大数据时代的来临怎样影响着信用卡业务的发展 1大数据应用时代来临 当前，随着计算机技术的发展，大规模计算能力的大幅提升，数据存储能力也获得了大幅提升。云存储、云计算以及分布式计算、流式计算、内存 ...
2017-08-09
学会数据分析背后的挖掘思维，分析就完成了一半 在数据分析中,模型是非常有用和有效的工具和数据分析应用的场景,在建立模型的过程中,数据挖掘很多时候能够起到非常显著的作用。伴随着计算机科学的发展,模型也越 ...
2017-08-09
大数据时代 你的数据到底可以为谁所用 近日，美国《华尔街日报》的一篇报道揭开了华为与腾讯在用户数据上的纷争。报道称，腾讯指控华为2016年推出的一款人工智能手机荣耀Magic手机收集包括微信聊天信息在内的用 ...
2017-08-08
大数据时代摘抄 大数据也一样，量变导致质变。物理学和生物学都告诉我们，当我们改变规模时，事物的状态有时也会发生改变。 大数据，打挑战 大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些 ...
2017-08-08大数据时代(一)--是什么，然不是为什么 在小数据时代，相关关系分析和因果分析都不容易，都耗费巨大，都要从建立假设开始。然后我们会进行试验--这个假设要么被证实要么被推翻。但由于两者都始于假设，这些分析 ...
2017-08-08大数据时代的信息垄断与共享 天下事，分久必合，合久必分。 战国时代曾有两个联盟，合纵、连横。最终，秦国依靠经济实力、技术创新和制度创新，先击败了联盟对手，继而兼并了联盟的伙伴。 秦国统一之后的 ...
2017-08-08
继RBG之后，大数据时代，如何用战略性眼光发现商机 大数据时代，如何用战略性眼光赚取第一桶金，这似乎是个老生常谈的问题。回顾上半年，金融监管与去杠杆带来的流动性收缩是资本市场的核心矛盾，A股市 ...
2017-08-08大数据市场现状综述 大数据计算和分析系统作为一种计算机科学发展到一定阶段的必然产物已经吸引了各行各业的关注，学术界和业界都已经参与到大数据分析系统的构建中来，越来越多的公司开始拥有或租用数据 ...
2017-08-08数据科学的四种类型 在这篇博文中，我们聚焦于在数据科学领域所遇到的四种类型的数据分析模式：描述型、诊断型、预测型和指导型。 当我与刚涉足数据科学领域的年轻分析师们交谈时，通常，我会问他们认为什么 ...
2017-08-07
大数据时代，你的营销决策够智能吗 数据权力的分配直接影响到决策权力的划分，高层需要带头建立大数据决策的文化。目前的人工智能技术更多是从大数据中发现线索，而对数据分析的结果进行解读，还需要依靠决策者 ...
2017-08-07
转变观念跟进大数据时代 当今，全社会都在接受着互联网和教育信息化的挑战，越来越多的孩子在网络游戏中如鱼得水、游刃有余、一发不可收，或在微信中穿越时空、转摘八方、指点江山，或在平板、电子书上左右开弓 ...
2017-08-07
大数据有点傻 从单个消费者比较微观的角度看，大数据有点傻。这个结论来源于电脑连续不断推送扫地机器人。 由于购买过一个扫地机器人，这个机器人也确实尽心尽力地扫地吸附尘埃，但是这种东西至少需要几年才 ...
2017-08-07何为大数据 唐太宗说过：以铜为鉴，可以正衣冠，以人为鉴，可以明事理，以史为鉴，可以知兴替。说白了，大数据就是借鉴曾经的甚至正在进行的价值信息，来对需求进行优化和处理。而这里的优化和处理分析就用到了 ...
2017-08-07大数据如何触发精准营销 每次我跟很多企业家在沟通的时候，总会说到一个问题，就是现在生意难做，为什么生意难做?我们看到几点： 第一，我们整个中国是制造业大国，但是我们产能高度过剩; 第二，我们的产 ...
2017-08-07
8月4日，由国家生态大数据研究院、北京市园林绿化局联合主办的大数据服务首都生态建设专题研讨会在京召开。国家生态大数据研究院院长、国家林业局信息办主任李世东出席会议并做总结讲话，研究院专家委员会名誉主任 ...
2017-08-06
让大数据成为信用建设的“矿产资源” 大数据丰富了信用数据的数据源，不再局限于传统的金融领域数据，更基于交易数据、公共事业数据、商业信用、社会信用等多方面的数据来综合评判信用主体。数据的开放和整合 ...
2017-08-06
整合信用大数据 打牢经济“基础桩” “全面、准确的信用数据是建设社会信用体系的基本要素。中国经济的突飞猛进和互联网的发展催生了海量的信用数据，传统的技术手段无法满足庞大复杂的数据整合要求，需要使用 ...
2017-08-06云计算：大数据时代的系统工程 随着时代的发展，大数据、云计算成为当下热门的字眼。在互联网带来的“大”问题压力下，我们需要全新的思想，重新定义计算资源的使用方式、服务提供方式，以及社会化大生 ...
2017-08-06物联网大数据将吞噬整个地球 人类创造的物理世界有多大，我们有衡量的概念，但是人类创造的数字世界到底有多大，相信这个概念还不够具体。 在大多数人的印象中，数据就是数字，或者必须是由数字构 ...
2017-08-06
大数据时代 与消费者建立直接联系 大众出版市场上，能让消费者花钱买书的，第一因素是作家，出版商只位于第二位置。因此，出版商一方面要做好作者服务，一方面要重新树立品牌。 亚马逊凭借从零售向出版领域 ...
2017-08-05KS 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
