大数据处理并不难 洞察与升值在眼前 大数据在处理过程中会涉及多个步骤,一般包括了采集、筛选、导入、存储、分析、挖掘和应用等等。 采集是获取大数据的过程;筛选则要验证所收集到数据的正确性和相关性, ...
2017-05-30大数据应用价值与挑战并存 。什么是大数据?什么是数据?什么是资料?资料就是生产过程、管理过程,乃至经济、社会、生活过程的记忆,那些记忆可能表现在一个文件、一段演讲、一段文字上。资料放在计算机里就叫 ...
2017-05-30
大数据就是占有数据?错!如何使用更重要 置身于互联网金融行业,人们讨论的焦点都绕不过这两个字。没有人会否认大数据对互联网金融企业的重要性,也没有人能否认,随着大数据时代进程的不断加快,传统的信贷、风 ...
2017-05-30
构建大数据健康发展的安全生态环境 大数据等颠覆性技术快速发展的同时,大数据安全面临的挑战也日益尖锐。5月26日至28日在贵州贵阳举办的2017中国国际大数据产业博览会上,大数据安全成为业界热议的焦点话题。 ...
2017-05-29
美国联邦机构利用大数据的五个例子 在采用大数据策略方面,虽然私营部门发挥了模范带头作用,但公共部门也做出了不少成绩。本文列举了美国联邦机构和地方政府机构制定和运用大数据策略的几个例子,涵盖欺 ...
2017-05-29
大数据促进中小企业快递航运战略三种方法 如今,消费者提高了快递航运期望,这意味着从事快递航运业务的中小企业必须提高他们的战略水平,以应对更加激烈的竞争。大数据被认为是大公司通常采用的技术,而 ...
2017-05-29为什么企业家应该超越大数据 大数据以其巨大的力量进行量化和分析,如今其应用风靡一时。但是,作家和企业家马丁·林德斯特罗姆说,人们可能高估大数据的作用。“大数据是关于过去的分析。”他说,对于我们的社 ...
2017-05-29
用数据共享和大数据思维挖掘应用系统市场的新商机 随着新经济环境和新商业规则的产生,应用系统用户的业务运作环境和需求也发生了巨大的变化,以前的应用系统产品关注的是企业用户本身内部的业务数据,而现在随 ...
2017-05-29高层管理者对于大数据的6个误解 大数据已经成为一个如此普遍的流行词,但有人认为其几乎是毫无意义的。一名IT行业专家表示,其曾从事信息技术工作超过十年,并记得当时订购新的驱动器和存储设备来处理文件和电 ...
2017-05-292017中国国际大数据产业博览会在贵阳开幕 李克强致信祝贺 5月26日,由国家发展改革委、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、贵州省人民政府共同主办的2017中国国际大数据产业博览会在贵阳隆重开幕。中共中 ...
2017-05-28
安防存储技术优势及在智能领域的应用 大数据在安防行业的应用使得安防更加智能化,大数据的技术一般分为数据采集、存储、挖掘和分析技术。其中,智能分析居于核心地位。而智能分析是安防大数据区别于IT大 ...
2017-05-28
将大数据变成可管理的数据 大数据是无所不在的,因为它可以提供有价值的洞察力,如果没有它是不可用的。然而,分析大数据集可能会产生问题。首先,大数据是大规模的,有时太大,不能通过常用的分析工具有 ...
2017-05-28人们应该了解的大数据 什么是大数据?来自“福布斯”技术委员会的首席信息官,首席技术官和管理人员提供关于大数据技术和业务的第一手见解。 虽然“大数据”可能听起来只是一个流行语汇,许多企业正在使用 ...
2017-05-28
大数据时代下,需要什么样的冷存储 智能互联网时代,数据正在以几何级的数量爆炸增长,如何存储并管理这些海量数据,是很多企业面临的一个难题。如果采用传统通用型服务器存储策略,这意味着要建设庞大的数据中 ...
2017-05-28大数据在金融和贸易中的作用 如今,无论人们所正在寻找的行业或业务,都很难将主要业务决策与大数据分开。当涉及到金融和贸易行业时,大数据的影响将会每天都能感受得到,这是一个事实。 影响金融 ...
2017-05-28
大数据时代前途无量的10类人 ,做到你就成功了 自信是通往成功路上的指明灯。无论做什么事,首先要有信心,相信自己是最优秀的、最棒的,这样才能把自己最大的潜能发挥出来。 2效率高的人 效率是当今社会 ...
2017-05-27
大数据时代,迎接充满财富的未来 马云,说了一句话,让全世界的人都涌向了市场。“想要我的宝藏吗?如果想要的话,那就到数据上去找吧!我把我的未来全部都放在那里”,世界开始迎接“大数据时代”的来临。 ...
2017-05-27
大数据时代对企业经营决策的影响分析 随着大数据时代的到来,人们的生活方式也在发生改变,大数据时代正如前两次工业革命一样,让人们的生活发生了翻天覆地变化。大数据时代的到来也对企业的经营决策造成了巨大 ...
2017-05-27
深度长文,大数据风控那点事 普惠金融的发展对金融产品的风险控制提出了较大的挑战,银行已有的风控方式已经不适合很多年轻的客户。过于保守的风控方法,在很大程度上,错误地拒绝了很多合格贷款人,同时又放过 ...
2017-05-272017年大数据可视化机遇,这5大行业不容错过 将数据转变成具体的图表和符号,展现在大屏幕上,供控制中心工作人员决策和使用,这样的场景不仅仅出现在科幻电影中,它正在现实生活中陆续上演。 基于高精 ...
2017-05-27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