数据维度越丰富,对用户粗颗粒的画像就会越了解。在 ...
2017-08-13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