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在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中，单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中，两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT，但当被问到“新建一张表，该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中，箱型图（又称箱线图、Box Plot）是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域，异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表，但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代，企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中，自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标，而是陷入“指标失控”：仪表盘上堆满实时跳动的数据，却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下，存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标，但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代，数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性，而异常值作为数据清洗中的核心痛点，往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率，但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界，很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill，但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中，方差分析（ANOVA）是一种常用的假设检验方法，核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”，广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率，但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级，拒绝盲目刷题、冗余学习？《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭！以官方教材为核心，浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中，卡方检验是一种常用的非参数检验方法，核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联，广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中，很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统，积累了海量数据，却依然面临“ ...
2026-05-18
