大数据VS大拥堵:大数据治理交通 如今交通拥堵随处可见,在公路、空中、铁路交通等发生的一系列拥堵不仅会造成时间的浪费和空气的污染,还会在社会发展的过程中付出高昂的代价。在伦敦、布鲁塞尔,上班族每年至 ...
2017-06-14大数据司法时代的立言、立功与立德 在司法信息迅速交换和影响的前提下,微观司法判断的隐含力量将迅速凝聚为司法的群体作用力,推动社会意识、社会关系与社会价值观的发展,实现立言、立功与立德的“不朽”效用 ...
2017-06-14大数据、网络安全等行业或成新贵,预计岗位需求激增 麦肯锡的一份分析报告指出,预计到2018年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间,对于懂得如何利用大数据做决 ...
2017-06-14
大数据时代全面风险管理 风险管理作为商业银行经营管理的重要内容和管理行为,是伴随着商业银行的产生而产生的。全面风险管理是把风险管理当作一门科学,并形成一定的行为模式,进而有效地指导经营管理实践,以 ...
2017-06-13
大数据产业发展迅猛,不紧跟潮流将被淘汰 大数据是当下最热的词汇。在互联网条件下,信息量爆炸式增长,如果我们不能获取、整理和应用这些信息和数据,就有可能在很短的时间内落后,甚至 ...
2017-06-13大数据产业呼唤开放共享 在我国,大数据产业要想有更好更快的发展,一方面必须努力提供良好的法律环境,另一方面则要增强政府及企业开放、共享基础设施与数据资源的意识,摒弃“地方保护主义”和“自我 ...
2017-06-13
当我们在谈论大数据的时候,我们在谈论什么 当我们谈论大数据的时候,我们在谈论什么,是商业的必然趋势,还是各家争夺的战场,抑或是你我的信息安全。 数据共享 ...
2017-06-13
大数据如此多娇,引无数英雄竞折腰 六月的夏还没有被气温点燃,却被阿里和顺丰的火药引爆。一言不合就切断业务合作,停止数据传输,土豪之间若是硬怼起来,真逼得国家邮政局都要连夜调解 ...
2017-06-12
大数据知道真相,你认可的因果关系未必就是正确的 大数据时代,让很多事情发生了变化。很早以前,医院的感染科医生,会根据病人的生命体征来推测病人的感染情况。感染科的医生发现:稳定 ...
2017-06-12
什么才是大数据时代的制胜法宝 数据洪流滚滚而来,企业要怎么办?是在洪水中叫喊挣扎还是迅速找寻一支救命稻草?拥有分析能力,就是拥有了一个救命良方。 企业渴望其分析能 ...
2017-06-12
大数据的特点有哪些 谈到大数据,很多人的第一反应就是非常大量的数据,其实不然,5P的数据也许不是大数据,1P的反而是大数据。也就是说,大数据并不意味着绝对的数据所占空间的巨大。 那么,怎么理 ...
2017-06-12大数据时代面临的三个问题 当今,大数据的到来,已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候,大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性 ...
2017-06-12
人工智能将在这四大领域改变我们的生活 人工智能的时代已经到来。这可能不仅仅是科技的变革,最终会演变成社会发展的变革。科技带来的是更加高效的连接,移动互联网已经将连接时间做到了极致,未来新的科 ...
2017-06-11
大数据与智能制造融合应用 作为一个数学家,用现在的话讲,应该是一个数据科学家。今天,我的绝大部分内容是从基础上演讲。在听了各位领导致辞和专家演讲后,我讲两个观点: 第一,我非常欣赏萧山 ...
2017-06-11
当今世界最有价值的资源是什么?不是石油,而是数据 一种新的大宗商品正在一个利润丰厚、增长迅猛的行业中酝酿,反垄断监管者也开始着手限制那些有能力控制这种商品的人。如果是在一个世纪前,这种商品就 ...
2017-06-11
数据即价值,大数据加速实现汽车企业数字化转型 随着新能源革命和新一代信息技术如大数据、物联网的不断突破和创新,汽车产业加速向新能源、轻量化、智能智造的方向发展,我国汽车产业进入关键的变革期。 ...
2017-06-11
漫谈数据仓库之维度建模 下面的内容,是笔者在学习和工作中的一些总结,其中概念性的内容大多来自书中,实践性的内容大多来自自己的工作和个人理解。由于资历尚浅,难免会有很多错误,望批评指正! 概 ...
2017-06-11
大数据环境下该如何优雅地设计数据分层 最近出现了好几次同样的对话场景: 问:你是做什么的? 答:最近在搞数据仓库。 问:哦,你是传统行业的吧,我是搞大数据的。 答:...... 发个牢骚,搞大数据的 ...
2017-06-11
如何走出大数据洞察报告变现的困境 1、客户现实的大数据洞察报告需求在哪里? KPI是当前大多企业数据运营的核心,如何将KPI指标进行层层分解,直至一线执行末端,然后通过指标的跟踪和评估,及时发 ...
2017-06-10
2017大预测:大数据、物联网与人工智能 物联网、大数据和人工智能,无疑是2017最被期待的几大趋势。每个人都在谈论这些趋势,但真正发生了什么?我们将分为上下两篇来一一解读这些预测。今天分享的是大数 ...
2017-06-10平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13