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 ...
2017-08-13Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型：特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中，“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中，不少团队陷入 “指标困境”：仪表盘上堆砌着上百个指标，DAU、转化率、营收等数据实时跳动，却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师：驾驭通用与场景指标，解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中，指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中，AB 实验系统（负责验证业务优化效果）与业务系统（负责承载用户交互与核心流程）并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并 ...
2025-09-23
