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