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多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型，其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中，数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力，还容易出现 ...
2026-03-30在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质，是让模型通过对数据的学习，自主挖掘规律、实现预测与决策，而这一过程的核心驱动力，并非单一参数的独立作用， ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中，日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配，还是业务 ...
2026-03-27在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力体系与职场实操中，高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中，特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代，数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能，而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力体系中，线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁，也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中，我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题：比如调研用户消费行为时，收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下，营销正从“广撒网”的经验主义，转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的全流程工作中，无论是前期的数据探索、影响因素排查，还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中，A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段，小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中，尤其是分类数据的分析场景里，卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念，很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中，多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时，添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具，Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建，成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作与认证考核中，分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中，数据清洗是最基础、最耗时，同时也是最关键的核心环节，无论后续是做常规数据分析、可视化报表，还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下，“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念，也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20
