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