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 ...
2017-05-27Pandas 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在企业数字化进程中，不少团队陷入 “指标困境”：仪表盘上堆砌着上百个指标，DAU、转化率、营收等数据实时跳动，却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师：驾驭通用与场景指标，解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中，指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中，AB 实验系统（负责验证业务优化效果）与业务系统（负责承载用户交互与核心流程）并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并 ...
2025-09-23
