大数据时代 数据该如何保护 随着数据发掘的不断深入和在各行业应用的不断推进,大数据安全的“脆弱性”逐渐凸显,国内外数据泄露事件频发,用户隐私受到极大挑战。而且在大数据环境下隐私泄露的危险,不 ...
2017-06-22大数据隐私:隐私原理与模型的挑战 我们先来看一个真实的案例:美国零售百货集团Target曾经研发出一个模型,用来预测消费者是否怀孕,从而根据该模型的预测结果向潜在客户发送其婴儿产品相关的打折券。这个模型 ...
2017-06-21教育大数据:真能\"算\"准你的未来 教育大数据最近广受社会各界关注,尤其是高考填报志愿阶段和毕业季更是如此。目前从事教育大数据服务的相关机构众多,如何科学看待教育大数据在个性化学习、选择专业、理性就 ...
2017-06-215种大数据分析方法帮助银行重拾客户信心 我们正处在经济下滑的环境中,这是显而易见的。 银行的问题总是循环往复地出现。打开任何一家新闻网站或者报纸,我们都能看到一篇又一篇关于银行问题的报道。欺诈、 ...
2017-06-21物联网和大数据的成功关键是制定坚实的战略 现在,IT专业人员在某个地方正在将温度传感器,安全摄像机,或者车辆连接到互联网,以便他们的公司可以从该远程设备收集数据,投入物联网计划。 最有可能的是,这 ...
2017-06-21如何用大数据服务武装你的商业决策 大数据的影响不仅仅体现在技术与制造过程上,同时也体现在管理者对企业的决策思维与过程中。不同于传统的基于经验的决策模式,大数据技术的应用将全面升级企 ...
2017-06-21大数据时代的十种新认识,颠覆你的传统思维 大数据时代的到来改变了人们的生活方式、思维模式和研究范式,以下总结出了10个重大变化。 研究范式的新认识 从“第三范式”到“第四范式” ...
2017-06-202017年物联网、大数据和人工智能的预测 毫无疑问,商业模式目前有三大趋势:物联网(IoT),大数据和人工智能(AI)。从仍然分散的互联网的事情到计算范式的快速波动,人们如何重塑我们的生活方式,每个 ...
2017-06-20连通数据孤岛,电商大数据助力电商模式转变 顺丰和菜鸟的撕战虽已结束,但马云对物流大数据之心已昭然若揭,电商大数据也再一次成为热议焦点。信息流、物流和资金流作为电商的三个最重要平台,看似相互独 ...
2017-06-20传统企业数字化转型的五大战略思考 一场数字化革命正在中国风起云涌。目前中国的网民规模达到6. 32亿,且在持续增长。根据麦肯锡全球研究院的计算,考虑到互联网的发展速度和各行业的运用程度,预计2013 ...
2017-06-20医疗大数据分析管理系统的设计与科研应用 1 背景 我院半结构化电子病历起用于2005年,至今已积累电子病历近50万份。由于病历完成者主要是进修医和学生,数据质量无法满足科研需求,我们又开发了科 ...
2017-06-20大数据助推智慧政务发展 作为未来型政务发展的新形态,智慧政务充分运用大数据等信息通信新技术,整合网上网下与政务相关的各项数据信息,对相关需求进行分析判断、科学决策,作出智能回应,并不断评价政策运行 ...
2017-06-19大数据是一个职位还是一项基本技能 大数据正改变我们每个人的生活 就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式…… 近几年,“互联 ...
2017-06-19服装BI企业用不好的原因剖析 接触了许多服装企业,都已经尝试使用BI进行数据分析很多年了,但却一直用不好,我们经过深入交流,发现大家存在着一些共性的问题,在此小编和大家分享一下,希望更多的服装企 ...
2017-06-19【解析】大数据的泡沫、价值和陷阱,你分得清吗 我们所生活的世界,就像一片混沌(chaos),大数据时代,我们周围更是充斥着各种不同的理论、知识、信息和噪音,数据爆炸式增长和科技高速发展所带来的冲击,加 ...
2017-06-19大数据带来的弊病?近因效应 世界上90%的数据都是过去几年里产生的,你可能已经熟知这个统计了。这是真的。我能找到的关于这个表述的最早的陈述之一可以追溯到2013年五月,但这个趋势一直显著地持续着。确实, ...
2017-06-19大数据的小算盘 这两年大数据市场发展得红红火火,业界普遍看好其应用前景。精英们,专家们每每提及大数据,必然带上数据经济、物联网,人工智能等一长串金光闪耀的名词作为注脚,常把我这种小从业者侃的热血沸 ...
2017-06-19什么是大数据,怎么理解和应对大数据时代 在大数据与深度学习中蝶化的人工智能。当代人工智能离不开大数据和深度学习算法。我们先来了解什么是大数据,大数据的本质是什么,在大数据时代我们应该如何应对 ...
2017-06-18大数据技术体系中的语义分析 本文介绍了语义的相关概念、特征,指出语义分析技术在大数据挖掘中的重要性,并给出了示例。 一、什么是语义 在现实世界中,事物所代表的概念的含义,以及它与其他概念之间的 ...
2017-06-18大数据,怎样让“计划经济”重生 人工智能现在火得“不要不要的”,大数据这个概念甚至都已经“炒烂”了,技术进步或许将以更快的速度改变我们的社会,包括颠覆一些既定的认知,比如“计划经济”。 说到计划 ...
2017-06-18在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 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