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 ...
2017-08-13KS 曲线不光滑：模型评估的隐形陷阱，从原因到破局的全指南 在分类模型（如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断）的评 ...
2025-08-19偏态分布：揭开数据背后的非对称真相，赋能精准决策 在数据分析的世界里，“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师：数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天，“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师：善用 Power BI 索引列，提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中，“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师：巧用 SQL 多个聚合函数，解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中，单一维度的统计（如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师：驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中，表格结构数据（如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南：从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中，“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据：用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中，函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下，我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师：引领商业数据分析体系构建，筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天，企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析 在机器学习领域，随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性，被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中，t 统计量是常用的重要指标，其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中，数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量：数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中，流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中，商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师：数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天，数据已成为企业核心资产，而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中，开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据：从业务需求到技术实现 在数据分析场景中，连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制：数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中，数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选：从基础语法到实战应用 在数据分析工作中，基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域：从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年，数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12
