数据需求分析：挖掘最根本的欲望 1、一切源于欲望 1.1欲望！何为欲望？ 心理学上对欲望的解释是由人的本性产生的想达到某种目的的要求。在这个定义里有两个关键词：本性、目的。它指出了欲望的源头，是由人的本 ...
2018-07-12实现潜在大数据交付的七个步骤 大数据趋势代表了不断变化的处理大量数据的需求，需要新的技术解决方案，而不一定是老一代的数据库处理方式。那么，企业开始与大数据打交道时需要考虑哪些因素呢？ 首先，他们需 ...
2018-07-12
大数据—商业价值实现的最佳捷径 电子商务、社交媒体、移动互联网、物联网的兴起极大地改变了人们生活与工作的方式，它们给世界带来巨大变化的同时，也让一个大数据时代真正地到来。与传统数据相比，大数据主要 ...
2018-07-11
大数据营销有漏洞，我来说一下新思路 一、关于大数据 近几年在工作和生活上很多人喜欢和我讨论大数据的话题。小伙伴们都觉得我们看大数据就好像得了集体老花眼一样：远看很清晰，凑近看却反而越来越模糊，不 ...
2018-07-11基于数据挖掘的客户流失分析案例 客户挽留在很多行业都是一个备受关注的问题，比如电信、银行、保险、零售等。要做客户挽留就需要对客户流失进行预警、客户流失原因分析、客户满意度或忠诚度研究、客户生命周期 ...
2018-07-10
如何成为合格的数据分析师 近些年的大数据热度一浪高过一浪，可以说大数据时代已经来临。越来越多的企业意识到数据分析师的重要性，很多人也开始投身于这个行业。从庞大的数据中挖掘出有价值的信息，分析出未来 ...
2018-07-10如何提高数据质量 大数据时代带来了海量、多样、非结构化的数据，我们得以进行更加广泛且深入的分析，但这必须建立在高质量的数据上才有意义。本期以企业级的视角，介绍数据质量的评价、提升与监控。 大数据 ...
2018-07-09
大数据时代下的迁移学习 迁移学习不是机器学习的一个模型或技术，它是机器学习中的一种“设计方法论”，还有一些其他的设方法论，比如说主动学习。 本文是AI科技大本营编译的迁移学习系列的第一篇文章。第二 ...
2018-07-08大数据：存储技术必须跟上 “大数据” 通常指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集，亦指那些在传统基础设施中长期保存的数据。这里的“大”有几层含义，它可以形容组织的大小，而更重要的是，它界 ...
2018-07-08
大数据的特点及应对策略 大数据的主要特点 要理解大数据这一概念，首先要从“大”入手，“大”是指数据规模，大数据一般指在10TB（1TB=1024GB）规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特 ...
2018-07-08企业想要成功布局大数据的七大关键步骤 在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日，大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备，那么，该怎么做才能成功去布局? 最近，电 ...
2018-07-07大数据如何改变大商业 彼得兰卡教授在以下的问答中，探讨了在公司策略的制定和实施、公司文化的建立和营销等环节如何应用大数据。 问：您在协助制定企业战略领域拥有丰富的专业经验。可以谈谈在该领域是如何 ...
2018-07-07大数据这样建设 数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进，也就是说“针对正确的人，在正确的时间，获得正确的信息”，从这个意义来说，它已经超越了技术本身，是更为接近业务层面的实时分析 ...
2018-07-06大数据时代，电商该如何用数据创造价值 从去年起，大数据（big data）一词越来越多地被提及。在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉，有人认为“大数据”时代已经降 ...
2018-07-06四大原则 把握“大数据”机遇 岁末年初，尽管各种各样的关键词不断出现在国内国外有关商业、技术趋势预测的文章中， “大数据”却无一例外地受到关注。企业已经在努力学习通过利用大规模采集及分析数据来制定战 ...
2018-07-05大思维促大数据战略 你一定知道，所有的数字都是数据。如今的硬件和软件已不能应对以如此高速产生的形式多样的海量数据。大数据变得如此复杂，其变化如此迅速，传统的数据工具已难以对之进行处理、存储、分析和 ...
2018-07-05
挖掘大数据价值的正确姿势 如何在海量的数据中结合业务形态去挖掘数据价值，这是大数据的重中之重。 如果要找未来商业的代名词，“大数据”无疑是其中一枚。 资本市场和企业早就开始“押注”在这 ...
2018-07-04
数据科学中的陷阱：变量的数学运算合理吗 数据科学中有各种各样的模型，有的听起来很简单，比如线性回归;有点呢，听起来就很吓人，比如深度学习。但是不管什么样的模型，从本质上来讲，模型都是对训练数据做数 ...
2018-07-04大数据构建网络营销洞察力 互联网的普及推动了大数据的发展。事实上，可以说，互联网就是数据——无论是各种应用，还是各种业务，其背后都是数据。而对于营销这一原本就属于数据驱动的领域，“数据为王”带来的 ...
2018-07-03这两年在大数据行业中的工作总结 今天呢，主要回顾这两年来，在大数据行业公司从事大数据类的前端开发的工作。最近刚刚换了一份工作，把我的经验稍作总结分享给大家，有什么建议大家在评论区踊跃。 谢谢。 ...
2018-07-03在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中，塔吉特百货（Target）以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域，二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念，二者都常用于处理离散数据，因此常被初学者混淆。但本质上，二项分布是 ...
2025-12-15在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作链路中，“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中，HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中，“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定，工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控，基金 ...
2025-12-12在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力矩阵中，数据查询语言（SQL）是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题，以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A，覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中，柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用，而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中，我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在，还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中，“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活，导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中，“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据， ...
2025-12-05在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力模型中，“指标计算”是基础技能，而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中，R方（决定系数）是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例，取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的指标体系中，“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分，而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”，电商平台的销售额会迎来爆发式增长；每逢冬季，北方的天然气消耗量会显著上升；每月的10号左右，工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入，企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等，这些 ...
2025-12-03在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却 ...
2025-12-02
